Energy-aware function and resource management in next-gen networks with variability models.

Abstract

En respuesta al creciente necesidad de implantar soluciones sostenibles, se están promoviendo soluciones de red más eficientes, como las redes móviles Beyond 5G (B5G) y la tecnología 5G/B5G. Estas tecnologías aumentan la velocidad de comunicación entre dispositivos y la adopción del IoT y los sistemas ciber-físicos. En los últimos años, la gran cantidad de datos generados por estos sistemas se ha procesado mediante Computación en la Nube, lo que implica un alto precio en términos de consumo energético y latencia. Como alternativa, se está explorando la Computación en el Borde, que utiliza la capacidad computacional inactiva de dispositivos en el borde de Internet para mejorar la eficiencia energética y disminuir la latencia. La combinación de infraestructuras de Borde y Nube puede reducir la huella energética de los servicios IoT/B5G, pero presenta una serie de retos que dificultan su aplicación. En esta tesis, se propone un marco de solución completo energéticamente eficiente que aborda desde la creación de software hasta el despliegue consciente de la energía en infraestructuras B5G, del Borde y la Nube. Se han desarrollado distintas soluciones para el desarrollo de software distribuido consciente de la energía y una solución de asignación de tareas energéticamente eficiente que asegura una calidad de servicio específica. El conjunto de soluciones resultante se han integrado como una extensión del proyecto Open Source MANO para la orquestación eficiente en energía de cargas de trabajo en infraestructuras B5G, del Borde y la Nube. Por último, se han elaborado varios motores de adaptación de aplicaciones móviles energéticamente eficientes y transparentes para el usuario. Las soluciones llevadas a cabo en el marco de la presente tesis se han evaluado ampliamente en escenarios reales, validando su aplicabilidad, estabilidad, y bajo consumo energético respecto al ahorro que supone su implantación.