Despliegue energéticamente eficiente de aplicaciones distribuidas en infraestructuras en el borde heterogéneas

• Autores: Angel Cañete, Alberto Rodríguez, Lidia Fuentes Fernández, Mercedes Amor Pinilla
• Localización: Actas de las XXV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2021): [Málaga, 22 al 24 de septiembre de 2021] / coord. por Rafael Capilla Sevilla, Maider Azanza Sese, Miguel Rodríguez Luaces, M. M. Roldán García, Dolores Burgueño Caballero, José Raúl Romero Salguero, José Antonio Parejo Maestre, José Francisco Chicano García, Marcela Genero, Óscar Díaz García, José González Enríquez, María Carmen Penades Gramage; Silvia Mara Abrahao Gonzales (col.), 2021
• Idioma: español
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  • Para disminuir la latencia y el consumo energético de las aplicaciones de usuario, paradigmas como el Edge Computing proponen delegar cierta carga computacional, que normalmente se ejecutaría en el dispositivo del cliente o en la Nube, a dispositivos situados en el borde de la red. Esto permite tanto optimizar la ejecución de las aplicaciones, como descongestionar la red al disminuir la cantidad de datos que se envían para su procesamiento en la Nube. Para hacer una asignación óptima de tareas a dispositivos es necesario considerar las capacidades y recursos de los dispositivos y los requisitos de las aplicaciones para determinar qu+AOk dispositivos serán los encargados de ejecutar cada tarea de la aplicación. En este trabajo se presenta una solución para la asignación óptima de tareas a dispositivos del borde cuyo objetivo es minimizar el consumo energético de la ejecución de las aplicaciones mientras considera los requisitos de la aplicación. Nuestro modelo de selección de dispositivos se integra con herramientas de virtualización ligera y orquestación de contenedores ampliamente utilizadas en la industria, ofreciendo alta disponibilidad y tolerancia a fallos. Aplicamos nuestra propuesta al despliegue de una aplicación de realidad aumentada en una infraestructura de nodos heterogéneos, obteniendo una reducción del consumo de la aplicación del 83+ACU comparado con la asignación por defecto del orquestador Kubernetes.