Automatic and Seamless Switching of Cloud Native Services Running in the “Cloud Continuum” (POLITO/LINKS Foundation)

Il Cloud Continuum è stato recentemente definito come un'estensione del Cloud tradizionale verso molteplici entità (es. Edge, Fog, IoT) che forniscono capacità di elaborazione, archiviazione e generazione di dati. Questo ecosistema fluido rappresenta un continuum di risorse aggregate, distribuite dall'estremità della rete al cloud/datacenter, rendendo tutti i nodi in grado di ospitare servizi on-demand. Nell'ambito del Cloud e delle sue risorse computazionali, un'applicazione tipica prevede una prima parte in esecuzione sull'edge (es. per acquisire dati da sensori), mentre altri componenti operano nel cloud (es. per eseguire più rapidamente elaborazioni complesse). L'obiettivo è quindi capire "dove accade cosa", ovvero affrontare il problema di dove debba essere eseguito il calcolo in ogni momento per garantire che l'applicazione complessiva possa sempre funzionare in modo fluido. Quando si fa l’offloading di un task critico in questo modo, le interruzioni della rete possono impedire ai componenti di scambiare dati. Ciò necessità fortemente di un algoritmo di previsione che consenta all'applicazione di passare temporaneamente ad un "servizio di backup" nel più breve tempo possibile. La tesi si propone di indagare questo problema confrontando soluzioni specifiche per applicazioni Robotic Operative System (ROS) basate sull'astrazione LifecycleNodes e soluzioni cloud-native più generali. La tecnologia principale qui utilizzata per implementare un computing continuum è il progetto Liqo.io, sviluppato al Politecnico di Torino. Liqo permette di gestire facilmente topologie multi-cluster su Kubernetes e consente di progettare un algoritmo di switching basato sul controllo del traffico di rete tra i nodi (ovvero utilizzando risorse NetworkPolicies). Ciò ha portato alla realizzazione di un prototipo di una modalità di lavoro di tipo seamless-switching per un'applicazione generica o, in questo specifico caso d'uso, per un task ROS. Esplorando queste diverse tecnologie, è stato importante rendersi conto che la latenza rappresenta la sfida principale quando si tratta di comunicazioni inter-cluster, il che peggiora ovviamente tanto più critiche diventano le attività di cui fare l’offloading. Questo studio in futuro potrebbe influenzare le flotte di robot già in fase di progettazione, consentendo di renderli più leggeri, più efficienti dal punto di vista energetico e in grado di svolgere compiti complessi. Infine, il contributo a questo modello di cloud distribuito basato su Liqo potrà portare all'utilizzo di risorse esterne e potenza di calcolo non solo di un cloud privato, ma anche di altri robot vicini in standby o persino dei server di un partner provider.