Tentarelli, Edoardo
 
(2020)
Architetture serverless per algoritmi massicciamente paralleli in ambito Industria 4.0.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in 
Ingegneria informatica [LM-DM270]
   
  
  
        
        
	
  
  
  
  
  
  
  
    
  
    
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      Abstract
      L’edge computing permette di distribuire l’elaborazione di servizi direttamente sulle macchine di produzione, evitando di inviare la richiesta verso data center esterni all’organizzazione, con vantaggi evidenti in termini di latenza e sicurezza. Questo modello di esecuzione, molto diffuso in industria manufatturiera, sta portando ad una migrazione dei servizi verso ambienti edge, ma la quantità limitata di risorse rende difficile il deployment di servizi computazionalmente onerosi verso questo modello. 
Ultimamente, sono state rilasciate sul mercato piattaforme che garantiscono la completa gestione dell’ambiente di esecuzione, sollevando lo sviluppatore da qualsiasi pratica operazionale. Ogni allocazione di risorse è ottimizzata, trasparentemente, dalla piattaforma, garantendo elevati gradi di disponibilità e tolleranza dei servizi. Questo modello di esecuzione viene definito serverless, e molte organizzazioni stanno migrando i propri servizi verso queste soluzioni.
L’obiettivo di questo studio è stato quello di valutare le prestazioni del serverless nell’elaborazione di funzioni di image processing in ambienti edge. In particolare, lo studio è stato effettuato su algoritmi massicciamente paralleli, per cui è stato possibile parallelizzare il carico in task indipendenti. Le sperimentazioni hanno confrontato una soluzione serverless, in cui parti di immagini sono state ruotate in parallelo, ed una soluzione sequenziale, in cui la rotazione è stata effettuata sull’intera immagine.
I risultati ottenuti mostrano evidenti benefici verso la soluzione serverless, in quanto offre parametri di scalabilità maggiori.
Inoltre, i consumi di risorse sono decisamente più limitati, garantendo una soluzione più idonea ad ambienti edge e adatta al caso d’uso applicativo preso in esame. Per queste considerazioni, è consigliata la migrazione di servizi CPU intensive verso architetture serverless, per poter beneficiare dei risparmi e dei vantaggi offerti da questo tipo di soluzioni.
     
    
      Abstract
      L’edge computing permette di distribuire l’elaborazione di servizi direttamente sulle macchine di produzione, evitando di inviare la richiesta verso data center esterni all’organizzazione, con vantaggi evidenti in termini di latenza e sicurezza. Questo modello di esecuzione, molto diffuso in industria manufatturiera, sta portando ad una migrazione dei servizi verso ambienti edge, ma la quantità limitata di risorse rende difficile il deployment di servizi computazionalmente onerosi verso questo modello. 
Ultimamente, sono state rilasciate sul mercato piattaforme che garantiscono la completa gestione dell’ambiente di esecuzione, sollevando lo sviluppatore da qualsiasi pratica operazionale. Ogni allocazione di risorse è ottimizzata, trasparentemente, dalla piattaforma, garantendo elevati gradi di disponibilità e tolleranza dei servizi. Questo modello di esecuzione viene definito serverless, e molte organizzazioni stanno migrando i propri servizi verso queste soluzioni.
L’obiettivo di questo studio è stato quello di valutare le prestazioni del serverless nell’elaborazione di funzioni di image processing in ambienti edge. In particolare, lo studio è stato effettuato su algoritmi massicciamente paralleli, per cui è stato possibile parallelizzare il carico in task indipendenti. Le sperimentazioni hanno confrontato una soluzione serverless, in cui parti di immagini sono state ruotate in parallelo, ed una soluzione sequenziale, in cui la rotazione è stata effettuata sull’intera immagine.
I risultati ottenuti mostrano evidenti benefici verso la soluzione serverless, in quanto offre parametri di scalabilità maggiori.
Inoltre, i consumi di risorse sono decisamente più limitati, garantendo una soluzione più idonea ad ambienti edge e adatta al caso d’uso applicativo preso in esame. Per queste considerazioni, è consigliata la migrazione di servizi CPU intensive verso architetture serverless, per poter beneficiare dei risparmi e dei vantaggi offerti da questo tipo di soluzioni.
     
  
  
    
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Tentarelli, Edoardo
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Sistemi Distribuiti,Cloud Computing,Serverless,Knative,Industria 4.0,Edge Computing,Kubernetes,Algoritmi massicciamente paralleli
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          12 Marzo 2020
          
        
      
      URI
      
      
     
   
  
    Altri metadati
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Tentarelli, Edoardo
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Sistemi Distribuiti,Cloud Computing,Serverless,Knative,Industria 4.0,Edge Computing,Kubernetes,Algoritmi massicciamente paralleli
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          12 Marzo 2020
          
        
      
      URI
      
      
     
   
  
  
  
  
  
    
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