Одним из направлений развития сетей связи 5G и сетей связи 2030 является интегрирование в сеть распределенных вычислительных структур, таких как системы пограничных и туманных вычислений (Fog), которые призваны выполнить децентрализацию вычислительной части сетей. В связи с этим необходимо исследовать и определить принципы предоставления услуг на основе распределенной вычислительной инфраструктуры, в том числе в условиях ограниченности ресурсов отдельно взятых составных частей (Fog-устройства). Предлагается новый фреймворк распределенной динамической вычислительной системы туманных вычислений на основе микросервисного архитектурного подхода к реализации, развертыванию и миграции программного обеспечения предоставляемых услуг. Исследуется типовая архитектура микросервисного подхода и ее имплементация в туманные вычисления, а также рассматриваются два алгоритма: алгоритм K-средних для нахождения центра пользовательской нагрузки и алгоритм роевой оптимизации для определения устройства тумана с необходимыми характеристиками для последующей миграции микросервиса.
One of the directions of 5G and 2030 communications networks development is the network-integrated distributed structures, such as edge computing (MEC) and Fog computing, which are designed to decentralize the computing part of networks. In this regard, it is necessary to investigate and determine the principles of providing services based on a distributed computing infrastructure, including in conditions of limited resources of individual components (Fog devices). This article proposes a new framework for a distributed dynamic computing system of fog computing based on a microservice architectural approach to the implementation, deployment, and software migration of the services. The article examines the typical architecture of the microservice approach and its implementation in fog computing, and also investigates two algorithms: K-means for finding the center of user load, swarm optimization (PSO) to determine the fog device with the necessary characteristics for the subsequent migration of the microservice.
Supporting robotic software migration using static analysis and model-driven engineering