En los últimos años, el concepto de computación Edge (o perimetral) está ganando interés por el auge experimentado por diversas aplicaciones en el marco de Internet de las Cosas, de la conducción autónoma, etc. En contraste con el enfoque centralizado de la computación en la Nube, donde tanto el almacenamiento como el procesamiento de datos se realiza en grandes centros de datos repartidos por el mundo, el enfoque de computación Edge consiste en llevar capacidad de cálculo y almacenamiento cerca del origen de los datos, con el fin de reducir tiempos de respuesta, consumo de ancho de banda, etc. Este concepto está muy relacionado (y a veces ambos términos se usan indistintamente) con el de computación en la niebla (Fog Computing). Una posible infraestructura para dar soporte a estos nuevos paradigmaes consiste en el uso de Single-Board Computers (SBCs), de los cuales la Raspberry Pi es una opción muy popular por su relación potencia/precio.
Por otro lado, hoy en día la inmensa mayoría de servicios se implementan en forma de contenedores, de los cuales Docker es quizás la versión más conocida. Es habitual que cada aplicación se apoye en un conjunto de contenedores, cuyo ciclo de vida debe ser coordinado mediante alguna herramienta. Kubernetes es un orquestador de contenedores ampliamente empleado en clústers de nodos usualmente ubicados en la nube, aunque también es posible desplegarlo en entornos privados on-premises. Dado el auge experimentado por la computación Edge, mencionada anteriormente, han surgido versiones de Kubernetes creadas específicamente para su uso en este entorno.
El objetivo general de este trabajo consiste en desplegar un orquestador de contenedores basado en Kubernetes en un entorno de computación Edge, compuesto por un pequeño clúster de Raspberry Pis.
Los objetivos parciales son:
- Conocer los orquestadores basados en Kubernetes para entornos Edge.
- Desplegar uno de los orquestadores analizados en un pequeño clúster de Raspberry Pis.
- Desarrollar una serie de casos de uso que muestren su funcionalidad.
La metodología de trabajo seguirá una filosofía ágil, con reuniones periódicas entre el estudiante y las tutoras para proporcionar las fuentes de información y los recursos necesarios, comprobar el avance del proyecto y resolver cualquier duda o incidencia que pueda surgir.
El trabajo a realizar se organiza en las siguientes tareas:
- Familiarizarse con los conceptos de computación Edge y Fog y con el entorno de trabajo.
- Recopilar información sobre variantes de Kubernetes adaptadas a Edge Computing, análisis cualitativo de las mismas y selección de la herramienta a desplegar.
- Desplegar la herramienta seleccionada sobre el clúster de Raspberry Pis.
- Identificar casos de uso de interés para comprobar la funcionalidad del despliegue realizado.
- Realizar una comparativa con la versión de Kubernetes para centros de datos.
En este TFG se aplican las siguientes competencias de Ingeniería de Computadores:
- [IC3] Capacidad de analizar y evaluar arquitecturas de computadores, incluyendo plataformas paralelas y distribuidas, así como desarrollar y optimizar software para las mismas.
- [IC7] Capacidad para analizar, evaluar, seleccionar y configurar plataformas hardware para el desarrollo y ejecución de aplicaciones y servicios informáticos.