Über das Projekt
In EMULATE werden Konzepte und Lösungen zur Messung, Analyse und Optimierung der Leistungsfähigkeit von Edge Services im Europäischen Cloud-Edge Kontinuum entwickelt.
Der zunehmende industrielle Einsatz von Anwendungen mit Echtzeitverarbeitungseigenschaften wie autonomes Fahren, Augmented Reality, verteiltes Management intelligenter Stromnetze oder die Steuerung unbemannter Flugzeuge wird die Verarbeitungsleistung am Rande der bestehenden Kommunikationsnetze intensiv nutzen. Mit anderen Worten: Die Daten werden in der Nähe ihres Ursprungs verarbeitet und nicht in weit entfernten Cloud-Rechenzentren.
Edge Computing hat sich in den letzten zehn Jahren zu einem weithin akzeptierten Konzept entwickelt, das sowohl öffentliche kommerzielle Lösungen als auch private, maßgeschneiderte Lösungen für spezifische Anforderungen umfasst. Potenziellen Nutzern von Anwendungen mit Echtzeitanforderungen an die Dienstqualität fehlt es jedoch häufig an geeigneten Werkzeugen, um entweder die Eignung öffentlicher Edge-Service-Angebote zu bewerten oder ihre eigene maßgeschneiderte Edge-Computing-Lösung zu planen, zu entwerfen und aufzubauen.
EMULATE zielt darauf ab, zwei Plattformen bereitzustellen, die integraler Bestandteil eines solchen Instrumentenkastens sein sollen:
- Eine Emulationsplattform, die es ermöglicht, die virtuelle Kopie einer bestehenden physischen Umgebung zu erzeugen, zum Beispiel von Infrastrukturen, Applikationen und Ereignissen. Innerhalb dieser emulierten Umgebung können verschiedene Einsatzszenarien für die jeweilige Echtzeitanwendung getestet werden.
- Eine Diagnoseplattform, die bestehende physische und emulierte Infrastrukturen analysiert und aussagekräftige Leistungskennzahlen liefert, um ihre Eignung für definierte Anwendungsanforderungen zu bewerten. Sie dient zur Messung und Analyse von Quality of Service für zeitkritische Edge Applikationen.
Das Projekt EMULATE ist Teil des IPCEI-CIS (stehend für Important Project of Common European Interest - Next Generation Cloud Infrastructure).
Das Ziel ist, ein echtes Multi-Provider Cloud-Edge Kontinuum zu schaffen, welches eine nahtlose Nutzung von Cloud- und Edge-Diensten garantieren soll. Dieses Kontinuum wird unter dem Markennamen 8ra positioniert ("ORA" = Kontinuum).
Kollaboration mit Industriepartnern
Beide beigesteuerten Plattformen werden gemeinsam mit Partnern aus verschiedenen Industriesegmenten wie Telekommunikation, Automobil und eingebettete Elektroniksysteme ausgiebig getestet.
Die Umsetzung und Erprobung dieser Werkzeuge für die effektive und effiziente Verwaltung eines Edge-Dienstes umfasst Spitzenforschung in einer Vielzahl von Themenbereichen:
- Modellierung von virtuellen Computersystemen und Hypervisoren einschließlich Grafikverarbeitungseinheiten, um deren Leistung in emulierten Umgebungen genau nachzubilden
- Analyse verschiedener Netzwerklösungen für unterschiedliche Umgebungen im Hinblick auf ihre Auswirkungen auf die Ende-zu-Ende Leistung von Edge-Diensten
- Definition neuer Messansätze für Leistungsdiagnosen in Black-Box-Systemen
- Anwendung von künstlicher Intelligenz bei der Erkennung von Leistungsmustern zur Identifizierung von Engpässen in Ende-zu-Ende Systemen
- Identifizierung optimierter Ansätze für die Ressourcenzuweisung für industrielle und nicht-industrielle Anwendungen
Von der Forschung in die Anwendung: Spin-off Initiativen
Das Projekt EMULATE erforscht die theoretischen Grenzen des Cloud-Edge-Kontinuums. Um diese Erkenntnisse in die Praxis zu übertragen, haben wir zwei Technologie-Stacks entwickelt, die gezielt die Engpässe moderner IT-Infrastrukturen adressieren: Energieeffizienz und Nachhaltigkeit.
1. Powersave AI: Energieeffiziente Autonomie
Fokus: Mobile Roboter, Drohnen und Edge-Devices
Autonome Systeme entwickeln sich zu mobilen Supercomputern. Das Ausführen komplexer KI-Modelle direkt auf dem Gerät („On-Device“) belastet jedoch die Batterie und führt zu hoher Wärmeentwicklung. Oft wird die Hardware dabei voll ausgelastet, was die Einhaltung von Dienstgütevereinbarungen (SLOs) gefährdet.
Powersave AI ist eine dynamische Offloading-Engine, die intelligente Datenverarbeitung vom Energieverbrauch entkoppelt.
- DNN-Partitionierung: Unser Ansatz geht über einfaches Daten-Offloading hinaus. Wir teilen neuronale Netze (DNNs) intelligent auf: Latenzkritische Schichten laufen auf dem Roboter, rechenintensive Schichten werden an die „Near Edge“ ausgelagert.
- SLO-Sicherung: Das System überwacht die CPU/GPU-Sättigung in Echtzeit. Droht eine Überlastung der Bord-Hardware, wird die Rechenlast nahtlos in das Netz verschoben.
- Das Ergebnis: Signifikante Energieeinsparungen auf dem Gerät, erhöhte Batterielaufzeit und geringere thermische Belastung bei gleichbleibender Performance.
2. Greenshift: Carbon-Aware Compute Scheduling
Fokus: Smart Cities, Rechenzentren und Sustainable IT
Digitalisierung verbraucht Energie, doch der CO2-Fußabdruck variiert stark – abhängig davon, wann und wo gerechnet wird. Herkömmliche Orchestrierung optimiert meist nur auf Geschwindigkeit und ignoriert die Energiequelle.
Greenshift optimiert die energetische Seite des Kontinuums.
- Ausrichtung an Erneuerbaren: Ein intelligenter Scheduler, der nicht-kritische Rechenlasten mit der lokalen Verfügbarkeit von erneuerbaren Energien (Solar/Wind) synchronisiert.
- CO2-Transparenz: Ermöglicht „Green-SLAs“, bei denen Aufgaben basierend auf der aktuellen Kohlenstoffintensität des Stromnetzes verarbeitet werden.
- Das Ergebnis: Eine drastische Reduzierung des CO2-Fußabdrucks von Edge-Services und eine Brücke zwischen IT-Bedarf und nachhaltiger Energieversorgung.
Projektdetails
Das Projekt wird in sechs Arbeitspakete unterteilt, die bis Ende 2026 erbracht werden:
Arbeitspaket 1: Edge-Emulationsplattform
Arbeitspaket 2: Edge-Diagnose-Plattform
Arbeitspaket 3: Edge QoS Management und Algorithmen
Arbeitspaket 4: Konzeptvalidierung auf Infrastrukturebene
Arbeitspaket 5: Konzeptvalidierung auf der Anwendungsebene
Arbeitspaket 6: Verbreitung
Projektergebnisse
Publikationen
Kontakt & Team
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Sie können uns auch gerne direkt über emulatefh-dortmundde kontaktieren.
