Emulate

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. 

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 End-to-End-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 End-to-End-Systemen
• Identifizierung optimierter Ansätze für die Ressourcenzuweisung für industrielle und nicht-industrielle Anwendungen 

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