Continuous reasoning for adaptive container image distribution in the cloud-edge continuum

要約

クラウド エッジ コンピューティングでは、アプリケーションがさまざまなインフラストラクチャにわたって動作する必要があり、多くの場合、サイバー物理イベントによってトリガーされます。
コンテナーは軽量のデプロイメント オプションを提供しますが、中央リポジトリからイメージを取得すると遅延が発生する可能性があります。
この記事では、クラウド エッジの連続体全体でコンテナ イメージをレプリケートするための新しい宣言的アプローチとオープンソース プロトタイプを紹介します。
リソースの可用性、ネットワーク QoS、およびストレージ コストを考慮して、ロジック プログラミングを活用して、(i) アンサー セット プログラミング (ASP) によって最適な初期配置を決定し、(ii) Prolog ベースの継続的推論を使用して配置を適応させます。
私たちはシミュレーションを通じてソリューションを評価し、ASP と Prolog の連続推論を組み合わせることで、増加するインフラストラクチャ サイズでの配置適応におけるコストの最適化と迅速な意思決定のバランスをどのように取ることができるかを示します。

要約(オリジナル)

Cloud-edge computing requires applications to operate across diverse infrastructures, often triggered by cyber-physical events. Containers offer a lightweight deployment option but pulling images from central repositories can cause delays. This article presents a novel declarative approach and open-source prototype for replicating container images across the cloud-edge continuum. Considering resource availability, network QoS, and storage costs, we leverage logic programming to (i) determine optimal initial placements via Answer Set Programming (ASP) and (ii) adapt placements using Prolog-based continuous reasoning. We evaluate our solution through simulations, showcasing how combining ASP and Prolog continuous reasoning can balance cost optimisation and prompt decision-making in placement adaptation at increasing infrastructure sizes.

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