Descrizione del progetto
Sviluppo di un’innovativa tecnologia di calcolo serverless
Il progresso delle tecnologie digitali sta mettendo a dura prova le nostre capacità e risorse informatiche. Non è facile eseguire compiti complicati o intensivi per scopi di ricerca o di lavoro, perché ciò richiede quantità di hardware insostenibili dal punto di vista finanziario. Il progetto EDGELESS, finanziato dall’UE, fornirà una soluzione in questo senso sviluppando una tecnologia che offrirà ai clienti un servizio di calcolo serverless basato su cloud altamente efficiente, il quale sarà fondamentale per rendere ottimali le capacità di elaborazione degli utenti. Questo servizio sarà in grado di funzionare in diversi ambienti, fra cui piattaforme cloud altamente virtualizzate e dispositivi edge con risorse limitate, utilizzando tecnologie di intelligenza artificiale e apprendimento automatico innovative.
Obiettivo
EDGELESS is set to efficiently operate serverless computing in extremely diverse computing environments from resource-constrained edge devices to highly-virtualised cloud platforms. By taking advantage of AI/ML solutions, it will enable automatic deployment and reconfiguration to fully exploit compute resources available on clusters of nearby edge nodes. EDGELESS will define novel orchestration systems that provide a flexible horizontally scalable compute solution able to fully use heterogeneous edge resources, while preserving vertical integration with the cloud and the benefits of serverless, including its application programming model. It will address edge systems at design stage, particularly targeting low-latency, high-reliability applications with computationally-intensive tasks, requiring specialised hardware or a trusted environment. This ambitious challenge will be met via distributed computing solutions to partition the edge environment in clusters, each managed as a local decentralised serverless platform. In each cluster, orchestration and scheduling of jobs will run smoothly thanks to real-time monitoring of short-term load/network/energy conditions and anticipatory AI-powered algorithms to manage lightweight virtualised lambda executors, e.g. unikernels. Environmental sustainability will be boosted by dynamically concentrating resources physically (e.g. by temporarily switching off far-edge devices) or logically (e.g. by dispatching tasks towards a specific set of nodes), at the expense of performance-tolerant applications. Clusters will cooperate with each other and with all the layers in the edge-cloud continuum to compose complex applications on-demand through a FaaS paradigm. EDGELESS innovations will be validated through testbeds (near-edge MEC and two small-device lab setups), integrated through a federated edge-cloud infrastructure, and three pilots: Autonomous Smart City Surveillance, Internet of Robotic Things, and HealthCare Assistants.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-CL4-2022-DATA-01
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HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinatore
28037 MADRID
Spagna