KTWIN : a serverless kubernetes-based digital twin platform
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Data
2024Orientador
Nível acadêmico
Mestrado
Tipo
Outro título
KTWIN : uma plataforma serverless para digital twins baseada em kubernertes
Assunto
Abstract
Digital Twins (DTs) systems are virtual representations of physical assets allowing organizations to gain insights and improve existing processes. In practice, DTs require proper modeling, coherent development and seamless deployment along cloud and edge landscapes relying on established patterns to reduce operational costs. However, existing platforms do not allow the definition of technical application aspects that compose the deployment of a Digital Twin, such as the number of allocated CPU, ...
Digital Twins (DTs) systems are virtual representations of physical assets allowing organizations to gain insights and improve existing processes. In practice, DTs require proper modeling, coherent development and seamless deployment along cloud and edge landscapes relying on established patterns to reduce operational costs. However, existing platforms do not allow the definition of technical application aspects that compose the deployment of a Digital Twin, such as the number of allocated CPU, memory, and autoscaling settings. Moreover, the existing platforms are not vendor-agnostic preventing solutions from being deployed to different Cloud providers, causing the vendor lock-in problem. In this work, we propose KTWIN, a Kubernetes-based Serverless Platform for Digital Twins. KTWIN was developed using the state-of-the-art open-source Cloud Native tools, allowing DT operators to easily define models through open standards and configure details of the underlying services and infrastructure. The experiments carried out with the developed prototype show KTWIN can provide a higher level of abstraction to model and deploy a Digital Twin use case without compromising the scalability of the solution. The tests performed also show cost savings ranging between 60% and 80% compared to over-provisioned scenarios. ...
Resumo
Gêmeos Digitais são representações virtuais de ativos físicos que permitem às organiza- ções obter uma melhor compressão e aperfeiçoar determinados processos. Na prática, Gêmeos Digitais exigem modelagem adequada, desenvolvimento coerente e implantação contínua em ambientes de nuvem e de borda, contando com padrões estabelecidos para reduzir custos operacionais. No entanto, as plataformas existentes não permitem a defini- ção de aspectos técnicos das aplicações que compõem um Digital Twin, como ...
Gêmeos Digitais são representações virtuais de ativos físicos que permitem às organiza- ções obter uma melhor compressão e aperfeiçoar determinados processos. Na prática, Gêmeos Digitais exigem modelagem adequada, desenvolvimento coerente e implantação contínua em ambientes de nuvem e de borda, contando com padrões estabelecidos para reduzir custos operacionais. No entanto, as plataformas existentes não permitem a defini- ção de aspectos técnicos das aplicações que compõem um Digital Twin, como o número de CPU reservada, memória utilizada e configurações de escala automática. Além disso, as plataformas existentes não são agnósticas de fornecedor, impedindo que as soluções sejam implantadas em diferentes provedores de Cloud, causando o problema de vendorlockin. Neste trabalho, propomos KTWIN uma plataforma Serverless baseada em Kubernetes para Gêmeos Digitais. O KTWIN foi desenvolvido usando ferramentas nativas de nuvem de código aberto de última geração, permitindo que os seus operadores definam facilmente modelos por meio de padrões abertos e configurem detalhes dos serviços e da infraestrutura subjacentes. Os experimentos conduzidos do protótipo desenvolvido mostram que KTWIN pode fornecer um nível mais alto de abstração para modelar e implantar um caso de uso de Gêmeos Digitais sem comprometer a escalabilidade da solução. Os testes realizados também mostram economias de custos que variam entre 60% e 80% em comparação com cenários de superprovisionamento. ...
Instituição
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Programa de Pós-Graduação em Computação.
Coleções
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Ciências Exatas e da Terra (5183)Computação (1779)
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