Distributed Systems
We Make Services Valuable
Die Forschungsgruppe Distributed Systems (DSY) des InIT befasst sich mit der skalierbaren und zuverlässigen Umsetzung anspruchsvoller IT-basierter Dienstleistungen. Unter anderem adressieren wir Fragen wie:
- Welche Architektur eignet sich am Besten für Ihre spezifische Cloud-Anwendung?
- Welches Service-Modell (IaaS, CaaS, PaaS, FaaS, …) erlaubt die optimale Umsetzung einer Anwendung?
- Welche Werkzeuge werden für Entwicklung, Betrieb und Überwachung der Services benötigt?
- Was ist erforderlich um Anwendungen "as a Service" anzubieten (SaaS)?
- Wie können moderne IT-Dienstleistungen monetarisiert werden?
- Wie integriert man die "reale, physikalische Welt" in komplexe IT-Dienstleistungen?
Die Forschungsgruppe engagiert sich stark in der internationalen Forschung im Rahmen von EU-Projekten und arbeitet eng mit Partnern aus der Privatwirtschaft an innovativen Produkten im Rahmen von Innosuisse geförderten oder direkt finanzierten Projekten.
Die gewonnene Erkenntnisse aus der angewandten Forschung und Entwicklung werden in folgenden Modulen an die Studierenden der Informatikstudiengänge vermittelt:
Forschungsthemen
Cloud Computing
Das Init Cloud Computing Lab (ICCLAB) befasst sich mit der automatisierten Bereitstellung, Betrieb und Nutzung konfigurierbarer, hochskalierbarer und elastischer IT-Ressourcen auf Pay-per-Use-Basis. Neben der Virtualisierung der Infrastruktur, beinhaltet dies Plattformdienste zur automatisierten Bereitstellung von Anwendungen, die Bereitstellung skalierbarer Backend-Services und die Überwachung der Dienste und Anwendungen.
Service Prototyping
Das Service Prototyping Lab (SPLAB) befasst sich mit der Umsetzung und Validierung von komplexen Dienstleistungen in Cloud bzw. post-Cloud basierter Umgebung. Neben der Migration bestehender Dienstleistungen in die Cloud liegt der Fokus vor allem auf modernen Anwendungsarchitekturen (Cloud Native Applications, Microservices, Serverless), der Bereitstellung von Werkzeugen zur optimalen Umsetzung, der experimentellen Validierung von Konzepten und deren Monetarisierung (Cloud Accounting and Billing).
Cloud Robotics
Das Init Cloud Comupting Lab (ICCLAB) befasst sich auch mit der Integration von Robotic-Anwendungen in komplexe vernetzte Dienstleistungen. Die Nutzung elastischer Clouddienste erlaubt die Fähigkeiten von Roboter zu erweitern (Rechenleistung, Umgebungsinformationen, Künstliche Intelligenz, …), sowie diese zu verwalten und zu koordinieren. Programmier-Frameworks und Automatisierungsdienste ermöglichen Entwicklern auch Roboter in Dienste zu integrieren ohne über vertiefte Kenntnisse auf Geräteebene zu verfügen.
Projekte
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MA4K8s: Machine advice for GitOps-managed Kubernetes configuration optimisation
The profitability of cloud providers is often negatively affected by misconfiguration of application resource constraints. In this research study, we check the feasibility of integrating ML on usage-dependent configurations into a GitOps workflow. The result will be a novel advisor service that tells GitOps ...
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TomGrowthAI
Crops growth management in greenhouses is fundamental for their economical and ecological sustainability. Typically, smaller size greenhouses have the challenge to grow more than one crop variety, each having different growth control strategies. A precise estimate of the expected harvest and crop balance allows ...
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NEPHELE – A Lightweight Software Stack and Synergetic Meta-Orchestration Framework for the Next Generation Compute Continuum
The main vision for the NEPHELE project is to enable efficient, reliable and secure end-to-end orchestration of hyper-distributed applications over programmable infrastructure that is spanning across the compute continuum from Cloud-to-Edge-to-IoT. Together with other 17 great partners from industry and academia, ...
Publikationen
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Birchler, Christian; Khatiri, Sajad; Bosshard, Bill; Gambi, Alessio; Panichella, Sebastiano,
2023.
Machine learning-based test selection for simulation-based testing of self-driving cars software.
Empirical Software Engineering.
28(71).
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/s10664-023-10286-y
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Toffetti, Giovanni; Militano, Leonardo; Murphy, Seán; Maurer, Remo; Straub, Mark,
2022.
Cloud native robotic applications with GPU sharing on Kubernetes [Paper].
In:
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Kyoto, Japan, 23-27 October 2022.
arXiv.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.03936
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Militano, Leonardo; Zafeiropoulos, Anastasios; Fotopoulou, Eleni; Bruschi, Roberto; Lombardo, Chiara; Edmonds, Andy; Papavassiliou, Symeon,
2022.
AI-powered Infrastructures for intelligence and automation in beyond-5G systems [Paper].
In:
Proceedings of 2021 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps).
2021 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps), Madrid, Spain, 7-11 December 2021.
IEEE.
S. 1-6.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/GCWkshps52748.2021.9682117
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Spillner, Josef; Gkikopoulos, Panagiotis; Delgado, Pamela; Choirat, Christine,
2022.
Towards reproducible software studies with MAO and Renku.
SoftwareX.
17(100947).
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100947
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Gkikopoulos, Panagiotis; Schiavoni, Valerio; Spillner, Josef,
2021.
Analysis and improvement of heterogeneous hardware support in Docker images [Paper].
In:
Distributed Applications and Interoperable Systems.
21st International Conference on Distributed Applications and Interoperable Systems (DAIS), Valletta, Malta (online), 14-18 June 2021.
Cham:
Springer.
S. 125-142.
Lecture Notes in Computer Science ; 12718.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-030-78198-9_9