Volkan Gezer

• Cloud Computing, or the Cloud, became one of the most used technologies in today's world, right after its possibilities had been figured out. It is a renowned technology that enables ubiquitous access to tasks that need collaboration or remote monitoring. It is widely used in daily lives as well as the industry. The paradigm uses Internet Technologies which rely on best-effort communication. Best-effort communication limits the applicability of the technology in the domains where the timing is critical. Edge Computing is a paradigm that is seen as a complementary technology to the Cloud. It is expected to solve the Quality of Service (QoS) and latency problems that are raised due to the increased count of connected devices, and the physical distance between the infrastructure and devices. The Edge Computing adds a new tier between Information Technology (IT) and Operational Technology (OT) and brings the computing power close to the source of the data. Computing power near devices reduces the dependency to the Internet; hence, in case of a network failure, the computation can still continue. Close proximity deployments also enable the application of Edge Computing in the areas where real-timeliness is necessary. Computation and communication in Edge Computing are performed via Edge Servers. This thesis suggests a standardized and hardware-independent software reference architecture for Edge Servers that can be realized as a framework on servers, to be used on domains where the timing is critical. The suggested architecture is scalable, extensible, modular, multi-user supported, and decentralized. In decentralized systems, several precautions must be taken into consideration, such as latencies, delays, and available resources of the neighbouring servers. The resulting architecture evaluates these factors and enables real-time execution. It also hides the complexity of low-level communication and automates the collaboration between Edge Servers to enable seamless offloading in case of a need due to lack of resources. The thesis also validates an exemplary instance of the architecture with at framework, called Real-Time Execution Framework (RTEF), with multiple scenarios. The tasks used are resource-demanding and requested to be executed on an Edge Server in an Edge Network comprising multiple Edge Servers. The servers can make decisions by evaluating their availabilities, and determine the optimal location to execute the task, without causing deadline misses. Even under a heavy load, the decisions made by the servers to execute the tasks on time were correct, and the concept is proven.
• Cloud Computing, oder die Cloud, wurde zu einer der meistgenutzten Technologien in der heutigen Welt, gleich nachdem ihre Möglichkeiten entdeckt wurden. Es handelt sich um eine anerkannte Technologie, die einen ubiquitären Zugriff auf Aufgaben ermöglicht, die Zusammenarbeit oder Fernüberwachung erfordern. Sie ist sowohl im täglichen Leben als auch in der Industrie weit verbreitet. Das Paradigma nutzt Internet-Technologien, die auf Best-Effort-Kommunikation beruhen. Die Best-Effort-Kommunikation schränkt die Anwendbarkeit der Technologie in den Bereichen ein, in denen das Timing kritisch ist. Edge Computing ist ein Paradigma, das als eine ergänzende Technologie zur Cloud gesehen wird. Probleme mit der Dienstgüte (QoS) und Latenzzeiten, die durch die steigende Anzahl angeschlossener Geräte und der physischen Entfernung zwischen Infrastruktur und Geräten entstehen, sollen dadurch gelöst werden. Das Edge Computing fügt eine neue Ebene zwischen der Informationstechnologie (IT) und der Betriebstechnologie (OT) hinzu und bringt die Rechenleistung nahe an die Quelle der Daten. Das Näherbringen der Geräte reduziert die Abhängigkeit vom Internet und kann somit Berechnung auch bei einem Netzausfall sicherstellen. Ebenso kann dadurch das Einsatzgebiet des Edge Computing um Bereiche erweitern, in denen Echtzeitfähigkeit gefordert ist. Berechnung und Kommunikation im Edge Computing werden über Edge Server durchgeführt. Diese Dissertation schlägt eine standardisierte und hardwareunabhängige Software-Referenzarchitektur für Edge Server vor, die als Framework auf Servern realisiert werden kann, um sie in zeitkritischen Domänen einzusetzen. Die vorgeschlagene Architektur ist skalierbar, erweiterbar, modular, mehrbenutzerfähig und dezentralisiert. In dezentralen Systemen müssen verschiedene Maßnahmen berücksichtigt werden, wie z.B. Latenzen, Verzögerungen und verfügbare Ressourcen der benachbarten Server. Die resultierende Architektur wertet diese Faktoren aus und ermöglicht die Ausführung in Echtzeit. Sie kapselt auch die Komplexität der Low-Level-Kommunikation und automatisiert die Zusammenarbeit zwischen Edge-Servern, um ein reibungsloses Offloading zu ermöglichen, falls ein Bedarf aufgrund von Ressourcenmangel besteht. Die Dissertation validiert auch eine exemplarische Instanz der Architektur mit einem Framework, genannt Real-Time Execution Framework (RTEF), mit mehreren Szenarien. Die verwendeten Aufgaben sind ressourcenintensiv und sollen auf einem Edge-Server in einem Edge-Netzwerk mit mehreren Edge-Servern ausgeführt werden. Die Server können durch Auswertung ihrer Verfügbarkeiten Maßnahmen ergreifen und den optimalen Ort für die Ausführung der Aufgabe bestimmen, ohne dass es zu Terminüberschreitungen kommt.