{"id":21649,"date":"2023-09-21T02:00:29","date_gmt":"2023-09-21T02:00:29","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=21649"},"modified":"2023-09-21T02:00:29","modified_gmt":"2023-09-21T02:00:29","slug":"el-proyecto-sovereignedge-cognit-creara-un-modelo-distribuido-sin-servidor-para-gestionar-aplicaciones-perimetrales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=21649","title":{"rendered":"El proyecto SovereignEdge.Cognit crear\u00e1 un modelo distribuido sin servidor para gestionar aplicaciones perimetrales"},"content":{"rendered":"
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Con el objetivo de resolver los problemas a los que se enfrentan los dispositivos de recursos limitados, la heterogeneidad de la infraestructura y la necesidad de cumplir criterios como rendimiento, resiliencia, seguridad, soberan\u00eda de datos y eficiencia energ\u00e9tica, el proyecto europeo SovereignEdge.Cognit<\/a> est\u00e1 desarrollando una plataforma basada en funci\u00f3n como servicio (FaaS) para la gesti\u00f3n de aplicaciones perimetrales y la orquestaci\u00f3n inteligente. Este enfoque cambiar\u00e1 la forma en que se gestionan las aplicaciones y los servicios, implementado y ejecutado en el continuo del borde de la nube.<\/p>\n

\"Proyecto
El proyecto SovereignEdge.Cognit est\u00e1 trabajando en el desarrollo de una plataforma basada en funci\u00f3n como servicio (FaaS) para la gesti\u00f3n de aplicaciones perimetrales y la orquestaci\u00f3n inteligente.<\/figcaption><\/figure>\n

El proyecto, liderado por la compa\u00f1\u00eda Opennebula Systems (Espa\u00f1a), ofrecer\u00e1 un nuevo paradigma distribuido sin servidor que cambiar\u00e1 la forma en que se procesan las aplicaciones, tanto t\u00e9cnica como conceptualmente, en el continuo del borde de la nube, y un marco adaptativo innovador habilitado para la inteligencia artificial (IA) para el continuo cognitivo del borde de la nube, que proporcionar\u00e1 a las aplicaciones una integraci\u00f3n \u00f3ptima.<\/p>\n

Nuevo modelo distribuido sin servidor<\/h2>\n

El marco Cognit abordar\u00e1 las aplicaciones emergentes de dispositivos m\u00f3viles y de IoT, que necesitan aumentar sus capacidades para el procesamiento de datos computacionalmente intensivo, utilizando unidades computacionales r\u00e1pidas, recursos y servicios para prop\u00f3sitos especiales, como GPU, HPC, DB, y conexiones de baja latencia (5G).<\/p>\n

\"Modelo
El marco Cognit utiliza un tipo de computaci\u00f3n sin servidor, por lo que la ejecuci\u00f3n de la computaci\u00f3n se realiza en la nube.<\/figcaption><\/figure>\n

De esta forma, el marco permitir\u00e1 a los desarrolladores de aplicaciones descargar tareas con requisitos de ejecuci\u00f3n din\u00e1mica en t\u00e9rminos de dispositivos de hardware especiales, capacidades de infraestructura, entornos de ejecuci\u00f3n espec\u00edficos, patrones de comunicaci\u00f3n, rendimiento de costos, latencia, seguridad y eficiencia energ\u00e9tica.<\/p>\n

Cognit tambi\u00e9n estudiar\u00e1 las limitaciones existentes en la descarga de c\u00f3digo mediante el desarrollo de un nuevo modelo distribuido sin servidor que, integrado con una plataforma cognitiva de gesti\u00f3n de borde en la nube, facilitar\u00e1 el desarrollo de aplicaciones basadas en borde el\u00e1sticas y escalables.<\/p>\n

Asimismo, el uso de la descarga de c\u00f3digo permitir\u00e1 ejecutar un procesamiento de datos computacional intensivo fuera de los dispositivos, sensores y actuadores de borde. Esto se traduce en una administraci\u00f3n de energ\u00eda m\u00e1s eficiente, menos requisitos de almacenamiento y un mejor rendimiento de las aplicaciones donde los dispositivos pueden no proporcionar las capacidades de aceleraci\u00f3n de hardware para aumentar el rendimiento de las regiones cr\u00edticas de los c\u00e1lculos.<\/p>\n

Este tipo de computaci\u00f3n sin servidor es un modelo de ejecuci\u00f3n de computaci\u00f3n en la nube en el que el proveedor de la nube asigna recursos de la m\u00e1quina seg\u00fan demanda, cuidando los servidores en nombre de sus clientes.<\/p>\n

Arquitectura del marco Cognit<\/h2>\n

Para conseguir este tipo de funcionamiento, el consorcio del proyecto ha creado una arquitectura que consta de cinco componentes divididos en dos grupos. El primer grupo de componentes est\u00e1 relacionado con el modelo distribuido serverless para el desarrollo de aplicaciones edge.<\/p>\n

\"Arquitectura
Vista general de la arquitectura del marco Cognit.<\/figcaption><\/figure>\n

En este grupo se incluye Device Client, para descargar ejecuciones de funciones en el continuo del borde de la nube y luego realizar diferentes tareas; Serverless Runtime, componente principal de gesti\u00f3n de unidades del marco que permite la ejecuci\u00f3n de funciones del dispositivo\/aplicaci\u00f3n, cargar y transferir datos en un entorno reforzado y seguro; y Provisioning Engine, responsable de gestionar el ciclo de vida del Serverless.<\/p>\n

Los dos \u00faltimos componentes arquitect\u00f3nicos se agrupan como parte del m\u00f3dulo Cognitivo Cloud Edge que permite la gesti\u00f3n de los recursos continuos del cloud edge de forma inteligente y adaptativa. Aqu\u00ed se agrupan el Cloud Edge Manager, responsable de gestionar los recursos heterog\u00e9neos y altamente distribuidos del continuo del borde de la nube para programar Serverless Runtimes de acuerdo con los requisitos del dispositivo\/aplicaciones; y el Orquestador habilitado para IA, responsable de producir un plan de implementaci\u00f3n inicial.<\/p>\n

Casos de uso del proyecto SovereignEdge.Cognit<\/h2>\n

Con el objetivo de validar la soluci\u00f3n planteada en el proyecto SovereignEdge.Cognit, el marco Cognit se implementar\u00e1 en cuatro casos de uso: energ\u00eda, ciudades inteligentes, ciberseguridad y detecci\u00f3n de incendios forestales.<\/p>\n

\"Casos
El proyecto validar\u00e1 el marco Cognit en cuatro casos de uso: energ\u00eda, ciudades inteligentes, ciberseguridad y detecci\u00f3n de incendios forestales.<\/figcaption><\/figure>\n

Una forma de aplicaci\u00f3n del marco es a trav\u00e9s de los medidores inteligentes, englobados en el caso de uso de la energ\u00eda. Este caso de uso se centra en el desarrollo de m\u00e9todos para monitorizar, predecir y gestionar tanto la producci\u00f3n como el consumo de energ\u00eda en un entorno determinado como una vivienda y\/o en peque\u00f1os grupos energ\u00e9ticos.<\/p>\n

En el piloto se explorar\u00e1 el escenario del uso de medidores de electricidad inteligentes para optimizar el uso de energ\u00eda verde local en un contexto dom\u00e9stico, en el que los consumidores de energ\u00eda tambi\u00e9n son productores de energ\u00eda (prosumidores).<\/p>\n

El caso de uso se desarrollar\u00e1 y probar\u00e1 cumpliendo sus objetivos en Polonia. En la mayor\u00eda de los lugares polacos, el sistema energ\u00e9tico actual es en carbono y est\u00e1 centralizado, lo que significa que s\u00f3lo hay unos pocos lugares en el pa\u00eds donde se genera energ\u00eda; la electricidad debe transmitirse a largas distancias a trav\u00e9s de la red de transmisi\u00f3n y distribuci\u00f3n, lo que genera grandes p\u00e9rdidas.<\/p>\n

\"Distribuci\u00f3n
El proyecto pretende transformar el sector de la energ\u00eda europea, pasando de un modelo centralizado a uno distribuido.<\/figcaption><\/figure>\n

En este escenario, los medidores de electricidad inteligentes ejecutar\u00e1n una serie de aplicaciones de usuario para gestionar importantes electrodom\u00e9sticos y activos energ\u00e9ticos instalados detr\u00e1s del medidor, ajustando y optimizando el funcionamiento en tiempo real, seg\u00fan las preferencias del usuario.<\/p>\n

Estos aparatos y activos incluyen acumuladores de energ\u00eda, instalaciones fotovoltaicas, bombas de calor, cargadores de veh\u00edculos el\u00e9ctricos y calefacci\u00f3n por suelo radiante el\u00e9ctrico. Al dotar a los contadores de electricidad de aplicaciones conectadas a servicios equipados con algoritmos avanzados de toma de decisiones y, en \u00faltima instancia, a modelos de IA previamente entrenados, se convierten en dispositivos altamente fiables.<\/p>\n

\"Contador
En el caso de uso de la energ\u00eda se utilizar\u00e1n contadores inteligentes, que ejecutar\u00e1n una serie de aplicaciones de usuario para gestionar importantes electrodom\u00e9sticos y activos energ\u00e9ticos.<\/figcaption><\/figure>\n

Para optimizar el uso de energ\u00eda verde local, los algoritmos de decisi\u00f3n deben considerar los datos de pron\u00f3stico del tiempo y otras predicciones relevantes, por ejemplo, el costo de la energ\u00eda, el consumo o la producci\u00f3n de energ\u00eda. Estos servicios son proporcionados por la plataforma externa en la nube de gesti\u00f3n de energ\u00eda inteligente besmart.energy, que proporciona datos de pron\u00f3sticos meteorol\u00f3gicos y predicciones sobre el consumo y la producci\u00f3n de energ\u00eda, as\u00ed como predicciones de costos de energ\u00eda.<\/p>\n

El proyecto europeo SovereignEdge.Cognit, que comenz\u00f3 en enero de 2023 y finalizar\u00e1 en diciembre de 2025, dispone de un presupuesto de 5.962.092 euros, \u00edntegramente financiado por el programa de investigaci\u00f3n Horizon de la Comisi\u00f3n Europea.<\/p>\n

Nueve entidades procedentes de Suecia, Espa\u00f1a, B\u00e9lgica, Polonia, Alemania e Italia componen el consorcio del proyecto. La participaci\u00f3n espa\u00f1ola est\u00e1 representada por las compa\u00f1\u00edas Ikerlan y Aeronaval Construcciones e Instalaciones.<\/p>\n

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