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Chair of Computer Science II - Software Engineering

(Bachelor/Master) Energy-Aware Auto-Scaling for Cloud Computing

30.11.2018

Entwicklung einer Auto-Scaler Komponente die Serviceinstanzen auf Basis der Energieeffizienz optimal auf Server verteilt.

Motivation

Die Anzahl der IoT Geräte wächst rasant an. Bis zum Jahr 2020 wird die Anzahl auf 20 bis 30 Milliarden Geräte geschätzt. Fast alle Geräte benötigen eine Internetanbindung zu einem Cloud-Backend, um ihre Funktion zu erfüllen. Dies führt zu einer steigenden Auslastung in der Cloud. Auto-Scaler in der Cloud sorgen dafür das immer genau so viele Ressourcen zum Abarbeiten der Aufgaben zur Verfügung stehen wie notwendig. Dabei spielt der Energieverbrauch momentan keine Rolle.

Ziele

Ziel der Arbeit ist es eine Komponente zu entwickeln die aus der Anzahl an homogenen Instanzen für einen Service, die vom Auto-Scaler vorgegeben wird, optimale Platzierungen der Instanzen und optimale Größe der Instanzen (CPU Anzahl, Speicher) zu wählen. Diese müssen danach auf den Cloud Servern gestartet werden. Dabei sollen Zusammenhänge zwischen Instanzgrößen und -verteilung und dem Energieeffizienz untersucht werden.

Voraussetzungen

Grundlegende Kenntnisse in Java.

Wir bieten

  • Arbeit mit modernster Technologie
  • Arbeit mit professioneller Messtechnik
  • Eine hervorragende Arbeitsumgebung und intensive Betreuung

Dauer

3-6 Monate

Kontakt

Norbert Schmitt, M.Sc.
norbert.schmitt@uni-wuerzburg.de
https://go.uniwue.de/norbertschmitt

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