Analisi dei Trade-Off del placement di micro-servizi multi-versione in infrastrutture edge

L'allocazione dei microservizi all'interno delle infrastrutture di edge computing presenta significative sfide di ottimizzazione, in particolare quando i servizi sono disponibili in molteplici versioni, ad esempio per modelli di machine learning di diverse dimensioni. Decidere non solo dove allocare un microservizio, ma anche quale versione utilizzare, comporta differenti compromessi tra prestazioni e qualità. In questo lavoro, viene formulato un problema di ottimizzazione multi-obiettivo per l'allocazione di microservizi multi-versione. Il modello affronta simultaneamente tre obiettivi contrastanti: la minimizzazione del tempo di risposta complessivo, la massimizzazione della qualità, o accuratezza, dell'output del servizio e la minimizzazione del consumo energetico dell'infrastruttura edge eterogenea. Per approssimare in modo efficace il Fronte di Pareto di questo problema complesso, è proposta un'euristica basata su Algoritmi Genetici multi-obiettivo. I risultati sono valutati attraverso un caso di studio realistico incentrato sulla smart mobility veicolare, in cui microservizi multi-versione vengono impiegati per analizzare le immagini provenienti dalle telecamere stradali per il monitoraggio del traffico, dimostrando che la proposta è efficace nel descrivere il compromesso tra prestazioni, energia e qualità.