RoPE - Politiche di routing per applicazioni critiche al bordo della rete

Questa tesi studia le prestazioni di una rete mobile di nuova generazione (5G e oltre) dove esistono numerose contaminazioni e commistioni tra comunicazione e computazione. In queste reti possono esserci diversi server che offrono della capacità computazionale. Nelle reti 5G e’ stato introdotto il concetto di Multi-access Edge Computing (MEC) per denotare questa presenza congiunta di comunicazione/calcolo (pagina 6 Introduzione → MEC). Essendo vicini alle reti di accesso (a volte addirittura installati sulle Base Station) i MEC server sono caratterizzati da ritardi di accesso (latenza) molto bassi e spesso da potenze computazionali abbastanza limitate. In uno scenario tipico come quello oggetto studio di questa tesi, spesso bisogna scegliere se le computazioni richieste dai mobili vanno eseguite sul MEC server (o sui MEC server) oppure su server remoti (quindi con tempi di accesso molto più lunghi) ma più potenti: i Cloud server. Per studiare le prestazioni in uno scenario MEC/Cloud realistico (cioè dove le richieste possono essere inoltrate al MEC o al Cloud server), nella tesi e’ stato implementato un prototipo di un sistema di questo tipo. Per emulare i nodi mobili (non e’ solo un simulatore) e’ stata utilizzata una piattaforma per computazioni mobili, progettata e sviluppata all’interno di un progetto europeo: MONROE. Per implementare il sistema sono state utilizzate le tecnologie più all’avanguardia disponibili al momento della stesura di questa tesi, come QUIC, Golang e Docker. Il sistema e’ composto da tre componenti principali: i Client che generano richieste a un tasso regolabile e attendono di essere serviti, i Server (uno vicino alla rete di accesso dei client, il MEC server, e uno remoto) che accodano le richieste ricevute e le elaborano con diversi worker thread ed infine un Proxy che riceve le richieste di tutti i Client e, secondo alcune politiche di inoltro, le smista ai server. Ogni evento generato o rilevato da Client, Server e Proxy viene memorizzato in un file di log su un database sviluppato con influxdb, un database per le serie storiche che salva gli eventi come coppie tempo-valore. Infine per ogni esperimento sono stati generati dei grafici a partire da questi dati raccolti, per poter analizzare i diversi comportamenti delle politiche del Proxy al variare delle configurazioni dei Client e dei Server.