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http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/3347| Algoritmos de optimización para la provisión de máquinas virtuales en la nube elástica de Amazon para la ejecución de gemelos digitales de procesos industriales Optimization algorithms for Amazon EC2 virtual machine provisioning to execute digital twins of industrial processes | |
| Adrián Facio Medina | |
| Andrey Chernykh | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| Aprovisionamiento de máquinas virtuales, Gemelo Digital, Fábrica Inteligente, EC2, Programación Entera, Algoritmos Evolutivos, Metaheurísticas Instance Provisioning, Digital Twin, Smart Factory, EC2, Mixed Integer Programming, Evolutionary Algorithms, Metaheuristics | |
| Un Gemelo Digital es un conjunto de modelos computacionales que representan objetos y procesos del mundo físico y reproduce su estado en el mundo digital en tiempo real. Conforme los principales proveedores de equipo industrial adoptan esta tecnología, investigadores han propuesto arquitecturas de gemelos digitales para Fábricas Inteligentes donde diversos gemelos digitales son publicados como microservicios que interactúan entre sí intercambiando información a través de una tecnología de transmisión de datos como Apache Kafka. En este sentido, el problema que enfrenta un tomador de decisiones que elige ejecutar esta carga de trabajo en los recursos computacionales de un proveedor de infraestructura como servicio, es dividir el conjunto gemelo digitales y seleccionar una máquina virtual para cada partición de tal manera que el costo total de renta es minimizado y la demanda de recursos computacionales es satisfecha. Esta tesis propone un conjunto de algoritmos que combinan heurísticas, metaheurísticas, y modelos programación entera para encontrar soluciones de bajo costo. El rendimiento de estos algoritmos es evaluado por medio de un estudio experimental que utiliza los tipos de máquinas virtuales de Amazon EC2 y un conjunto de gemelos digitales cuya demanda de procesador, memoria, y ancho de banda es generada aleatoriamente. A Digital Twin is a set of models that represents objects and processes of the physical world and replicates its state in the digital world in real-time. As major industrial equipment vendors adopt this technology, researchers have proposed Smart Factory Digital Twins architectures, where a set of digital twins published as micro-services interact with each other exchanging information by streaming technology such as Apache Kafka. In this sense, the problem faced by a decision-maker that chooses to execute this workload on IaaS provider computational resources is to simultaneously partition the set of digital twins and select a set of virtual machines instances in such a way that computational resources demand is satisfied, and the cost minimized. This thesis proposes a set of algorithms that combine Heuristics, Meta Heuristics, and Mixed Integer Programming to find low-cost solutions. The performance of these algorithms is evaluated with an experimental study of this problem using the Amazon EC2 instances and a set of digital twins with randomly generated bandwidth, memory, and processor requirements. | |
| CICESE | |
| 2020 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Facio Medina, A. 2020. Algoritmos de optimización para la provisión de máquinas virtuales en la nube elástica de Amazon para la ejecución de gemelos digitales de procesos industriales. Tesis de Maestría en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California. 91 pp. | |
| HEURÍSTICA | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ciencias de la Computación |
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|---|---|---|---|---|
| Tesis Adrian Facio Medina_18 nov 2020B.pdf | Versión completa de la tesis | 4.49 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |