Autoscalamento proativo para sistemas de computação de borda com kubernetes

Com o surgimento da Internet das Coisas e das tecnologias 5G, o paradigma de computação de borda está desempenhando papéis cada vez mais importantes com melhor disponibilidade, controle de latência e desempenho. No entanto, as ferramentas de autoscalamento existentes para aplicativos de computação de borda não utilizam recursos heterogêneos dos sistemas de borda de forma eficiente, deixando espaço para melhorias de desempenho. Neste trabalho, propomos um Autoscaler Proativo de Pods (PPA) para aplicativos de computação de borda no Kubernetes. O PPA proposto é capaz de prever cargas de trabalho com antecedência, utilizando múltiplas métricas definidas pelo usuário/customizadas e de escalar aplicativos de computação de borda para cima e para baixo de forma correspondente. O PPA é otimizado e avaliado em um exemplo de aplicativo de computação de borda intensivo em CPU. Pode-se concluir que o PPA proposto supera o autoscaler padrão de pods do Kubernetes tanto em eficiência de utilização de recursos quanto em desempenho do aplicativo. O artigo também destaca possíveis melhorias futuras no PPA proposto.