Väitös, tietotekniikka, MSc Sara Ranjbaran

Väitöskirjan nimi: Cooperative Resource Scheduling in Heterogeneous Edge-IoT Networks

Väittelijä: Sara Ranjbaran
Vastaväittäjä: Professori Luigi Atzori, University of Cagliari, Italia
Kustos: Senior Advisor Antti Ylä-Jääski, Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu 

Yhteistyöhön perustuva resurssien ajoitus heterogeenisissä reuna- ja IoT-verkoissa

Älykodit, kaupungit ja teollisuus hyödyntävät yhä enemmän verkkoon yhdistettyjä laitteita, jotka keräävät tietoa ja tarjoavat digitaalisia palveluja. Palvelut tarvitsevat laskentatehoa, tallennustilaa ja tiedonsiirtokapasiteettia, jotka jakautuvat usein eri laitteille ja palveluntarjoajille. Resurssien jakaminen voisi auttaa vastaamaan kasvavaan kysyntään, mutta yhteistyö ei synny itsestään: osallistujien kyvyt, kustannukset ja tavoitteet poikkeavat toisistaan.

Sara Ranjbaranin väitöskirja tutkii, miten algoritmit ja kannustimet voivat tukea resurssien yhteiskäyttöä reunalaskennassa ja esineiden internetissä eli IoT-järjestelmissä. Reunalaskenta tuo tiedonkäsittelyn lähemmäs laitteita ja käyttäjiä, mikä auttaa palveluja vastaamaan nopeasti käyttäjien tarpeisiin. Tutkimuksessa tarkastellaan, miten resurssit tulisi jakaa, miksi niiden omistajat osallistuisivat yhteistyöhön ja miten päätöksenteko voidaan järjestää hajautetussa verkossa.

Tutkimuksen keskeinen havainto on, että toimiva yhteistyö edellyttää resurssien jakamista ohjaavia sääntöjä, jotka huomioivat sekä teknisen ympäristön että osallistujien kannustimet. Väitöskirja yhdistää hajautetun laskennan, taloustieteellisen mekanismisuunnittelun ja online-oppimisen näkökulmia. Online-oppimisessa päätöksiä päivitetään sitä mukaa, kun uutta tietoa saadaan.

Yksi teoreettisista tuloksista osoittaa, miten tiettyihin hajautettuihin resurssienjakoalgoritmeihin voidaan liittää paikallisesti laskettavia maksuja, jotka kannustavat osallistujia ilmoittamaan yksityiset tietonsa totuudenmukaisesti. Toinen tutkimus kehittää tehokkaan hajautetun menetelmän osallistujien yhdistämiseen pareiksi tilanteissa, joissa verkon toisella osapuolella on yhteinen suosituimmuusjärjestys. Menetelmä säilyttää kannustimen totuudenmukaiseen ilmoittamiseen niille osallistujille, jotka ehdottavat pareja. Tulokset laajentavat ymmärrystä siitä, milloin resurssien jakaminen voidaan toteuttaa paikallisen tiedonvaihdon avulla.

Soveltavat tutkimukset kehittävät huutokauppamenetelmiä resurssikokonaisuuksien kaupankäyntiin sekä kannustinmalleja, joiden avulla resurssien omistajat voivat muodostaa yhteistyöryhmiä ja jakaa tuottoja. Lisäksi väitöskirjassa esitetään oppimiseen perustuva menetelmä digitaalisten kaksosten sijoittamiseen pilvi- ja reunaympäristöihin palvelukysynnän muuttuessa. Digitaaliset kaksoset ovat fyysisten järjestelmien digitaalisia vastineita. Menetelmälle johdetaan suorituskykytakuu suhteessa parhaaseen kiinteään sijoitteluratkaisuun, joka valitaan jälkikäteen kaikkien palvelupyyntöjen ollessa tiedossa. Menetelmien ominaisuuksia ja toimintaa tutkitaan matemaattisen analyysin ja simulaatioiden avulla kunkin tutkimusmallin oletusten puitteissa.

Tulokset tarjoavat suunnitteluperiaatteita tuleville resurssien yhteiskäyttöä tukeville alustoille ja palveluille esimerkiksi älykaupungeissa ja teollisuuden seurantaratkaisuissa. Väitöskirjan keskeinen johtopäätös on, että yhteistyö vaatii suunnittelua: sopivat resurssienjakosäännöt, osallistumisen kannustimet ja koordinointimenetelmät auttavat hajautettuja resursseja toimimaan yhdessä.

Linkki väitöskirjan sähköiseen esittelykappaleeseen (esillä 7 päivää ennen väitöstä): Aalto-yliopiston riiputussivu.

Yhteystiedot:
sara.ranjbaran@aalto.fi