Rendere più facile la creazione di applicazioni secondo il modello Faas

GFT Italia ha ottenuto un altro grande successo in ambito progetti finanziati dalla Commissione Europea vincendo con la proposta PHYSICS, un progetto di alto contenuto tecnologico con un finanziamento totale di circa 5ML€ composto da 14 partner internazionali di cui GFT è coordinatore. Il progetto è iniziato a gennaio 2021 e terminerà a dicembre 2023.

L’obiettivo principale di PHYSICS è quello di sbloccare il potenziale del paradigma Function-as-a-Service (FaaS) per i fornitori di servizi cloud (CSP) e per gli sviluppatori di applicazioni. In particolare, consentirà agli sviluppatori di applicazioni di progettare, implementare e distribuire applicazioni FaaS nell’ambito degli ambienti di progettazione di applicazioni cloud avanzate, sfruttando modelli di progettazione collaudati e librerie esistenti di componenti cloud/FaaS. Inoltre, PHYSICS offrirà un nuovo Global Continuum Layer che si impegnerà a distribuire le funzioni in maniera ottimale e in real-time, tenendo in considerazione diversi requisiti simultaneamente, tra cui ad esempio le prestazioni, la latenza e il costo. La piattaforma offrirà una visione grafica del flusso di applicazioni, permettendo tramite semplici comandi drag and drop di creare pipeline di funzioni secondo il modello FaaS.

PHYSICS convaliderà i benefici del suo Global Continuum Layer e degli strumenti, nell’ambito degli scenari applicativi guidati dagli utenti in tre importanti settori, vale a dire sanità, agricoltura e industria. In particolare:

  • PHYSICS nell’industria: Il caso d’uso industriale di PHYSICS si concentrerà sulla produzione. Sarà distribuito in un testbed di un impianto smart per dimostrare come il modello FaaS può essere utilizzato per ottimizzare le pipeline di produzione in ambienti in cui vengono utilizzati più dispositivi edge. In particolare, saranno sviluppate pipeline di produzione basate su dispositivi eterogenei che sono attualmente disponibili nell’impianto. I dispositivi dell’impianto pilota includono dispositivi edge, diversi cluster HPC (High Performance Computing), nodi di elaborazione speciali GPU (Graphical Processing Units), PC industriali, PLC (Programmable Logic Controllers), Single board computers, Raspberry Pis, così come dispositivi che simulano processi di tipo quantistico. PHYSICS faciliterà la combinazione e l’uso di servizi da queste diverse configurazioni in modo continuo e integrato. Inoltre, assicurerà che le funzioni FaaS rilevanti per accedere alle capacità di questi dispositivi siano assegnate e utilizzate in modo ottimale.
  • PHYSICS nella sanità: Il caso d’uso PHYSICS in ambito sanitario si concentrerà sulla distribuzione di funzioni (FaaS) su più dispositivi IoT edge e smartphone che forniscono dati del mondo reale e consentono l’estrazione di nuovi biomarcatori su alcune malattie. I dati ricevuti si suddividono in due principali categorie: misurati (obiettivi) e riportati (soggettivi). Tramite diversi dispositivi sarà quindi possibile, sfruttando il paradigma FaaS e tecnologie di Machine Learning, di fare previsioni su possibili problematiche basandosi anche su attività di clustering e raggruppamento tra pazienti con stili di vita simili. Le funzioni FaaS di PHYSICS saranno ottimizzate per affrontare le diverse esigenze sulle interfacce di accesso ai dati, l’armonizzazione dei dati e la trasformazione, così come i diversi requisiti di privacy e protezione dei dati.
  • PHYSICS nell’agricoltura: Il caso d’uso PHYSICS Agriculture mostrerà come il paradigma FaaS può facilitare l’implementazione di molte migliaia di simulazioni climatiche giornaliere per migliorare la gestione delle colture e la stima della resa. L’esecuzione scalabile di migliaia di simulazioni su ogni serra è una chiave per gestire l’incertezza meteorologica e correggere la sua traiettoria con i dati storici esistenti. In particolare, FaaS faciliterà la distribuzione ottimale e il dispiegamento di funzioni attraverso diversi ambienti cloud e i siti locali, in modo da facilitare la (ri)configurazione delle simulazioni verso una distribuzione ottimale dei calcoli attraverso i nodi edge e il cloud. Allo stesso modo, il caso d’uso mostrerà un miglioramento tangibile delle prestazioni nell’esecuzione della simulazione, compresa la possibilità di eseguire simulazioni in near real time.

 

I principali social media di PHYSICS sono i seguenti:

Twitter Account: https://twitter.com/H2020Physics

Linked Page: https://www.linkedin.com/company/physicsh2020/

Linked Account: https://www.linkedin.com/in/physics-faas-716995205/

 

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