Im europäischen Forschungsprojekt SovereignEdge.COGNIT wird ein KI-gestütztes, adaptives Serverless Framework für das Cloud-Edge-Continuum entwickelt. Ziel ist es, Anwendungen einen sicheren und portablen Zugriff auf verteilte Datenverarbeitungsressourcen entlang von Cloud, Edge und IoT zu ermöglichen. Die öffentlich verfügbaren Projektergebnisse umfassen u. a. Deliverables zur Referenzarchitektur, zum Distributed-FaaS-Modell, zur KI-gestützten Serverless-Plattform sowie zur Integration und Validierung des Frameworks.

Einer der bereitgestellten Anwendungsfälle adressiert das Energiemanagement in einem Haushalt. Dabei wird eine Anwendung auf einem Smart Energy Meter simuliert, welche energetisch relevante Geräte wie Photovoltaik, Ladeinfrastruktur, Heizung, Batteriespeicher und sonstige Verbraucher steuert. Da der Smart Energy Meter nur über begrenzte Ressourcen verfügt, werden rechenintensive KI-Funktionen für Inferenz und Training an das COGNIT Framework ausgelagert. Für die Inbetriebnahme der COGNIT-Umgebung steht mit COGNIT OpsForge zudem ein Werkzeug zur automatisierten Bereitstellung des COGNIT Stacks zur Verfügung. Dieses soll u. a. OpenNebula, COGNIT Frontend, Optimizer, Devices Load Estimator sowie Edge-Cluster-Komponenten auf Zielinfrastrukturen ausrollen und konfigurieren.

Ziel dieser studentischen Arbeit ist die Nachvollziehbarkeit, technische Reife, Wiederverwendbarkeit und Übertragbarkeit der bereitgestellten Ergebnisse zu bewerten. Hierzu soll zunächst der Stand der Technik zu Serverless Computing im Cloud-Edge-Continuum sowie zu vergleichbaren europäischen Vorhaben ermittelt werden. Dazu sind die veröffentlichten Deliverables und Softwareartefakte des COGNIT-Projekts mit Fokus auf den Energy Use Case systematisch zu untersuchen, aufzusetzen und zu evaluieren. Anhand dessen kann geprüft werden, inwiefern sich die COGNIT-Komponenten anhand der verfügbaren Dokumentation und Repositories in einer geeigneten Labor- oder Testumgebung installieren, konfigurieren und betreiben lassen.

(Mögliche) Schwerpunkte der Arbeit

• Ermittlung und Strukturierung der relevanten COGNIT-Deliverables, insbesondere zu Architektur, Distributed FaaS, Workload-Orchestrierung, Integration und Validierung
• Analyse des Energy Use Cases hinsichtlich Zielsetzung, Architektur, Datenflüssen, Komponenten, Simulationsmodell und Offloading-Mechanismus
• Aufbau einer Testumgebung zur Installation und Inbetriebnahme ausgewählter COGNIT-Komponenten, insbesondere unter Verwendung von COGNIT OpsForge
• Bewertung der Dokumentationsqualität, Installierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und technischen Reife der bereitgestellten Softwareartefakte
• Durchführung und Dokumentation exemplarischer Tests des Energy Use Cases, z. B. Simulation mehrerer Haushalte, Variation von Lastprofilen, Offloading-Frequenzen oder Ressourcenparametern
• Untersuchung der Eignung des Ansatzes für Edge- und IoT-nahe Energiemanagement-Szenarien
• Vergleich mit ähnlichen Vorhaben im Cloud-Edge-IoT-Continuum, z. B. europäischen MetaOS-, Edge-Orchestration- oder Serverless-Edge-Projekten
• Ableitung von Verbesserungspotenzialen, Lessons Learned und Handlungsempfehlungen für Forschung, Lehre oder weitere studentische Arbeiten

Je nach Art und Umfang der Arbeit kann der Fokus stärker auf der technischen Inbetriebnahme, der Evaluation des Energy Use Cases, dem Vergleich mit ähnlichen Forschungs- und Open-Source-Vorhaben oder der Ableitung von Handlungsempfehlungen für den praktischen Einsatz liegen. Als Ergebnis soll ein strukturierter Evaluationsbericht entstehen, der sowohl technische Erfahrungen als auch konzeptionelle Erkenntnisse zur Nutzbarkeit von COGNIT im Edge-Computing-Kontext dokumentiert.

Mögliche Varianten der Arbeit

• Technisch-prototypische Variante: Fokus auf Aufbau, Deployment, Fehleranalyse und lauffähiger Demonstration des Energy Use Cases.
• Evaluationsorientierte Variante: Fokus auf systematische Bewertung der Deliverables, Repositories, Dokumentation, Architektur und Wiederverwendbarkeit.
• Vergleichende Variante: Fokus auf COGNIT im Kontext ähnlicher Projekte wie aerOS, NebulOuS, NEMO, FLUIDOS, ICOS oder weiterer Cloud-Edge-IoT-Initiativen. Die EUCloudEdgeIoT-Initiative bündelt entsprechende Forschungs- und Innovationsprojekte im Cloud-Edge-IoT-Continuum; einzelne Projekte wie aerOS adressieren explizit Meta-Betriebssysteme für das IoT-Edge-Cloud-Continuum.
• Anwendungsorientierte Variante: Fokus auf die Übertragbarkeit des Energy Use Cases auf weitere Energiemanagement-, Smart-Home-, Smart-Building- oder industrielle Lastmanagement-Szenarien.

Erwartetes Ergebnis
Erwartet wird eine nachvollziehbare und kritisch reflektierte Bewertung der COGNIT-Ergebnisse mit Fokus auf praktische Nutzbarkeit. Je nach gewähltem Schwerpunkt kann dies durch eine lauffähige Testumgebung, eine reproduzierbare Installations- und Testdokumentation, ein Evaluationsraster, einen Vergleich mit ähnlichen Systemen oder konkrete Verbesserungsvorschläge ergänzt werden.

Voraussetzungen
Hilfreich sind Kenntnisse oder Interesse in den Bereichen Edge Computing, Cloud-Infrastrukturen, Linux, Virtualisierung, Containerisierung, Automatisierung, Serverless Computing oder Energiemanagement. Je nach Ausrichtung der Arbeit können auch Python-, Git-, Ansible-, Terraform- oder OpenNebula-Kenntnisse von Vorteil sein. Eine Einarbeitung in die jeweiligen Werkzeuge ist im Rahmen der Arbeit möglich.

Wenn die ausgeschriebene Arbeit noch online ist, dann ist sie auch noch aktuell. Sollten Sie Interesse an der Arbeit haben, so kommen Sie bitte mittels einer E-Mail (in der Sie kurz Ihr Vorwissen darstellen) und aussagekräftigen Unterlagen auf mich zu. Sollten Sie eine intrinsische Motivation für ein angrenzendes oder ähnlichen Thema haben, so stellen Sie in Ihrer Anfrage bitte den Bezug zu meiner Ausschreibung dar.

Bitte stellen Sie die komplette Anfrage in deutscher Sprache, auch wenn Sie die Ausarbeitung in Englisch verfassen werden. Hintergrund ist, dass Sie sich in laufende Forschungsprojekte einbringen mit den Unternehmen austauschen können sollen und von diesen wird mehrheitlich eine Kommunikation auf Deutsch gewünscht.

Weitere Informationen erhalten Sie auf Anfrage, der Arbeitsumfang kann entsprechend der Arbeit angepasst werden und die Bearbeitung weitestgehend im Home-Office stattfinden.

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