En DiscoLedger, nos basamos en los resultados del proyecto DiscoEdge. En dicho proyecto hemos estudiado cómo compartir recursos en las redes, incluyendo todo tipo de dispositivos que ofrecen capacidades de detección ubicuas y múltiples categorías de servicios en línea para usuarios, así como una gran capacidad de procesamiento, almacenamiento de bajo coste, y una amplia variedad de recursos. En contraste con el modelo tradicional de computación en la nube, en el que la gran mayoría de los servicios y aplicaciones descargan tareas computacionalmente costosas a servicios de infraestructura en la nube, centralizados y a gran escala, hemos demostrado la conveniencia de utilizar la red, el almacenamiento y los recursos computacionales disponibles en las proximidades de los usuarios, es decir, en el borde (Edge). Estos nuevos paradigmas aprovechan eficazmente un ecosistema de recursos distribuidos en el borde de la red (por ejemplo, en estaciones base) y en los dispositivos de usuario (por ejemplo, smartphones y dispositivos de IoT). En ese contexto, también exploramos los desafíos económicos y sociológicos para garantizar la confianza, equidad y seguridad del usuario al acceder a recursos de servicios de terceros.

Cómo utilizar de manera concreta los recursos de manera eficiente dentro de un marco de red de comunicación representa el próximo desafío de investigación. De hecho, no se sabe mucho sobre cómo implementar, acceder y administrar dichos recursos en escenarios operativos donde la complejidad de los sistemas de red, almacenamiento y computación impone muchas restricciones operativas y funcionales. Además, con la llegada de los sistemas de aprendizaje automático, la necesidad de integrar interfaces de gestión de recursos y procesos de decisión inteligentes automáticos se ha vuelto de suma importancia, y promete ofrecer tipos novedosos de soluciones al problema del uso eficiente de los recursos. Un problema importante debido al aplicar aprendizaje automático es que la toma y el cumplimiento de las decisiones deben ser rastreadas automáticamente, y los registros (logs) deben estar protegidos. La motivación es doble: (i) el suministro de servicios en línea debe ser monitoreado en función de mantener alto el nivel de servicio y (ii) la responsabilidad legal y económica de los usuarios, los operadores de redes y servicios debe determinarse en caso de disputas. Por lo tanto, hemos identificado la necesidad de hacer que el uso de los recursos Cloud/Edge sea rastreable y auditable en un marco en el que los diferentes actores no son necesariamente confiables. En concreto, se explorará el despliegue de tecnologías de ledgers distribuidos. En particular, consideramos que los ledgers distribuidos deben proporcionarse en el Cloud/Edge como funciones de red virtuales y ligeras, que llamamos microledgers.

Específicamente, en DiscoLedger, abordaremos tanto la eficiencia como la trazabilidad/auditabilidad de los servicios en la Cloud/Edge en un contexto de red celular, con funciones de reparto (slicing) de red. Para hacerlo, evolucionaremos los resultados de DiscoEdge y crearemos una prueba de concepto que (a) escalará/migrará servicios en línea en Cloud/Edge por medio de algoritmos de autoajuste y posiblemente interpretables de aprendizaje automático e (b) integrará tecnologías de ledgers distribuidos en la arquitectura, en forma de microledgers, con el soporte asociado para su virtualización y gestión a través de algoritmos inteligentes.

Proyecto PDC2021-121836-I00 financiado por MCIN/AEI /10.13039/501100011033 y por la Unión Europea Next GenerationEU/ PRTR