Planificación descentralizada basada en sistemas multiagente para orquestadores en la niebla

espanolLa computacion en la niebla (fog computing) es un paradigma que aprovecha, por una parte, la reduccion que se produce en las latencias al acercar la infraestructura de computacion a los dispositivos que recopilan datos, y, por otra parte, las funciones de alta capacidad de almacenamiento y procesamiento de la nube. La computacion en la niebla puede usarse para mejorar la capacidad de control de los procesos de automatizacion mediante la introduccion de un bucle de control de alto nivel: Fog-in-the-Loop (FIL). FIL permite capturar datos de la planta, procesarlos para extraer informacion de valor anadido y retroalimentar la planta. Por lo tanto, las aplicaciones FIL son aplicaciones sensibles al contexto que requieren el despliegue de componentes distribuidos y la reconfiguracion dinamica. Este articulo describe un planificador para el orquestador Kubernetes (K8s) que distribuye la tarea de planificacion entre los nodos de procesamiento mediante un sistema multiagente. Este nuevo enfoque de planificacion demostro ser mas rapido que el enfoque de planificacion centralizado utilizado por el planificador por defecto de K8s. EnglishFog computing is a paradigm that takes advantage of the fast response times of moving the computing infrastructure closer to the devices that collect the data, and the storage and processing features of the cloud. Fog computing can be used to improve the controllability of automation processes by introducing a higher-level control loop: Fog-in-the-loop (FIL). FIL allows capturing data from the plant, processing it to extract value-added information and feedback actions to the plant. Therefore, FIL applications are context-aware applications that require the deployment of distributed components and dynamic reconfiguration. This paper describes a custom scheduler for Kubernetes (K8s) orchestrator that distributes the scheduling task among the processing nodes by means of a multi-agent system. This new scheduling approach proved to be faster than the centralized scheduling approach used by the default scheduler of K8s.