KI generiert

Der Einsatz von Edge Computing gewinnt in vielen Bereichen an Bedeutung, da er die Datenverarbeitung näher an den Ort der Datenentstehung verlagert und damit Latenzen, Bandbreitenbedarf sowie Abhängigkeiten von Cloud-Verbindungen reduziert. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Automatisierung, Lifecycle Management und Fleet Operations, weil Edge-Knoten oft heterogen sind, in instabilen Netzen laufen und nur eingeschränkt an verteilten Ort gewartet werden können.

Ziel dieser studentischen Arbeit ist der Aufbau und die prototypische Evaluation einer self-managed Edge-Kubernetes-Referenzarchitektur (hub-and-spoke), die zunächst virtuelle Edge Devices (VMs auf Proxmox VE und/oder OpenStack) nutzt und später auf dedizierte Hardware übertragbar ist. Im Fokus steht eine reproduzierbare Day-0 Provisioning Pipeline via (i)PXE boot sowie first-boot configuration mit cloud-init und Ignition/Combustion (optional unter Nutzung von Matchbox). Darauf aufbauend sollen mehrere Linux- und Kubernetes-Cluster-Varianten automatisiert gestartet und zentral mit GitOps sowie Fleet-style Multi-Cluster Rollout verwaltet werden.

(Mögliche) Schwerpunkte der Arbeit:

• Design & Implementierung einer hub-and-spoke Referenzarchitektur für self-managed Edge Kubernetes (Management Cluster + Edge Spokes).
• Provisioning Pipeline: Klassisches (i)PXE, darauf aufbauendes Netboot mittels HTTPBoot via UEFI or U-Boot oder je nach BMC auch IPMI/Redfish, Profilverwaltung (optional Matchbox) und Konfiguration via Ignition/Combustion/cloud-init. Parallel dazu Lifecycle Management mittels Cluster API und entsprechendem Provider (z.B. CAPM3 (Metal³ im Falle OpenStack Ironic) oder CAPT (Tinkerbell im Falle von einfachem iPXE/Netboot))
• Definition von stabilen Cluster-Profilen (z.B. Talos Linux, openSUSE Leap Micro + k3s, Ubuntu + MicroK8s oder Debian + k0s) inkl. automatisiertem Bootstrap und Re-Provisioning (replaceable nodes).
• GitOps-gestützte Baseline: Standardisierte Installation von Add-ons (z. B. Longhorn, Ingress, Observability) über Argo CD oder Flux.
• Persistence & Registry Integration: Longhorn als persistence storage, Deployment-Pipeline über GitLab CI/CD, GitLab Container Registry, Harbor als Proxy Cache und Replication Bridge / Pull-Through Cache (ggf. zunächst lediglich GitLab Dependency Proxy für Docker Hub) und optional K3s Spegel.
• Dokumentation & Demonstrator: Nachvollziehbare Architektur-/Betriebsdokumentation, IaC/Automation in einem Git-Repository sowie eine Demo-Umgebung als Testbed für Forschung/Lehre.

Ausblick auf darauf aubauende Arbeiten:

• Erweiterung des Lifecycle Managements um Foreman und Katello.
• Fleet-style Multi-Cluster Rollout: Vergleich und Bewertung von Rancher Fleet, Argo CD ApplicationSet und Flux (optional Open Cluster Management (OCM) / Karmada) anhand definierter Kriterien (Drift, Skalierbarkeit, Multi-tenancy, Offline-Toleranz, Usability usw.).
• Integration und Reifegradbewertung von KubeEdge/OpenYurt oder LF Edge Komponenten (FIDO Device Onboard, EVE-OS, EdgeX Foundry) im Rahmen der bestehenden Architektur.

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 und einem kurzen Essay (ein One Pager genügt) 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 sowie mit den Projektpartnern (auch kleinere und mittelständische 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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