title: Decentralized Epistemic-based Communication Protocols for Intelligent Edge Systems
Creators: name: Fahringer, Jakob
Publisher: name: TU Wien
Year: 2025
Subjects: subject: distributed
subject: monitoring
subject: gossip-based
subject: edge-computing
subject: decentralized

description: Die zunehmende Komplexität und Dynamik von Edge-Computing-Umgebungen stellt erhebliche Herausforderungen für traditionelle Monitoring-Systeme dar, die oft auf zentralisierte Architekturen angewiesen sind. Diese Ansätze führen zu Engpässen, begrenzen die Skalierbarkeit und schaffen Single-Points-of-Failure, wodurch sie für hochvolatile Edge-Netzwerke ungeeignet sind. Um diese Einschränkungen zu überwinden, stellt diese Arbeit DEMon vor, ein vollständig dezentrales Monitoring-Framework, das gossip-basierte Kommunikation und verteilte Datenabfrage nutzt, um skalierbares und robustes Monitoring zu gewährleisten. DEMon arbeitet ohne zentrale Koordination, wodurch die Knoten autonom Monitoring-Daten austauschen können, während der Rechen- und Netzwerkaufwand gering bleibt.Eine umfassende experimentelle Evaluierung in einer containerisierten Testumgebung analysiert die Leistung des Frameworks über verschiedene Systemgrößen und Konfigurationen hinweg. Die Ergebnisse zeigen, dass DEMon Monitoring-Daten effizient selbst in großen Netzwerken verteilt. Durch die Feinabstimmung seiner Hyperparameter kann das System dynamisch zwischen Monitoring-Geschwindigkeit und Nachrichtenkomplexität abwägen, was eine Anpassung an unterschiedliche Einsatzumgebungen ermöglicht. Trotz seiner dezentralen Struktur bleibt die Datenabfrage aber zuverlässig, selbst wenn ein erheblicher Anteil der Knoten ausfällt. Dies wird durch Redundanzmechanismen sowie das Leaderless-Quorum-Consensus-Protokoll gewährleistet.Die vergleichende Analyse mit FogMon2, einem hierarchischen Fog-basierten Monitoring-System als Referenz, verdeutlicht zusätzlich die Vorteile von DEMon. Während FogMon2 in kleineren Netzwerken eine geringere Nachrichtenkomplexität aufweist, skaliert DEMon deutlich besser und bleibt widerstandsfähig, ohne auf Leader-Knoten oder Aggregationsschichten angewiesen zu sein. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen die Machbarkeit und Vorteile eines vollständig dezentralen Monitorings in Edge-Umgebungen, wodurch eine skalierbare und ausfallsichere Alternative zu bestehenden Lösungen geboten wird.
description: The increasing complexity and dynamism of edge computing environments pose significant challenges for traditional monitoring systems, which often rely on centralized architectures. These approaches introduce bottlenecks, limit scalability, and create single points of failure, making them unsuitable for highly volatile edge networks. To address these limitations, this thesis presents DEMon, a fully decentralized monitoring framework that leverages gossip-based communication and distributed data retrieval to ensure scalable, and resilient monitoring. DEMon operates without a central coordinator, allowing nodes to autonomously exchange monitoring data while maintaining low computational and network overhead. A comprehensive experimental evaluation in a containerized testbed examines the framework’s performance across various system sizes and configurations. Results show that DEMon spreads monitoring data efficiently even in large networks. By fine-tuning its hyperparameters, the system can dynamically balance monitoring speed and message complexity, making it adaptable to different environments. Despite its decentralized nature, data retrieval remains reliable, even when a significant percentage of nodes fail, due to the system's redundancy mechanisms, as the Leaderless Quorum Consensus protocol. The comparative analysis with FogMon2, a hierarchical fog-based monitoring system, as a baseline further highlights DEMon’s advantages. While FogMon2 achieves lower message complexity in small networks, DEMon scales more effectively and maintains resilience without requiring leader nodes or aggregation layers. The findings of this thesis demonstrate the feasibility and advantages of fully decentralized monitoring in edge environments, offering a scalable and failure-resistant alternative to existing solutions.