读博士的目标总结如下：

第一年(WP1): 创建Cloud-Edge系统和工作负载的形式化模型

• 目标：建立一个形式化模型，涵盖Cloud-Edge系统和工作负载，以融入能源可持续性和消耗。
• 所需能力：计算机科学理论、系统建模、数据分析。
• 任务：辨识和分类Cloud- Edge系统中的能源、网络、硬件和软件组件，通过与Ericsson Research Data Centre合作，使用WARA-Ops研究领域的数据进行探索和定义。

第二年(WP2): 开发分散和可扩散的度量收集和预测的Cloud-Edge架构

• 目标：构建适用于分散和可扩展度量收集和预测的Cloud-Edge架构。
• 所需能力：系统设计、度量学、分布式系统。
• 任务：回答关键问题，如确定最佳度量以实现对Cloud-Edge基础设施的能量减少和平衡；研究这些度量如何以可扩展的方式记录和分析。

第三年(WP3): 开发新型能量平衡和优化算法

• 目标：开发结合对整个Cloud-Edge网络的软件和硬件行为的整体视图的新型能量平衡和优化算法。
• 所需能力：算法设计、分布式计算、性能优化。
• 任务：回答科学问题，如如何及时有效地推理分布式模型以进行最佳调度，如何在考虑网络中的相关服务级别目标的情况下在本地和区域/全球层面进行能量感知的调度决策。

第四年(WP4): 测试和验证能源感知的Cloud-Edge基础设施自治资源管理系统

• 目标：开发Cloud-Edge基础设施的能源感知自治资源管理系统的测试和验证。
• 所需能力：仿真技术、网络虚拟化、实验设计。
• 任务：开发模拟Cloud-Edge基础设施，集成在项目期间创建的云边、能源和工作负载模型，并通过与UmU托管的物理测试平台的实验比较进行验证。