Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2022 |
Autor(a) principal: |
Oliveira, Leonan Teixeira de
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Orientador(a): |
Peixoto, Maycon Leone Maciel
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Banca de defesa: |
Peixoto, Maycon Leone Maciel
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Costa, Daniel Gouveia
,
Bittencourt, Luiz Fernando
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Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal da Bahia
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PGCOMP)
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Departamento: |
Instituto de Computação - IC
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufba.br/handle/ri/36998
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Resumo: |
Ao longo dos anos, a cloud computing vem fornecendo infraestrutura para o processamento de aplicações e serviços. Entretanto, a distância entre os recursos computacionais da cloud e os dispositivos da Internet of Things (IoT) pode causar atrasos nos tempos de respostas para alguns serviços e aplicações que possuem sensibilidade a requisitos temporais. Nesse contexto, a fog computing surge como um paradigma computacional que busca aproximar os recursos da cloud computing dos dispositivos IoT, distribuindo geograficamente as Cloudlets e reduzindo o tempo de resposta. Estudos utilizando a fog computing apresentam soluções para a alocação das aplicações de forma que seja possível atender aos diferentes tipos de requisitos. Esses estudos avaliam determinados requisitos para tomada de decisão, tais como o tempo de resposta e o custo de comunicação. Entretanto, observa-se que à medida que certos requisito de uma aplicação são priorizados, outras aplicações podem ser afetadas. Dessa forma, este trabalho propõe uma abordagem para alocação de aplicações modulares em uma arquitetura de fog computing de múltiplos níveis hierárquicos, que busca reduzir o tempo de resposta de aplicações sensíveis a latência e reduzir o tráfego de dados na rede. Para alcançar esse objetivo, a abordagem proposta, Least Impact - X (LI-X), busca reduzir a ociosidade de recursos nos níveis mais baixos da fog levando em consideração a comunicação entre os módulos das aplicações quando precisa decidir sobre a alocação. O LI-X foi comparado a estudos predecessores em um ambiente simulado do iFogSim. Os resultados mostram que o LI-X conseguiu superar esses estudos na maioria dos cenários propostos, reduzindo o tempo de resposta e o custo com a comunicação de dados na rede. |