Um estudo da arquitetura Edge-Fog-Cloud com foco na otimização distribuída do processamento e na redução da latência

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Thomé, Thiago Goldoni
• Orientador(a): Dantas, Mario Antonio Ribeiro
• Banca de defesa: Silva, Edelberto Franco , Souto, Roberto Pinto
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
• Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Arquitetura Edge-Fog-Cloud; Otimização distribuída; Redução de latência; IoT; IIoT; Distributed optimization; Latency reduction
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/17261

Este estudo investiga a eficácia das arquiteturas Edge-Fog-Cloud em ambientes distribuídos, com foco na otimização do processamento de dados e na redução da latência em aplicações críticas, como cidades inteligentes, fábricas e hospitais. O objetivo principal é avaliar como diferentes configurações dessas arquiteturas influenciam a capacidade de resposta do sistema em situações que demandam processamento de dados em tempo real e decisões ágeis. Utilizando uma metodologia que envolve a simulação de ambientes com uma variação de 1 a 25 dispositivos Edge e mantendo constante o número de Fogs em três e uma única Cloud, este trabalho explora a dinâmica de processamento e comunicação de dados em grande escala. O método empregado compreende a análise de diferentes bases de dados, cada uma representando um tipo específico de carga de trabalho em termos de volume e complexidade dos dados, desde parâmetros simples de saúde até dados complexos de monitoramento industrial. Através da quantificação do tempo de resposta e do desempenho geral do sistema em várias configurações, foi possível identificar pontos críticos de saturação e eficiência nas camadas de Fog e Cloud. Os resultados demonstram que, enquanto a computação em Fog oferece melhorias significativas na latência e no processamento local de dados, sua capacidade é limitada pela quantidade de recursos computacionais disponíveis, levando à necessidade de escalabilidade e planejamento adequado dos nós Fog. As conclusões do estudo destacam a importância de uma infraestrutura Edge-FogCloud bem dimensionada e adaptada às necessidades específicas de cada aplicação. Além disso, é reforçado que a possível independência da conexão com a internet oferecida pela computação em Fog pode ser decisiva em ambientes com conectividade limitada ou instável e que necessitem de respostas críticas para tomadas de decisão.