Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
Solino, André Luiz da Silva |
| Orientador(a): |
Batista, Thais Vasconcelos |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS E COMPUTAÇÃO
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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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.ufrn.br/handle/123456789/58205
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Resumo: |
Plataformas de desenvolvimento de aplicações para cidades inteligentes recebem, armazenam, processam e exibem grandes volumes de dados de diferentes fontes e possuem diversos usuários, como cidadãos, visitantes, governo e empresas. A infraestrutura computacional subjacente para suportar essas plataformas deve lidar com a carga de trabalho altamente dinâmica das diferentes aplicações, com acesso simultâneo de vários usuários e, às vezes, trabalhando com muitos dispositivos interconectados. Tal infraestrutura normalmente engloba plataformas de nuvem para armazenamento e computação de dados, capazes de aumentar ou diminuir de acordo com as demandas das aplicações. Esta tese propõe uma abordagem autonômica para autoescalar infraestruturas de plataformas de cidades inteligentes. A abordagem segue o loop de controle MAPE-K para ajustar dinamicamente a infraestrutura em resposta às mudanças na carga de trabalho. Ele oferece suporte a cenários em que o número de solicitações de processamento é desconhecido a priori. O desempenho da abordagem foi avaliado no contexto da infraestrutura computacional subjacente ao Smart Geo Layers (SGeoL), uma plataforma para o desenvolvimento de aplicações de cidades inteligentes do mundo real. |
