Hierarchical fog-cloud architecture to process priority-oriented health services with serverless computing - Cassel, Gustavo André Setti (2023)
Cidades inteligentes e serviços de saúde vêm ganhando muita atenção nos últimos anos, pois os benefícios proporcionados por esse campo de pesquisa são significativos e melhoram a qualidade de vida. Os sistemas podem detectar proativamente problemas de saúde, monitorando os sinais vitais de uma pessoa e tomando decisões automatizadas para evitar que esses problemas se agravem. Exemplos incluem serviços de saúde enviando notificações para o smartphone do usuário quando um problema de saúde é detectado, ou chamando automaticamente uma ambulância quando sinais vitais indicam que um problema grave está prestes a acontecer nos próximos minutos. Com este contexto em mente, destacamos dois requisitos essenciais que as arquiteturas para cidades inteligentes devem considerar para alcançar alta qualidade de experiência no campo da saúde. A primeira é executar serviços de saúde com tempos de resposta curtos na ingestão de sinais vitais prioritários, para que pessoas com comorbidades possam ter problemas de saúde identificados o mais rápido possível. A segunda é empregar técnicas de escalabilidade para lidar com os picos de uso causados por pessoas que se concentram em bairros específicos da cidade. Trabalhos relacionados já propõem soluções para minimizar o tempo de resposta, mas defendemos que considerar a semântica de prioridade do usuário e prioridade do serviço na área da saúde é essencial para garantir a qualidade adequada da experiência. Nosso entendimento é que usuários com comorbidades devem ter mais prioridade do que usuários saudáveis quando os recursos computacionais são escassos, e serviços de saúde específicos devem ter maior prioridade do que outros. Pensando nisso, esta tese contribui para esse campo de pesquisa ao propor o SmartVSO - um modelo computacional de arquitetura hierárquica, escalável, em nuvem de névoa, que executa serviços de saúde com throughput de execução otimizado e tempo de resposta minimizado para sinais vitais críticos. Empregamos computação em névoa para obter tempos de resposta curtos e computação em nuvem para obter recursos de computação virtualmente infinitos. Uma primeira heurística favorece sinais vitais críticos na disputa por recursos escassos e de baixa latência durante picos de alta utilização. Isso inclui o cálculo de uma classificação do sinal vital recebido, que considera as prioridades do usuário e do serviço que representam semanticamente a importância do sinal vital. Quando os sinais vitais colidem com o mesmo ranking calculado, uma segunda heurística usa técnicas de previsão para favorecer os serviços de saúde que serão concluídos mais rapidamente, com o objetivo de otimizar o rendimento da execução. Consideramos a computação sem servidor como a principal tecnologia para implantar e executar serviços de saúde, pois permite que terceiros autorizados implementem seus próprios serviços de saúde em uma abordagem distribuída e conectável, sem recompilar os módulos de tomada de decisão propostos. Finalmente, introduzimos um mecanismo recursivo que descarrega os sinais vitais para os nós de névoa pai quando os recursos de computação locais estão sobrecarregados, até que o sinal vital possa ser processado em um nó de névoa com recursos de computação disponíveis ou seja transferido para a nuvem como último recurso. Um experimento com 80.000 sinais vitais indica que nossa solução processa 60% dos sinais vitais críticos em não mais que 5,3 segundos, enquanto uma arquitetura ingênua que não emprega computação em névoa e não favorece os sinais vitais críticos leva até 231 minutos (cerca de 3 horas e 51 minutos) para processar 60% dos sinais vitais críticos.