Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Andrioli, Leandro |
| Orientador(a): |
Righi, Rodrigo da Rosa |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade do Vale do Rio dos Sinos
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
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| Departamento: |
Escola Politécnica
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/7427
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Resumo: |
Até o ano de 2020, espera-se que a área de cobertura das redes de celulares aumente em 10 vezes, com mais de 50 bilhões de dispositivos conectados, suportando 100 vezes mais equipamentos de usuários e elevando a capacidade da taxa de dados em 1000 vezes. Tal circunstância gerará um aumento massivo no tráfego de dados, fomentando o desenvolvimento da 5G e fazendo com que a indústria e as iniciativas científicas passem a voltar seus esforços para atender a essa demanda. Ganha força, então, as pesquisas relacionadas a Cloud Radio Access Networks (C-RANs), uma arquitetura que consolida as base stations (BSs) para um ponto centralizado na nuvem, mudando a ideia de atuar com recursos fixos e limitados, na medida em que se beneficia de uma das características chave da Computação em Nuvem: a elasticidade de recursos. Um dos grandes desafios na arquitetura C-RAN reside na complexidade em orquestrar todos esses recursos computacionais de forma que o processamento das requisições seja realizado com alto desempenho e com o menor custo de infraestrutura possível. Diante de todo esse contexto, a presente dissertação busca desenvolver o modelo Elastic-RAN, propondo um conceito de elasticidade multinível não bloqueante, com orquestração automática de recursos através da coordenação de BBU Pools e seus BBUs, junto a um mecanismo de grão elástico adaptativo. A elasticidade multinível não bloqueante permite controlar o nível de BBU Pool (máquina física), haja vista o alto volume de tráfego e a distância máxima sugerida entre as antenas e os pools, e o nível de BBU (máquina virtual), em razão do alto processamento de CPU e memória necessária para as requisições, de modo a não penalizar os processamentos correntes. O mecanismo de grão elástico adaptativo permite provisionar e mapear os recursos sob demanda e em tempo de execução, considerando o uso corrente dos recursos, para que cada ação elástica seja executada com um grão próximo das necessidades correntes de processamento. O modelo Elastic-RAN foi avaliado por intermédio de experimentos que simularam diferentes perfis de cargas, os quais são executados em uma aplicação intensiva de CPU e de tráfego na rede, explorando a transferência de streamings e processando decodificação de blocos. Como resultados, foi possível constatar que o Elastic-RAN pode atingir ganhos que vão de 4% a 26%, em relação aos custos de execução, quando comparado à abordagem de elasticidade tradicional. Além disso, obteve melhor eficiência para todos os perfis de carga e reduziu em até 55% a quantidade de operações elásticas necessárias. Outrossim, frente a abordagem sem elasticidade, os ganhos de custos foram ainda superiores, ficando entre 51% e 70%. |
