Ano de defesa: |
2016 |
Autor(a) principal: |
Segura, Danilo Costa Marim |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13122016-095843/
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Resumo: |
O aumento no número de dispositivos móveis, como smartphones, tablets e laptops, e o avanço em seu potencial computacional permitiu considerá-los como recursos computacionais. O uso de recursos computacionais com maior proximidade vem crescendo ano após ano, sendo chamado de Fog computing, em que os elementos na borda da Internet são explorados, uma vez que os serviços computacionais convencionais podem estar indisponíveis ou sobrecarregados. Dessa forma, este projeto de Mestrado tem como foco possibilitar o uso de dispositivos móveis no provimento de serviços computacionais entre si de forma colaborativa através da heurística Maximum Regret adaptada, que busca alocar tarefas computacionais em dispositivos locais de forma a minimizar o consumo de energia e evitar dispositivos não confiáveis. Também há uma meta-heurística em um nível global, que interconecta os diferentes aglomerados de dispositivos móveis na borda da Internet, e possui informações globais de Quality of Service (QoS). Foram realizados experimentos que mostraram que evitar dispositivos móveis como recursos com um baixo grau de confiabilidade possibilitou diminuir o impacto no consumo de energia, além de ser possível diminuir os tempos de resposta e de comunicação ao ajustar a política de seleção de aglomerados externos. |
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