Escalonamento de pedidos no paradigma Fog Computing: proposta de um modelo sensível ao contexto e avaliação do seu desempenho

• Main Author: Barros, Celestino Lopes de
• Publication Date: 2021
• Other Authors: Rocio, Vitor, Sousa, André, Paredes, Hugo
• Format: Article
• Language: por
• Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
• Download full: http://hdl.handle.net/10400.2/11461
• topic: Sensibilidade ao contexto; Qualidade de experiência; Escalonamento sensível ao contexto; Modelo de escalonamento; Arquitetura cloud; Paradigma fog computing; Context-aware; Quality of experience; Context-aware task scheduling; Scheduling model; Cloud architecture and fog paradigm

Os pedidos de execução de aplicações na arquitetura cloud e no paradigma fog são geralmente heterogéneos e o escalonamento nessas arquiteturas é um problema de otimização com múltiplas restrições. Neste artigo, fizemos um levantamento sobre os trabalhos relacionados com o escalonamento na arquitetura cloud e no paradigma fog, identificamos as suas limitações, explorarmos perspetivas de melhorias e propomos um modelo de escalonamento sensíveis ao contexto para o paradigma fog. A solução proposta utiliza a normalização Min-Max, para resolver a heterogeneidade e normalizar os diferentes parâmetros de contexto. A prioridade dos pedidos é definida através da aplicação da técnica de análise de Regressão Linear Múltipla e o escalonamento é feito utilizando a técnica de Otimização de Programação Não Linear Multiobjetivo. Os resultados obtidos a partir de simulações no kit de ferramentas iFogSim, demonstram que a nossa proposta apresenta um melhor desempenho em comparação com as propostas não sensíveis ao contexto.