SmartFogLB: balanceamento de carga na computação em névoa
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Date
2020-08-12Primeiro coorientador
Padoin, Edson Luiz
Primeiro membro da banca
Amaral, Érico Marcelo Hoff do
Segundo membro da banca
Voss, Gleizer Bierhalz
Metadata
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A Computação em Névoa, caracteriza-se como uma extensão da Computação em Nuvem para a borda da rede. Tal paradigma, portanto, não exclui a Nuvem, mas a complementa, preenchendo lacunas como tempo de resposta mais baixo e também menor utilização de links de internet. Este paradigma vem ao encontro das necessidades impostas pelas aplicações de Internet das Coisas, as quais, muitas vezes, possuem restrições de baixos tempos de processamento, privacidade, prioridade, largura de banda, dentre outros. Considerando a grande quantidade de coisas inteligentes necessitando de capacidades computacionais e a demanda crescente de aplicações de Internet das Coisas, os nodos que compõem a Computação em Névoa tendem a ficar sobrecarregados. Consequentemente, os tempos de resposta das aplicações de Internet das Coisas que possuem restrições são afetados. Neste sentido, um dos principais desafios para prover menores tempos de resposta para tais aplicações é a distribuição das tarefas de Internet das Coisas entre os nodos do nevoeiro. Para tanto, propor estratégias de balanceamento de carga para este novo paradigma passam a ser uma alternativa para aumentar a disponibilidade dos recursos computacionais na névoa, principalmente considerando este como um ambiente dinâmico. Para atenuar este problema, este trabalho apresenta uma abordagem de balanceamento de carga, que almeja reduzir o tempo de processamento das tarefas nos nodos do nevoeiro. Nossa proposta toma decisões em tempo real considerando a dinamicidade e heterogeneidade do ambiente e utilização de CPU Memória, Armazenamento, Rede dos nodos e Prioridade da tarefas. Com o objetivo de validar a efetividade da abordagem proposta, foi organizado um ambiente de simulação. Para tanto onde comparou-se este trabalho com algumas abordagens de balanceamento de carga, como Round-Robin e também sem balanceador. Os resultados mostram que as tarefas de alta prioridade consomem o menor tempo de resposta possível no ambiente, seja de processamento ou na fila, o que traz à tona a efetividade da solução proposta. O mecanismo de fila baseado em prioridade mostrou-se um importante componente da solução, o qual analisa e reorganiza a fila de tarefas baseado em suas prioridades.
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