dc.creator | Fischer, Ivania Aline | |
dc.date.accessioned | 2021-09-27T19:24:14Z | |
dc.date.available | 2021-09-27T19:24:14Z | |
dc.date.issued | 2020-03-09 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/22278 | |
dc.description.abstract | The Internet of Things (IoT) has presented the development of applications focused on
smart cities, transport, health and education with Smart Classrooms. That said, the increasing
rates and high demands for real-time services, and as a consequence, the latency of communications
has become an important issue. As Cloud Computing (CC) does not provide the necessary
support for this type of service, Computing in Fog (FC) is highlighted as a means of helping the
latency problem faced. In addition, Fog subsidizes the use of basic characteristics of IoT environments
such as mobility treatment, distributed computing layout and device heterogeneity.
In this work, the focus is related to IoT in education specifically in the integration of a Smart
Classroom with Fog in order to acquire greater agility in communications and decrease the use
of bandwidth, which is a precarious factor in public education institutions. With a focus on Fog
and its proper functioning in Smart Classroom, this work has the objective of acquiring satisfactory
levels of operationality. To obtain this item a model of proactive management of Fog
nodes is proposed, called MagProFog which is divided into three modules, the Database module,
Monitoring module (developed in the FogTorch simulator) and the Management Interface
module. The management has the purpose of identifying and preventing possible future irregularities,
its identification is acquired by Fog is overhead rate, correlated with the storage and
processing usage rates. The prevention of problems caused by Fog is irregularity is intrinsically
correlated with obtaining possible neighboring Fogs nodes for replacement before the irregularity
impairs the performance of the Smart Classroom. The definition of the Fog node that
best meets the objective above is obtained through a computational analysis of performance,
the use load of Fog and the latency of the replacement process. The work validation tests are
applied in a simulation environment (using the three management modules), where the communication
data used by Smart Classroom is real acquired by its prototyping. In this way, we
seek to identify the operational levels of Smart Classroom acquired in the application of a set
of Fogs irregularities resolution policies coupled with the proposed computational management
and analysis. The acquired results are promising, when applied to an environment that demonstrates
irregularity, a percentage of 100% of operability is achieved in a set of Smart Classrooms
on a Smart Campus. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Gerenciamento da computação em névoa | por |
dc.subject | Computação em névoa | por |
dc.subject | Sala de aula inteligente | por |
dc.subject | MagProFog | eng |
dc.subject | Análise computacional nodos da computação em névoa | por |
dc.subject | Redundância de nodos da computação em névoa | por |
dc.subject | Management fog computing | eng |
dc.subject | Fog computing | eng |
dc.subject | Smart classroom | eng |
dc.subject | Computational analysis nodes fog | eng |
dc.subject | Fog redundacy | eng |
dc.title | Gerenciamento proativo baseado na análise computacional dos Nodos Fog que integram Smart Classroom | por |
dc.title.alternative | Management proactive based on computational analysis of Fog Nodes that integrate Smart Classroom | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | A Internet das Coisas (do inglês Internet of Things- IoT) tem apresentado o desenvolvimento
de aplicações focadas em cidades inteligentes, transporte, saúde e educação com as
Smart Classrooms. Diante disso, as crescentes taxas e altas demandas de serviços de tempo
real, e como consequência a latência das comunicações tem se tornado uma questão importante.
Como a Computação em Nuvem (do inglês Cloud Computing- CC) não apresenta o
suporte necessário a esse tipo de serviço, a Computação em Névoa (do inglês Fog Computing-
FC) é destacada como meio auxiliador do problema de latência enfrentado. Além disso, a Fog
subsidia o emprego de características básicas dos ambientes IoT como o tratamento de mobilidade,
disposição da computação distribuída e heterogeneidade de dispositivos. Nesse trabalho,
o enfoque é relacionado a IoT na educação especificamente na integração de uma Smart Classroom
com a Fog a fim de adquirir maior agilidade nas comunicações e diminuição do uso da
largura de banda, sendo este um fator precário em instituições de ensino pública. Com o foco
voltado a Fog e o seu funcionamento adequado na Smart Classroom, esse trabalho tem o objetivo
de adquirir níveis satisfatórios de operacionalidade. Para obter esse quesito é proposto
um modelo de gerenciamento proativo de nodos Fog, chamado de MagProFog o qual é dividido
em três módulos, o módulo Database, módulo de Monitoramento (desenvolvido no simulador
FogTorch) e o módulo da Interface de Gerenciamento. O gerenciamento tem a finalidade de
identificar e prevenir possíveis futuras irregularidades, sua identificação é adquirida pela taxa
de sobrecarga da Fog, correlacionada as taxas de uso de armazenamento e de processamento. A
prevenção dos problemas causados pela irregularidade da Fog está intrinsecamente correlacionada
a obtenção dos possíveis nodos Fogs vizinhos para substituição antes que a irregularidade
prejudique o desempenho da Smart Classroom. A definição do nodo Fog que melhor atende
o objetivo acima é obtido através de uma análise computacional de desempenho, da carga de
uso da Fog e da latência do processo de substituição. Os testes de validação do trabalho são
aplicados em um ambiente de simulação (utilizando os três módulos do gerenciamento), onde
os dados de comunicação utilizados da Smart Classroom são reais, adquiridos pela prototipação
da mesma. Procura-se dessa maneira identificar os níveis de operacionalidade da Smart Classroom
adquiridos na aplicação de um conjunto de políticas de solução de irregularidades das
Fogs acoplado ao gerenciamento e análise computacional propostos. Os resultados adquiridos
são promissores, quando aplicados a um ambiente que demonstre irregularidade, é alcançada,
uma porcentagem de 100% de operacionalidade em um conjunto de Smart Classrooms em um
Smart Campus. | por |
dc.contributor.advisor1 | Medina, Roseclea Duarte | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6560346309368052 | por |
dc.contributor.referee1 | Kantorski, Gustavo Zanini | |
dc.contributor.referee2 | Amaral, Érico Marcelo Hoff do | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/1604146263597509 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Ciência da Computação | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |