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dc.creatorFischer, Ivania Aline
dc.date.accessioned2021-09-27T19:24:14Z
dc.date.available2021-09-27T19:24:14Z
dc.date.issued2020-03-09
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/22278
dc.description.abstractThe 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.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectGerenciamento da computação em névoapor
dc.subjectComputação em névoapor
dc.subjectSala de aula inteligentepor
dc.subjectMagProFogeng
dc.subjectAnálise computacional nodos da computação em névoapor
dc.subjectRedundância de nodos da computação em névoapor
dc.subjectManagement fog computingeng
dc.subjectFog computingeng
dc.subjectSmart classroomeng
dc.subjectComputational analysis nodes fogeng
dc.subjectFog redundacyeng
dc.titleGerenciamento proativo baseado na análise computacional dos Nodos Fog que integram Smart Classroompor
dc.title.alternativeManagement proactive based on computational analysis of Fog Nodes that integrate Smart Classroomeng
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.resumoA 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.advisor1Medina, Roseclea Duarte
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6560346309368052por
dc.contributor.referee1Kantorski, Gustavo Zanini
dc.contributor.referee2Amaral, Érico Marcelo Hoff do
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1604146263597509por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentCiência da Computaçãopor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.publisher.unidadeCentro de Tecnologiapor


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