Dissertação
Mecanismo para seleção dinâmica de recursos para provimento controle-como-um-serviço em ambiente de computação em névoa dinâmico e heterogêneo
Mechanism for dynamic resource selection for control-as-a-service provisioning in heterogeneous and dynamic fog computing environments
Registro en:
COSTA, Marcus Vinícius Souza. Mecanismo para seleção dinâmica de recursos para provimento controle-como-um-serviço em ambiente de computação em névoa dinâmico e heterogêneo. 2020. 62 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2020.
Autor
Costa, Marcus Vinícius Souza
Institución
Resumen
A Internet das Coisas é uma revolução tecnológica que traz grandes possibilida- des para pessoas, governos, indústria e academia, sendo um dos pilares de diversas aplicações do mundo moderno. Estas aplicações costumam fazer uso intensivo de dispositivos inteligentes para poder atender aos requisitos exigidos, de modo que os mesmos produzem um alto volume de dados, frequentemente migrados para data- centers disponibilizados por grandes provedores de serviço em nuvem, para armaze- namento e processamento. A latência observada neste modelo pode não atender a requisitos de aplicações com restrição de tempo, motivando o aparecimento de um novo paradigma de computação: a computação em névoa. Um dos principais obje- tivos deste modelo é apoiar a nuvem, aproveitando o potencial dos dispositivos da borda e provendo baixa latência. Um plano de controle da névoa efetivo necessita co- nhecer os recursos disponíveis na borda para alcançar os benefícios provindos por este modelo. Devido ao grande número de dispositivos da névoa e da alta dinamicidade e heterogeneidade dos recursos subjacentes, esta tarefa é desafiadora e é foco de inte- resse da comunidade científica. Uma abordagem recentemente proposta, denominada controle-como-um-serviço, define dispositivos para atuarem como controladores, co- nhecendo os recursos da borda e selecionando os mais apropriados para a execução do serviço. Neste trabalho, propomos uma estratégia para selecionar dinamicamente potenciais dispositivos da borda para assumir o papel de controlador da névoa, mape- ando os recursos disponíveis e provendo controle-como-um-serviço. Desenvolvemos um modelo baseado em classificação, que pondera algumas características chave dos dispositivos e seleciona os mais capazes para assumir este papel. Posteriormente, o modelo foi aprimorado, através de duas extensões, com o objetivo de diminuir o nú- mero de trocas desnecessárias entre controladores, mostrando eficiência em todos os cenários avaliados. O mecanismo também mostrou melhor utilização de memória e bateria nos controladores do que o método comparativo. Palavras-chave: Computação em Névoa. Classificação. Seleção dinâmica de controla- dores. Internet das Coisas. Controle-como-um-serviço The Internet of Things is a technological revolution that brings great possibilities for people, governments, industry, and academia, being one of the pillars of several ap- plications in the modern world. These applications often make intensive use of smart devices to meet the required demands, so they produce a high volume of data, often migrated to data-centers available by large cloud service providers, for storage and processing. The latency observed in this model may not meet time-constrained appli- cations requirements, leading to the emergence of a new computing paradigm: fog computing. One of the main goals of this model is to support the cloud by harnessing the potential of edge devices and providing low latency. An effective fog control plan needs to know the resources available at the edge to realize the benefits provided by this model. Due to a large number of fog devices and the high dynamics and heterogeneity of the underlying resources, this task is challenging and is a focus of interest of the scientific community. A recently proposed approach, so-called control- as-a-service, defines devices to act as controllers, knowing the edge capabilities and selecting the most appropriate ones to perform the service. In this work, we pro- pose a strategy for dynamically selecting potential edge devices to assume the role of fog controller, mapping available resources and providing control-as-a-service. We developed a rank-based model that weighs some key characteristics of devices and selects the most capable of assuming this role. Subsequently, the model was enhan- ced through two extensions to reduce the number of unnecessary exchanges between controllers, showing efficiency in all evaluated scenarios. The mechanism also showed better use of memory and battery in the controllers than the comparative method. Keywords: Fog Computing. Ranking. Dynamic controller selection. Internet of Things. Control-as-a-Service