14 dez 2022
09:00 Defesa de Doutorado Auditório IC3
Tema
Provisão de Qualidade de Serviço em Redes de Computação em Névoa
Aluno
Judy Carolina Guevara Amaya
Orientador / Docente
Orientador: Nelson Luis Saldanha da Fonseca/ Coorientador: Ricardo da Silva Torres
Breve resumo
Os aplicativos de dispositivos móveis estão em constante evolução para melhorar a experiência do usuário e, como consequência, seus requisitos de qualidade de serviço (QoS) estão cada vez mais exigentes, principalmente os relacionados a requisitos temporais. Além disso, geram um grande volume de dados, que pode ser processado para extrair informações valiosas. No entanto, o modelo atual de processamento, a computação em nuvem, não é adequado para várias aplicações, dada a alta latência na conectividade com os dispositivos finais, o que pode levar à violação de acordos de nível de serviço (SLA) das aplicações com restrições de tempo real.
A computação em névoa endereça a limitação de provisão de baixa latência da computação em nuvem, estendendo os serviços computacionais da nuvem para mais perto dos usuários, oferecendo baixas latências, maior segurança, menor custo de largura de banda, economia de energia e maior velocidade. Esses benefícios tornam a computação em névoa uma tendência tecnológica atraente para várias aplicações, tais como realidade virtual 3D, indústria 4.0 e cidades inteligentes, incluindo telemedicina, telessaúde e transporte inteligente. No entanto, o bom funcionamento da próxima geração de aplicativos depende do desenvolvimento de mecanismos eficientes de provisionamento de QoS, os quais dão acesso à quantidade adequada de recursos exigidos para prover seus requisitos de QoS.
Esta tese de doutorado propõe mecanismos de provisionamento de QoS para computação em névoa, que combinam diferenciação de serviços com técnicas de otimização clássicas e as baseadas em inteligência artificial. Como primeiro passo, analisamos os requisitos de QoS de aplicações em névoa, agrupadas em sete categorias e introduzimos um modelo de Classe de Serviço (CoS) para computação em névoa. Depois, estabelecemos uma metodologia de classificação baseada em aprendizado de máquina para identificar a classe de serviço à qual os aplicativos que chegam à rede pertencem, a fim de facilitar o escalonamento de tarefas. Propomos dois algoritmos de escalonamento de tarefas baseados em programação linear inteira (PLI) e algoritmos de aproximação para minimizar o “makespan” das aplicações. Por fim, desenvolvemos três algoritmos multiobjetivo de escalonamento de tarefas para minimizar conjuntamente o “makespan” e o custo das aplicações, considerando seus requisitos de QoS. Esses experimentos compararam o desempenho obtido dos algoritmos empregando otimização, aproximação e aprendizado por reforço.
Por meio das soluções desenvolvidas nesta tese, pretendemos viabilizar serviços em névoa com QoS, reduzindo custos de gerenciamento para os administradores da névoa e melhorando a interação entre os usuários e os aplicativos da Internet.
Banca examinadora
Titulares:
| Nelson Luis Saldanha da Fonseca | IC/UNICAMP |
| Islene Calciolari Garcia | IC/UNICAMP |
| Fábio Luiz Usberti | IC/UNICAMP |
| Daniel Macêdo Batista | IME/USP |
| Thiago Augusto Lopes Genez | EMBL/EBI |
Suplentes:
| Edmundo Roberto Mauro Madeira | IC/UNICAMP |
| Leandro Aparecido Villas | IC/UNICAMP |
| Oscar Mauricio Caicedo Rendon | UNICAUCA |
| Cesar Augusto Viana Melo | IComp/UFAM |