07 jan 2021
14:00 Defesa de Mestrado Integralmente a distância
Tema
Algoritmo para Posicionamento de Serviços Multimídia em Ambientes Hierárquicos Nuvem-Névoa
Aluno
Fillipe dos Santos Silva
Orientador / Docente
Edmundo Roberto Mauro Madeira (Orientador) / Roger Kreutz Immich (Coorientador)
Breve resumo
A demanda por serviços multimídia em redes móveis tem aumentado nos últimos anos.
A grande quantidade de usuários, tanto consumindo quanto produzindo esses serviços de e para a Nuvem, pode ultrapassar a capacidade de largura de banda disponível e resultar em baixa qualidade de experiência.
Apesar dos muitos benefícios que a Computação em Nuvem oferece, como alta disponibilidade e escalabilidade, os serviços multimídias exigem fluxo constante e contínuo de pacotes com baixa latência, requisitos que a Computação em Nuvem ocasionalmente pode, em determinadas situações, não fornecer.
A Computação em Névoa apresenta-se como uma solução em conjunto para atender esses serviços e aplicações sensíveis a latência, onde a gestão de todos os recursos acontece de forma hierárquica e coordenada, desde a Nuvem até os dispositivos finais.
Esses serviços podem ser alocados em nós névoas que são capazes de virtualizar suas funções e migrar os serviços de acordo com as requisições.
A natureza hierárquica, distribuída e heterogênea das instâncias computacionais torna o posicionamento desses serviços nesse ambiente uma tarefa desafiadora.
Portanto, nessa dissertação de mestrado é proposto o algoritmo modelado como um Problema de Localização de Facilidades Capacitadas para o problema de posicionamento de serviços multimídias em ambientes hierárquicos multicamadas baseados em Nuvem-Névoa.
O objetivo é selecionar o número mínimo de nós, considerando suas capacidades de armazenamento para prover tais serviços de forma que a latência para atender todos esses serviços seja minimizada.
Além disso, é proposto um método para a criação de ambientes hierárquicos multicamadas baseado em Nuvem-Névoa.
O método proposto utiliza uma abordagem \textit{bottom-up}, inciando-se a partir de um conjunto de estações base e arranja novos nós hierarquicamente em camadas, desde a Borda até a Nuvem.
Para melhorar ainda mais a entrega desses serviços, são considerados dois modelos, a saber ARIMAPRED e LSTMPRED, baseados nos modelos ARIMA e LSTM, respectivamente, para a predição do volume de tráfego da rede.
O objetivo é prever a demanda futura e reservar a capacidade de armazenamento dos nós para melhorar o posicionamento dos serviços multimídias.
A avaliação de desempenho é realizada considerando um mês do volume de tráfego da rede móvel de Milão, Itália.
Os resultados são comparados considerando seis estratégias de posicionamento de serviços e avaliados em termos da latência, pacotes entregues, requisições atendidas e uso da rede.
Os resultados mostram que o algoritmo proposto consegue um bom equilíbrio entre os nós selecionados, sua capacidade de armazenamento e a latência média.
Devido ao volume de tráfego previsto, o posicionamento torna-se ainda mais eficiente em razão do armazenamento dos nós reservados previamente.
Essa distribuição dos serviços ao longo da rede e próximo aos usuários melhora a QoE.
O processamento e armazenamento perto da fonte de dados, sem a necessidade do envio para a Nuvem centralizada, reduz o uso da rede total, pois menos canais para transmissão dos dados são utilizados, diferentemente quando os serviços estão posicionados na Nuvem.
Além disso, a redução da demanda para a Nuvem permite desligar os servidores e economizar energia.
Banca examinadora
Titulares:
| Edmundo Roberto Mauro Madeira | IC/UNICAMP |
| Alex Borges Vieira | DCC/UFJF |
| Denis Lima do Rosário | ICEN/UFPA |
Suplentes:
| Juliana Freitag Borin | IC/UNICAMP |
| Eduardo Coelho Cerqueira | ITEC/UFPA |