Uma Proposta para a Descoberta e Alocação de Recursos Computacionais em Fog Computing
Fog Computing, Alocação de Recursos, Descoberta de Recursos, Gerenciamento de Recursos
A fog computing (computação em névoa) é um paradigma que permite o provisionamento de recursos e serviços computacionais na borda da rede, mais próximo dos dispositivos finais e usuários, com menor latência, complementando a cloud computing (computação em nuvem). A heterogeneidade e o grande número de dispositivos são desafios a serem superados pelo gerenciamento de recursos neste ambiente, que tem o objetivo de garantir que os recursos necessários estejam disponíveis no momento certo e no local adequado para que as tarefas sejam concluídas com sucesso. Assim sendo, entre as principais funcionalidades do gerenciamento de recursos estão a etapa de Descoberta que visa encontrar os recursos adequados; e a etapa de Alocação que objetiva selecionar, reservar e garantir o uso dos melhores recursos para a execução de uma dada carga de trabalho. Contudo, observou-se que as soluções propostas até o momento na literatura são incompletas, pois não consideram concomitantemente as perspectivas do usuário e do provedor, uma vez que elas possuem objetivos diferentes. Além disso, as soluções da literatura não levam em consideração que um gerenciamento de recursos eficiente em ambiente de fog computing deve considerar as capacidades computacionais e as características comportamentais e, portanto, devem ser tratados de forma diferenciada. Assim sendo, nesta tese é apresentada uma proposta para as etapas de Descoberta e Alocação de recursos que fazem parte do serviço de gerenciamento em um ambiente de fog computing. A proposta considera as capacidades computacionais e as características comportamentais, a partir das perspectivas do provedor e do usuário final. A validação das propostas foi realizada em ambientes reais e simulados. A proposta de descoberta de recursos trouxe resultados até 33% melhores quando comparada com outras existentes na literatura em relação ao tempo de execução. Já a proposta de alocação de recursos em fog computing foi capaz de gerar resultados até 47% melhores em relação ao custo.