Escalonamento de pedidos no paradigma Fog Computing: proposta de um modelo sensível ao contexto e avaliação do seu desempenho

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorBarros, Celestino Lopes de-
Autor(es): dc.creatorRocio, Vitor-
Autor(es): dc.creatorSousa, André-
Autor(es): dc.creatorParedes, Hugo-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-15T14:10:54Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-15T14:10:54Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-12-05-
Data de envio: dc.date.issued2021-12-05-
Data de envio: dc.date.issued2021-06-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10400.2/11461-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/10400.2/11461-
Descrição: dc.descriptionOs pedidos de execução de aplicações na arquitetura cloud e no paradigma fog são geralmente heterogéneos e o escalonamento nessas arquiteturas é um problema de otimização com múltiplas restrições. Neste artigo, fizemos um levantamento sobre os trabalhos relacionados com o escalonamento na arquitetura cloud e no paradigma fog, identificamos as suas limitações, explorarmos perspetivas de melhorias e propomos um modelo de escalonamento sensíveis ao contexto para o paradigma fog. A solução proposta utiliza a normalização Min-Max, para resolver a heterogeneidade e normalizar os diferentes parâmetros de contexto. A prioridade dos pedidos é definida através da aplicação da técnica de análise de Regressão Linear Múltipla e o escalonamento é feito utilizando a técnica de Otimização de Programação Não Linear Multiobjetivo. Os resultados obtidos a partir de simulações no kit de ferramentas iFogSim, demonstram que a nossa proposta apresenta um melhor desempenho em comparação com as propostas não sensíveis ao contexto.-
Descrição: dc.descriptionApplication execution requests in cloud architecture and fog paradigm are generally heterogeneous and scheduling in these architectures is an optimization problem with multiple constraints. In this paper, we conducted a survey on the related works on scheduling in cloud architecture and fog paradigm, we identify their limitations, we explore some prospects for improvements and we propose a context-aware scheduling model for fog paradigm. The proposed solution uses Min-Max normalization, to solve heterogeneity and normalize the different. context parameters. The priority of requests is set by applying the Multiple Linear Regression analysis technique and the scheduling is done using the Multiobjective Nonlinear Programming Optimization technique. The results obtained from simulations on iFogSim toolkit, show that our proposal performs better compared to the non-context-aware proposals.-
Descrição: dc.descriptionOs autores agradecem à Fundação Calouste Gulbenkian pelo financiamento desta investigação através da bolsa de doutoramento sob a referência n.º 234242, 2019-Bolsas de Pós-Graduação para estudantes dos PALOP e de Timor-Leste.-
Descrição: dc.descriptioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherRISTI-
Relação: dc.relationhttp://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1646-98952021000200093&lng=pt&nrm=iso&tlng=pt-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectSensibilidade ao contexto-
Palavras-chave: dc.subjectQualidade de experiência-
Palavras-chave: dc.subjectEscalonamento sensível ao contexto-
Palavras-chave: dc.subjectModelo de escalonamento-
Palavras-chave: dc.subjectArquitetura cloud-
Palavras-chave: dc.subjectParadigma fog computing-
Palavras-chave: dc.subjectContext-aware-
Palavras-chave: dc.subjectQuality of experience-
Palavras-chave: dc.subjectContext-aware task scheduling-
Palavras-chave: dc.subjectScheduling model-
Palavras-chave: dc.subjectCloud architecture and fog paradigm-
Título: dc.titleEscalonamento de pedidos no paradigma Fog Computing: proposta de um modelo sensível ao contexto e avaliação do seu desempenho-
Título: dc.titleTask scheduling in the Fog Computing paradigm: proposal of a context-aware model and evaluation of its performance-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Aberto - Universidade Aberta (Portugal)

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