Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/10726
Tipo: Dissertação
Data do documento: 19-Dez-2018
Autor(es): VIEIRA, Rafael Fogarolli
Primeiro(a) Orientador(a): CARDOSO, Diego Lisboa
Título: Otimização da alocação de recursos em datacenters hierarquicamente distribuídos
Título(s) alternativo(s): Optimizing resource allocation in hierarchically distributed datacenters
Agência de fomento: CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Citar como: VIEIRA, Rafael Fogarolli. Otimização da alocação de recursos em data centers hierarquicamente distribuídos. Orientador: Diego Lisboa Cardoso. 2018. 46 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2018. Disponível em: <http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/10726>. Acesso em:.
Resumo: O crescente volume de serviços e aplicativos, além do crescimento acelerado das demandas de acesso sem fio, representam desafios significativos para a próxima geração de redes móveis. Esse aumento no volume de aplicações é reflexo do crescimento de "coisas"que estão se conectando na rede e irão produzir e consumir dados de maneira exorbitante. Um novo paradigma que está ganhando reconhecimento no contexto de redes sem fio, responsável por parte desse crescimento elevado do volume de serviços e aplicações, é a Internet das Coisas. Conectar esses dispositivos irá leva uma enorme quantidade de informação a trafegar na rede que irá exigir recursos significativos de computação para serem processados e armazenados. Uma abordagem proeminente para tratar esses dados é o uso da computação em nuvem, a qual utiliza datacenters para armazenamento e processamento dos dados. Entretanto, o aumento exponencial de dados gerados e de aplicações com requisitos mais severos, tornam a nuvem tradicional, que concentra seus recursos no núcleo da rede, menos adequada para cenários envolvendo estas operações, que exigem baixa latência e alta qualidade de serviço. Assim, para lidar com tais adversidades, um novo conceito emergente, conhecido como Edge Cloud Computing, foi proposto para se tornar uma extensão da computação em nuvem tradicional, aproximando recursos computacionais, escaláveis, para a borda da rede, criando assim, uma hierarquia de datacenters. Desta forma, os serviços e aplicações que possuem requisitos mais estritos conseguirão ter suas necessidades atendidas, como por exemplo, a obtenção de experiência de usuário quase instantânea. Sendo assim, este trabalho propõe formulação matemática para o dimensionamento e provisionamento de uma hierarquia de DCs. Através dos resultados obtidos, observa-se que a hierarquia de DCs atrelada ao modelo proposto consegue ser superior aos demais cenários, conseguindo alocar 99% do conjunto de aplicações que foram utilizado nos testes, e diminuir o fluxo nos links de backhual, o qual é gerado pelo maçante número de aplicações que iriam circular pela rede. As análises confirmam a necessidade da aproximação de recursos computacionais para a borda da rede, atrelada com uma eficiente estratégia de alocação de aplicações, a fim de garantir um melhor desempenho para a rede.
Abstract: The rapidly increasing volume of services and applications, in addition to the high wireless access demand, are significant challenges for the next generation of mobile networks. The growth in the volume of applications is the reflection of the quantity of “things” that are being connected to the network and generating a huge data traffic. A new paradigm that is gaining recognition in the field of wireless networks, and is also responsible for part of this growth in the volume of services and applications, is the Internet of Things. The high amount of data that is generated by connecting those devices to the network will require significant computational resources to be processed and stored. A prominent approach to handling such large amount of data is the use of Cloud Computing, which uses datacenters for storage and data processing. However, traditional Cloud Computing, which has centralized resources, is not able to handle the high volume of data and the strict latency and Quality of Service requirements. Thus, to address such adversities, a new emerging concept known as Edge Cloud Computing has been proposed as an extension of the traditional Cloud Computing, bringing computational resources to the edge of the network and thereby creating a hierarchy of datacenters. In this way, the stricter requirements from services and applications, such as obtaining near-instant user experience, can be satisfied. In this work, a mathematical formulation for the dimensioning and provisioning of a hierarchy of DCs is proposed. According to the obtained results, the hierarchy of DCs provisioned and dimensioned using the proposed model can be better when compared to the others, being able to allocate 99% of the set of applications that were used in the tests and to decrease the data flow in the backhaul links that is generated by the high number of applications the would circulate through the network. The analysis highlight the necessity of bringing computational resources to the network’s edge in addition to an efficient applications allocation strategy in order to guarantee a better network performance.
Palavras-chave: Computação em nuvem de borda
computação em nuvem
datacenters
alocação de recursos
Cloud computing
Edge cloud computing
Datacenters
Resource allocation
Área de Concentração: TELECOMUNICAÇÕES
Linha de Pesquisa: COMPUTAÇÃO APLICADA
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES::SISTEMAS DE TELECOMUNICACOES
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal do Pará
Sigla da Instituição: UFPA
Instituto: Instituto de Tecnologia
Programa: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
Fonte: 1 CD-ROM
Aparece nas coleções:Dissertações em Engenharia Elétrica (Mestrado) - PPGEE/ITEC

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
Dissertacao_Otimizacaoalocacaorecursos.pdf1,56 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons