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

Os 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 arquitetur...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Barros, Celestino Lopes de (author)
Outros Autores: Rocio, Vitor (author), Sousa, André (author), Paredes, Hugo (author)
Formato: article
Idioma:por
Publicado em: 2021
Assuntos:
Texto completo:http://hdl.handle.net/10400.2/11461
País:Portugal
Oai:oai:repositorioaberto.uab.pt:10400.2/11461
Descrição
Resumo:Os 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.