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- Task scheduling model for fog paradigmPublication . Barros, Celestino Lopes de; Rocio, Vitor; Sousa, André; Paredes, HugoTask scheduling in fog paradigm is highly complex and in the literature, there are still few studies. In the cloud architecture, it is widely studied and in many researches, it is approached from the perspective of service providers. Trying to bring innovative contributions in these areas, in this paper, we propose a model to the context-aware task-scheduling problem for fog paradigm. In our proposal, different context parameters are normalized through Min-Max normalization; requisition priorities are defined through the application of the Multiple Linear Regression (MLR) technique and scheduling is performed using Multi-Objective Non-Linear Programming Optimization (MONLIP) technique.
- Uma proposta de escalonamento de tarefas sensível ao contexto de aplicações móveis no paradigma fog computingPublication . Barros, Celestino Lopes de; Silva, Hugo Alexandre Paredes Guedes da; Rocio, Vitor; Sousa, André Filipe Esteves deOs pedidos de execução de aplicações na arquitetura cloud e no paradigma fog são geralmente heterogéneos em termos de contextos ao nível dos dispositivos e das aplicações. O escalonamento dos pedidos nessas arquiteturas é um problema de otimização com múltiplas restrições. Apesar dos inúmeros esforços, o escalonamento de tarefas nessas arquiteturas e paradigmas continua a apresentar alguns desafios aliciantes que nos levam a questionar a forma como as tarefas são encaminhadas entre os diferentes dispositivos físicos, nós da fog e cloud. A fog é definida como uma extensão da cloud, que disponibiliza serviços de processamento, armazenamento e rede próximo da edge network, e devido à densidade e heterogeneidade de dispositivos, o escalonamento é muito complexo e, na literatura, encontramos ainda poucos estudos. Contrariamente, o escalonamento na cloud é amplamente estudado. Diversos trabalhos de investigação abordam, no entanto, essa questão na perspetiva de provedores de serviço ou otimizam os níveis da qualidade de serviço (QoS) da aplicação. Ignoram, porém, informações contextuais ao nível do dispositivo e dos utilizadores finais e as suas experiências de utilização (QoE). Procurando trazer contributos inovadores nas áreas de escalonamento de tarefas e computação distribuída, nesta tese, é proposta uma solução para o problema de escalonamento de pedidos sensível ao contexto para o paradigma fog que minimiza os tempos de execução da aplicação e maximiza as suas prioridades. Os diferentes parâmetros de contexto são normalizados através da normalização Min-Max. A prioridade de cada pedido é definida através da aplicação da técnica de análise Multiple Linear Regression (MLR) e o seu escalonamento com vista a otimizar a QoE dos utilizadores, é feito recorrendo a técnica de Otimização Multi-Objective Non-Linear Programming1 (MONLP). Os resultados experimentais, encontrados a partir de simulações no kit de ferramentas iFogSim, demonstram que a nossa proposta de escalonamento apresenta um melhor desempenho em comparação com as propostas não sensível ao contexto (First Come First Served, Shortest Job First e QoS-based), relativamente às métricas: percentagem de execução dos pedidos com sucesso, tempo de espera e QoE dos utilizadores.
- Context-aware mobile applications in Fog Infrastructure: a literature reviewPublication . Barros, Celestino Lopes de; Rocio, Vitor; Sousa, André; Paredes, HugoToday’s cloud computing techniques are becoming unsustainable for real time applications as very low latency is required with billions of connected devices. New paradigms are arising; the one that offers an integrated solution for extending cloud resources to the edge of the network and addresses current cloud issues is Fog Computing. Performing Fog Computing brings a set of challenges such as: provisioning edge nodes to perform task volumes downloaded from the Cloud; placing task volumes on edge nodes; resource management on edge nodes; need for a new programming model; programming, resource management, data consistency service discovery challenges; privacy and security and improving the quality of service (QoS) and user experience (QoE). This paper aims at introducing the Fog Computing concept and it presents a literature review on the way it is applied: context-sensitive applications and context-sensitive mobile service platforms. The result of the study is presented as the current research challenges for context aware mobile applications in Fog Computing infrastructure.