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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 algoritmo de escalonamento de aplicações móveis sensíveis ao contexto para o paradigma fog computingPublication . Barros, Celestino Lopes de; Rocio, Vitor; Sousa, André; Paredes, HugoEscalonamento na arquitetura cloud e no paradigma fog continuam a apresentar alguns desafios aliciantes. Na cloud, segundo o conhecimento dos autores, ela é amplamente estudada e em muitas pesquisas é abordada na perspetiva de provedores de serviço. Na fog, é muito complexo e, existem poucos estudos. Procurando trazer contributos inovadores nas áreas de escalonamento de tarefas, neste artigo, propomos uma solução para o problema de escalonamento de aplicações móveis sensíveis ao contexto para o paradigma fog computing onde diferentes parâmetros de contexto são normalizados através da normalização Min-Max, as prioridades são definidas através da aplicação da técnica da Regressão Linear Múltipla (RLM) e o escalonamento é feito recorrendo a técnica de Otimização de Programação Não Linear Multi-objetivo (MONLP).
- Context-aware task scheduling slgorithm for the Fog paradigm: a model proposalPublication . Barros, Celestino Lopes de; Rocio, Vitor; Sousa, André; Paredes, Hugo; Teixeira, OlavoTask scheduling in fog paradigm is very complex and, in the literature, according to the author’s knowledge there are still few studies. In the cloud architecture, it is widely studied, and, in much research, it is approached from the perspective of service providers. Trying to bring innovative contributions in these areas, in this paper, we propose a solution 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. The results obtained from simulations in the iFogSim toolkit, show that our proposal performs better compared to the non-context-aware proposals.
- Scheduling in cloud and fog architecture: identification of limitations and suggestion of improvement perspectivesPublication . Barros, Celestino Lopes de; Rocio, Vitor; Sousa, André; Paredes, HugoApplication execution required in cloud and fog architectures are generally heterogeneous in terms of device and application contexts. Scaling these requirements on these architectures is an optimization problem with multiple restrictions. Despite countless efforts, task scheduling in these architectures continue to present some enticing challenges that can lead us to the question how tasks are routed between different physical devices, fog nodes and cloud. In fog, due to its density and heterogeneity of devices, the scheduling is very complex and in the literature, there are still few studies that have been conducted. However, scheduling in the cloud has been widely studied. Nonetheless, many surveys address this issue from the perspective of service providers or optimize application quality of service (QoS) levels. Also, they ignore contextual information at the level of the device and end users and their user experiences. In this paper, we conducted a systematic review of the literature on the main task by: scheduling algorithms in the existing cloud and fog architecture; studying and discussing their limitations, and we explored and suggested some perspectives for improvement.
- 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.
- Escalonamento de pedidos no paradigma Fog Computing: proposta de um modelo sensível ao contexto e avaliação do seu desempenhoPublication . Barros, Celestino Lopes de; Rocio, Vitor; Sousa, André; Paredes, HugoOs 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.
- 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.