Dissertação
ManagEdge: A Scalable Load Balancing System for Edge Computing Architectures EVALUATED
As tecnologias de retalho inteligente geraram uma rápida evolução no retalho tradicional, assumindo um papel relevante a vigilância inteligente, que implica a recolha e processamento de uma quantidade e variedade de dados em tempo real sem precedentes. Uma vez que as soluções tradicionais de computação em nuvem são frequentemente insuficientes para este efeito (com problemas de latência e limitações de largura de banda), a introdução da computação de edge vem reduzir a latência, minimizar o uso de largura de banda e aumentar a velocidade e a fiabilidade do processamento de dados. Dispositivos de edge trabalham em conjunto para garantir que os dados sejam processados em tempo real, permitindo a tomada de decisões e respostas instantâneas. No entanto, a eficiência destes ambientes depende fortemente de algoritmos eficazes de balanceamento de carga, críticos no contexto mencionado, pois ajudam a distribuir dinamicamente a carga de trabalho de forma equilibrada. Esta tese introduz o ManagEdge, um sistema para gestão de carga em arquiteturas de computação de edge, visando atribuir tarefas de computação às camadas externas e equilibrar com sucesso as tarefas computacionais atribuídas a todos os nós, de acordo com as suas taxas de processamento. Foram testados dois algoritmos: um usa apenas o contexto da sua conexão ao servidor, enquanto o outro considera o contexto ambiental ao tomar decisões de balanceamento de carga. Realizaram-se testes extensivos no protótipo para analisar a eficiência geral e comparar os algoritmos. Os resultados confirmaram a sua eficiência geral, com o algoritmo Central LB a apresentar benchmarks ligeiramente melhores.
junho 17, 2024, 13:0
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
ORIENTADOR
Nuno Miguel Carvalho dos Santos
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Associado