Técnicas energeticamente eficientes para o posicionamento de aplicações em computação na borda

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Rios, Rafael Machado
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Escola Politécnica
Brasil
PUCRS
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Computação na Borda
Eficiência Energética
Posicionamento de Aplicações
Edge Computing
Energy Efficiency
Application Placement
CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/10962
Resumo: O setor de Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) tornou-se relevante na economia global e a tendência é de que ele continue crescendo nos próximos anos. Esse setor utiliza dispositivos cujo funcionamento consome energia e produz calor, o que é problemático por motivos ambientais, socioeconômicos e tecnológicos. As técnicas de redução do consumo de energia destes dispositivos tipicamente envolvem seu desligamento temporário ou a utilização de estados de baixo consumo de energia, os quais podem impactar negativamente o desempenho do sistema. No paradigma de Computação na Borda, no entanto, aplicações usualmente possuem requisitos como baixa latência e baixo tempo de resposta. Este trabalho introduz duas técnicas de posicionamento de aplicações com foco no equilíbrio do compromisso entre eficiência energética e responsividade do sistema. A primeira técnica envolve a criação de um algoritmo de escalonamento baseado em prioridades com informações sobre a disponibilidade de um nodo. A segunda técnica utiliza Service Level Agreements (SLAs) de tempo de provisionamento e informações de disponibilidade dos nodos em um algoritmo genético de múltiplos objetivos na decisão de posicionamento das aplicações. Os resultados demonstram a eficácia de ambas as técnicas na redução do consumo de energia e na minimização das violações de SLAs.
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