LMA - Uma Estratégia de Migração de Serviços Proativa em Ambientes de Edge Computing
DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO – Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
LMA – Uma Estratégia de Migração de Serviços Proativa em Ambientes de Edge Computing
ALUNO: Ângelo Nery Vieira Crestani
ORIENTADOR: Dr. Tiago Coelho Ferreto
BANCA EXAMINADORA: Dr. Jorge Luis Victória Barbosa (PPGCA/UNISINOS), Dr. Fabiano Passuelo Hessel (PPGCC/PUCRS)
DATA: 29 de outubro de 2021
LOCAL: Videoconferência
HORÁRIO: 14:00
Link para videoconferência pela plataforma ZOOM
RESUMO:
O paradigma de edge computing tem ganhado bastante popularidade nos últimos anos por prover baixa latência para as aplicações. Ao contrário da nuvem, onde os recursos computacionais são mantidos de forma consolidada em data centers, a infraestrutura de edge computing tipicamente compreende um conjunto de servidores distribuídos no ambiente. Como a topologia de rede usada para conectar tais dispositivos geralmente apresenta limitações de largura de banda, existe uma preocupação em manter as aplicações em servidores próximos o suficiente dos usuários de modo que a latência gerada pelo roteamento de dados na infraestrutura de edge computing não afete a qualidade de serviço provida. Vários estudos têm visado solucionar tais problemas, geralmente através do uso de técnicas de migração que permitem a realocação das aplicações na infraestrutura com base na mobilidade dos usuários. Apesar de suas contribuições, os trabalhos existentes apresentam algumas limitações, desconsiderando
questões como a heterogeneidade da infraestrutura de edge computing ou utilizando estratégias reativas que só migram as aplicações quando problemas de desempenho já estão ocorrendo. Em vista disto, este trabalho apresenta uma estratégia chamada Lookahead Migration Algorithm (LMA), que realiza a migração de aplicações de forma proativa em ambientes de edge computing, levando em consideração a heterogeneidade da rede e dos servidores. Avaliações em ambientes de edge computing simulados mostram a efetividade do LMA em reduzir problemas de desempenho e o número de migrações comparado com estratégias utilizadas pela literatura.