Fatiamento Dinâmico de Redes em Computação em Névoa para Usuários Móveis

• Diogo M. Gonçalves Unicamp
• Luiz F. Bittencourt Unicamp
• Edmundo R. M. Madeira Unicamp

DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc.2021.16711

Resumo

A Computação em Névoa é responsável por prover recursos computacionais na borda da rede a usuários com diferentes características e demandas. Por meio da virtualização de seus recursos, é possível criar múltiplas Redes Virtuais, ou Fatias de Rede, sobre uma mesma arquitetura física, cada uma atendendo um grupo de usuários. Nesse contexto, avaliar o desempenho de tais redes em diferentes cenários se torna primordial para identificar pontos fortes e fracos a serem considerados no desenvolvimento de mecanismos para gerenciar a rede. Este artigo apresenta uma análise de desempenho de diferentes abordagens de alocação de Fatias de Rede com o objetivo de otimizar o processo de migração de serviços na névoa. Resultados obtidos no simulador MobFogSim apontam que, devido a variações de demanda, o desempenho da alocação estática dessas redes pode se degradar ao longo do tempo. A alocação dinâmica de fatias de rede se apresentou como uma solução para esse cenário, a depender do custo computacional necessário para a reconfiguração dessas redes.

Referências

Addad, R. A., Taleb, T., Flinck, H., Bagaa, M., and Dutra, D. (2020). Network Slice Mobility in Next Generation Mobile Systems: Challenges and Potential Solutions. IEEE Network, 34(1):84–93.

Behrisch, M., Bieker, L., Erdmann, J., and Krajzewicz, D. (2011). SUMO Simulation In 3rd International Conference on Advances in of Urban Mobility: An Overview. System Simulation (SIMUL).

Codeca, L., Frank, R., and Engel, T. (2015). Luxembourg SUMO Trafc (LuST) Scenario: 24 Hours of Mobility for Vehicular Networking Research. In IEEE Conference on Vehicular Networking (VNC), pages 1–8.

Gonçalves, D., Puliato, C., Mingozzi, E., Rana, O., Bittencourt, L., and Madeira, E. (2020). Dynamic network slicing in fog computing for mobile users in mobfogsim. In 2020 IEEE/ACM 13th International Conference on Utility and Cloud Computing (UCC), pages 237–246. IEEE.

Gonçalves, D. M., Bittencourt, L. F., and Madeira, E. R. M. (2018). Migração proativa de máquinas virtuais para aplicações móveis na computação em névoa. In Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores (SBRC), volume 36.

Gupta, H., Vahid Dastjerdi, A., Ghosh, S. K., and Buyya, R. (2017). iFogSim: A Toolkit for Modeling and Simulation of Resource Management Techniques in the Internet of Things, Edge and Fog Computing Environments. Software: Practice and Experience, 47(9):1275–1296.

Lopes, M. M., Higashino, W. A., Capretz, M. A., and Bittencourt, L. F. (2017). MyiFogSim: A Simulator for Virtual Machine Migration in Fog Computing. In ACM 6th International Workshop on Clouds and (eScience) Applications Management (CloudAM). Companion Proceedings of the 10th International Conference on Utility and Cloud Computing, pages 47–52.

Puliato, C., Goncalves, D. M., Lopes, M. M., Martins, L. L., Madeira, E., Mingozzi, E., Rana, O., and Bittencourt, L. F. (2020). Mobfogsim: Simulation of mobility and migration for fog computing. Simulation Modelling Practice and Theory, 101:102062.

Raza, M. R., Fiorani, M., Rostami, A., Öhlen, P., Wosinska, L., and Monti, P. (2018). Dynamic Slicing Approach for Multi-tenant 5G Transport Networks. IEEE/OSA Journal of Optical Communications and Networking, 10(1):A77–A90.

Xiong, K., Leng, S., Hu, J., Chen, X., and Yang, K. (2019). Smart Network Slicing for Vehicular Fog-RANs. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 68(4):3075–3085.

Zhang, H., Liu, N., Chu, X., Long, K., Aghvami, A., and Leung, V. C. (2017). Network Slicing Based 5G and Future Mobile Networks: Mobility, Resource Management, and Challenges. IEEE Communications Magazine, 55(8):138–145.