Análise da Predição de Mobilidade na migração de Aplicações em Computação em Névoa

  • Diogo Machado Gonçalves University of Campinas
  • Luiz Fernando Bittencourt UNICAMP
  • Edmundo Madeira UNICAMP

Resumo


A Computação em Névoa provê a dispositivos IoT acesso com baixa latência a recursos computacionais e de rede. Neste ambiente porém, a alta mobilidade de alguns desses dispositivos, como celulares, wearables ou dispositivos embarcados em veículos, traz grandes desafios para a alocação e gerência de recursos. Trabalhos recentes têm apresentado os benefícios do uso de predição de mobilidade dos usuários para melhorar o processo de migração de aplicações neste ambiente. No entanto, uma má escolha do local de execução da aplicação devido a um erro no cálculo da localização futura do usuário pode comprometer a qualidade da execução. Este trabalho apresenta uma análise do impacto de uma baixa acurácia na predição de mobilidade do usuário para otimizar o processo de migração de aplicações em um ambiente de Névoa. Resultados de simulações indicaram que o uso de predição de mobilidade pode reduzir até 45% o número de migrações, mas um erro de cálculo da posição do usuário pode aumentar a latência média experimentada por ele em até 30%.

Palavras-chave: Computação em Névoa, Internet das Coisas, Migração de Serviço

Referências

Aissioui, A., Ksentini, A., Gueroui, A. M., and Taleb, T. (2018). On enabling 5g automotive systems using follow me edge-cloud concept. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 67(6):5302–5316.

Batista, D. M., Goldman, A., Hirata, R., Kon, F., Costa, F. M., and Endler, M. (2016). Interscity: Addressing future internet research challenges for smart cities. In Network of the Future (NOF), 2016 7th International Conference on the, pages 1–6. IEEE.

Bittencourt, L. F., Lopes, M. M., Petri, I., and Rana, O. F. (2015). Towards virtual machine migration in fog computing. In P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet Computing (3PGCIC), 2015 10th International Conference on, pages 1–8. IEEE.

Cuttone, A., Lehmann, S., and Gonz´alez, M. C. (2018). Understanding predictability and exploration in human mobility. EPJ Data Science, 7(1):2.

Elbamby, M. S., Perfecto, C., Bennis, M., and Doppler, K. (2018). Toward low-latency and ultra-reliable virtual reality. IEEE Network, 32(2):78–84.

Gomes, A. S., Sousa, B., Palma, D., Fonseca, V., Zhao, Z., Monteiro, E., Braun, T., Simoes, P., and Cordeiro, L. (2017). Edge caching with mobility prediction in virtualized lte mobile networks. Future Generation Computer Systems, 70:148–162.

Gonc¸alves, D., Velasquez, K., Curado, M., Bittencourt, L., and Madeira, E. (2018a). Proactive virtual machine migration in fog environments. In 2018 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), pages 00742–00745. IEEE.

Gonc¸alves, D. M., Bittencourt, L. F., and Madeira, E. R. M. (2018b). Migrac¸ ão proativa de m´aquinas virtuais para aplicac¸ ˜oes m´oveis na computac¸ ão em névoa. In Simp´osio 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.

Jiang, Y., Huang, Z., and Tsang, D. H. (2018). Challenges and solutions in fog computing orchestration. IEEE Network, 32(3):122–129.

Liu, L., Chang, Z., Guo, X., Mao, S., and Ristaniemi, T. (2018). Multiobjective optimization for computation offloading in fog computing. IEEE Internet of Things Journal, 5(1):283–294.

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 Companion Proceedings of the10th International Conference on Utility and Cloud Computing, UCC ’17 Companion, pages 47–52, New York, NY, USA. ACM.

Mustafa, A. M., Abubakr, O. M., Ahmadien, O., Ahmedin, A., and Mokhtar, B. (2017). Mobility prediction for efficient resources management in vehicular cloud computing. In Mobile Cloud Computing, Services, and Engineering, 5th IEEE International Conference on, pages 53–59. IEEE.

Puliafito, C., Mingozzi, E., and Anastasi, G. (2017). Fog computing for the internet of mobile things: issues and challenges. In Smart Computing (SMARTCOMP), 2017 IEEE International Conference on, pages 1–6. IEEE.

Taleb, T. and Ksentini, A. (2013). Follow me cloud: interworking federated clouds and distributed mobile networks. IEEE Network, 27(5):12–19.

Wang, M., Yang, S., Sun, Y., and Gao, J. (2017). Human mobility prediction from region functions with taxi trajectories. PloS one, 12(11):e0188735.

Yao, H., Bai, C., Zeng, D., Liang, Q., and Fan, Y. (2015). Migrate or not? exploring virtual machine migration in roadside cloudlet-based vehicular cloud. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 27(18):5780–5792.
Publicado
27/08/2019
Como Citar

Selecione um Formato
GONÇALVES, Diogo Machado; BITTENCOURT, Luiz Fernando ; MADEIRA, Edmundo . Análise da Predição de Mobilidade na migração de Aplicações em Computação em Névoa. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE REDES DE COMPUTADORES E SISTEMAS DISTRIBUÍDOS (SBRC), 37. , 2019, Gramado. Anais do XXXVII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, aug. 2019 . p. 580-593. ISSN 2177-9384. DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc.2019.7388.