Orquestração de Multimídia Imersiva Baseada em Aprendizado por Reforço Profundo em Computação Local e de Borda Ciente de Energia - Galhego, David; Brito, Matheus; Santos, Hugo; Medeiros, Iago; Rosário, Denis; Cerqueira, Eduardo (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2026: Anais Estendidos do XLIV Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc_estendido.2026.22955, 2026)
A adoção crescente de Sistemas Multimídia Imersivos (IMS) exige latências ultrabaixas para evitar o cyber-sickness em dispositivos móveis com bateria e processamento limitados. Para mitigar essas restrições, a implementação da computação de borda multi-acesso (MEC) surge como uma arquitetura viável. Neste contexto, este artigo analisa o problema de alocação de recursos e orquestração de microsserviços sob restrições de energia e atraso. Avaliam-se modelos de orquestração cientes de energia, sendo três deles baseados em Aprendizado por Reforço Profundo (DRL), integrando custos computacionais, de cache e de comunicação. Apresenta-se uma análise dos trade-offs entre o uso de CPU e a aceleração em GPU, viabilizada por uma técnica de mascaramento de ações. Experimentos demonstram que a abordagem proposta atinge uma taxa de aceitação superior a 95% e reduz o consumo de energia móvel em até 30.8%, mantendo a latência mediana em ≈ 10.6 ms e um alto nível de equidade (Índice de Justiça de Jain ≈ 0.93).