Banca de QUALIFICAÇÃO: SAVIO RENNAN MENEZES MELO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : SAVIO RENNAN MENEZES MELO
DATA : 31/08/2020
HORA: 10:00
LOCAL: Google Meet
TÍTULO:

Uma Abordagem de Definição de Políticas para Offloading de Dados no Contexto de Computação em Névoa


PALAVRAS-CHAVES:

Computação em névoa; Offloading de dados; Taxonomia.


PÁGINAS: 78
RESUMO:

Atualmente, os mais variados objetos estão conectados à internet e, ao mesmo tempo,
gerando quantidades massivas de dados. Ligado a esse fato, as aplicações de internet das
coisas estão cada vez mais complexas e com mais responsabilidades. Armazenar, processar,
gerenciar e analisar essa quantidade de dados são processos desafiadores. A execução
desses processos comumente é realizada em serviços externos através da computação em
nuvem, porém, um paradigma chamado de computação em névoa habilita tal execução
diretamente na borda da rede, servindo como um respaldo para o funcionamento ágil e
eficiente da internet das coisas. Entretanto, quando a computação em névoa não possui
recursos suficientes para realizar essas ações, os dados são transferidos para entidades com
maiores capacidades computacionais, que é uma prática conhecida como offloading. A esse
respeito, esta pesquisa investiga o uso de políticas que norteiam o processo de offloading de
dados no contexto de computação em névoa. O objetivo deste trabalho é definir e organizar
estratégias para orientar o desenvolvimento de políticas para offloading de dados em
computação em névoa. Para isto, os resultados concretos do trabalho foram: o levantamento
de políticas para offloading de dados propostas pela literatura; o desenvolvimento de uma
taxonomia que reúne os principais aspectos utilizados no processo de offloading de dados;
o desenvolvimento de um guia que recomenda práticas para elaboração de políticas para
offloading de dados; uma demonstração da instanciação da abordagem através de estudos
de caso e a implementação de protótipos de referência à abordagem proposta. Finalmente,
esta pesquisa identifica que o uso de tais políticas tem muito a contribuir para aplicações
baseadas em computação em névoa, uma vez que aprimora o processo de offloading de
dados.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1802737 - GIBEON SOARES DE AQUINO JUNIOR
Interna - 1213777 - THAIS VASCONCELOS BATISTA
Externo à Instituição - FERNANDO ANTONIO MOTA TRINTA - UFC
Notícia cadastrada em: 18/08/2020 17:27
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