Análisis de enfoques de asignación de recursos en arquitectura Cloud-Fog Computing

Martínez Chávez, Anel Ivette; Segarra Zambrano, Marlon Alexander

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Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación
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Tesis de Telemática
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dc.contributor.advisor	Córdova, José, Director
dc.contributor.author	Martínez Chávez, Anel Ivette
dc.contributor.author	Segarra Zambrano, Marlon Alexander
dc.creator	ESPOL. FIEC
dc.date.accessioned	2024-02-02T13:40:55Z
dc.date.available	2024-02-02T13:40:55Z
dc.date.issued	2020
dc.identifier.citation	Martínez Chávez, A. I. y Segarra Zambrano, M. A. (2020). Análisis de enfoques de asignación de recursos en arquitectura Cloud-Fog Computing. [Proyecto Integrador]. ESPOL. FIEC .
dc.identifier.uri	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/60025
dc.description	Los recientes avances en tecnología han proporcionado múltiples entornos de desarrollo para las industrias de tecnología de la información en cuanto a su infraestructura de información, los cuales se adaptan de acuerdo con las funciones que desempeñan estas industrias. Sin embargo, no logran cubrir la creciente demanda de información que los usuarios están generando actualmente. Considerando el uso eficiente de los componentes de la infraestructura (almacenamiento, procesamiento y red), en este trabajo se evalúa una topología híbrida, lo que significa combinar procesamiento de nube y niebla. El objetivo principal es proporcionar un mecanismo que permita seleccionar el esquema más adecuado para una arquitectura dada después de comparar el desempeño de los diferentes esquemas de asignación de recursos. Para ello, desarrollamos e implementamos un simulador basado en una herramienta de código abierto (Ifogsim). Este código de fuente abierta está basado en Java. Nuestro simulador se implementó para permitir a las empresas realizar comparaciones rápidas de diferentes enfoques de asignación de recursos. Para tener una mejor ilustración de las métricas de rendimiento, el simulador incluye una función para elegir el tipo de gráfico (es decir, gráficos de barras o de líneas). Para fines de comparación, ejecutamos la simulación para diferentes arquitecturas variando el número de nodos, y obtuvimos varios gráficos comparativos con las principales métricas de rendimiento como el consumo de energía, la latencia promedio, el tiempo de ejecución del algoritmo y el uso de la red. A partir de los resultados numéricos, se puede observar que el enfoque híbrido mostró mejores resultados en términos de las métricas de desempeño evaluadas, lo que se puede atribuir debido a la mejor distribución de la carga en la red.
dc.format	application/pdf
dc.format.extent	55 páginas
dc.language.iso	spa
dc.publisher	ESPOL. FIEC
dc.rights	openAccess
dc.subject	Ifogsim
dc.subject	Cloud-Fog Computing
dc.title	Análisis de enfoques de asignación de recursos en arquitectura Cloud-Fog Computing
dc.type	Ingeniero en Telemática
dc.identifier.codigoespol	T-113924
dc.description.city	Guayaquil
dc.description.degree	Escuela Superior Politécnica del Litoral
dc.identifier.codigoproyectointegrador	TES0014
dc.description.abstractenglish	Recent advances in technology have provided multiple development environments for the information technology industries regarding their information infrastructure, which are adapted according to the functions these industries perform. Nevertheless, they fail to cover the ever-growing demand of information that users are currently generating. Considering the efficient use of infrastructure components (storage, processing, and network), in this work, a hybrid topology is evaluated, which means combining cloud and fog processing. The main goal is to provide a mechanism such as the most suitable scheme for a given architecture can be selected after comparing the performance of the different resource allocation schemes. For this purpose, we developed and implemented a simulator based on an open-source tool (Ifogsim). This open-source code is based on Java. Our simulator was implemented to allow companies to perform rapid comparisons of different resource allocation approaches. To have a better illustration of the performance metrics, the simulator includes a feature to choose the graph type (i.e., bar or line graphs). For comparison purpose, we run the simulation for different architectures varying the number of nodes and obtained several comparative graphs with the main performance metrics such as energy consumption, average latency, algorithm execution time and the use of the network. From the numerical results, it can be noticed that the hybrid approach showed better results in terms of the evaluated performance metrics, which can be attributed due to the better load distribution over the network.