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Um estudo experimental streaming-fog-cloud

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O aumento da produ¸c˜ao de dados tem sido constante ao longo dos anos. O crescimento da produ¸c˜ao de dados acaba gerando a necessidade de inova¸c˜ao de tecnologias no ramo de processamento de dados. As ferramentas de streaming de dados s˜ao softwares que tem como prop´osito lidar com grandes quantidades de dados com o objetivo de manter, gerir e analisar. Um problema quando se pensa em streaming de dados ´e o custo computacional para realizar tarefas para uma quantidade massiva de dados.Muito dessa dificuldade ´e devido a gera¸c˜ao de uma grande quantidade de dados que, por vezes, o sistema n˜ao consegue lidar. Isso acontece pois o hardware dispon´ıvel n˜ao tem poder computacional suficiente para lidar com todas as tarefas em tempo h´abil. A solu¸c˜ao mais b´asica envolve a utiliza¸c˜ao de mais hardware, at´e que seja suprida essa necessidade. Verifica-se tamb´em uma lacuna de recursos ociosos considerando os hardwares espalhados na rede que ainda n˜ao atingiram seu potencial m´aximo. Quando esses hardwares s˜ao habilitados para serem utilizados nas ”pontas”da rede, cria-se a disponibilidade para processar, armazenar e gerenciar os dados pr´oximo ao elemento gerador de dados, diminuindo latˆencia, aumentando a disponibilidade de hardware, disponibilizando mais poder computacional, entre v´arios outros benef´ıcios. Essa ´e a Fog. O objetivo deste trabalho ´e experimentar na Fog atrav´es de um estudo voltado para o campo dos dados, verificando quest˜oes como a redu¸c˜ao da sobrecarga gerada por fluxo de dados massivos, discutir o impacto da utiliza¸c˜ao das ferramentas de processamento de streaming de dados, verificar consumo de recursos e o poder computacional da plataforma, validar a utiliza¸c˜ao do ambiente como uma solu¸c˜ao vi´avel, entre outros. Neste trabalho foram realizados dois experimentos, sendo o primeiro fundamentalmente mais te´orico, com a an´alise e experimenta¸c˜ao na camada Fog sob a perspectiva do uso das Ferramentas de Processamento de Streaming de Dados (FPSD) e as limita¸c˜oes de recursos computacionais proporcionadas pelo hardware. O segundo experimento tenta solucionar um problema de conectividade no meio educacional entre alunos de ensino superior que est˜ao alocados em polos educacionais e a Cloud gerida pela universidade. Nesse caso, a disponibilidade da conex˜ao com a internet ´e bastante prec´aria e a interven¸c˜ao da utiliza¸c˜ao de um sistema em Fog pode sanar parte dos empecilhos para que a educa¸c˜ao a distˆancia torne-se mais eficiente e tenha melhor qualidade de experiˆencia para os usu´arios. Os experimentos apresentam resultados animadores. Em ambos os casos a solu¸c˜ao da Fog computacional atingiu as expectativas. No primeiro experimento, quando comparado com um sistema com mais recursos computacionais, o hardware se saiu bem e apresentou resultados al´em do esperado quanto a quantidade de elementos processados, enquanto os valores consumo de recurso seguiram comportamento semelhante. No segundo experimento a solu¸c˜ao Fog se encaixa muito bem, resolvendo os principais problemas relacionados a qualidade de experiˆencia do usu´ario, aumentando a disponibilidade e garantindo manutenção dos dados.
Universidade Federal de Juiz de Fora
Title: Um estudo experimental streaming-fog-cloud
Description:
O aumento da produ¸c˜ao de dados tem sido constante ao longo dos anos.
O crescimento da produ¸c˜ao de dados acaba gerando a necessidade de inova¸c˜ao de tecnologias no ramo de processamento de dados.
As ferramentas de streaming de dados s˜ao softwares que tem como prop´osito lidar com grandes quantidades de dados com o objetivo de manter, gerir e analisar.
Um problema quando se pensa em streaming de dados ´e o custo computacional para realizar tarefas para uma quantidade massiva de dados.
Muito dessa dificuldade ´e devido a gera¸c˜ao de uma grande quantidade de dados que, por vezes, o sistema n˜ao consegue lidar.
Isso acontece pois o hardware dispon´ıvel n˜ao tem poder computacional suficiente para lidar com todas as tarefas em tempo h´abil.
A solu¸c˜ao mais b´asica envolve a utiliza¸c˜ao de mais hardware, at´e que seja suprida essa necessidade.
Verifica-se tamb´em uma lacuna de recursos ociosos considerando os hardwares espalhados na rede que ainda n˜ao atingiram seu potencial m´aximo.
Quando esses hardwares s˜ao habilitados para serem utilizados nas ”pontas”da rede, cria-se a disponibilidade para processar, armazenar e gerenciar os dados pr´oximo ao elemento gerador de dados, diminuindo latˆencia, aumentando a disponibilidade de hardware, disponibilizando mais poder computacional, entre v´arios outros benef´ıcios.
Essa ´e a Fog.
O objetivo deste trabalho ´e experimentar na Fog atrav´es de um estudo voltado para o campo dos dados, verificando quest˜oes como a redu¸c˜ao da sobrecarga gerada por fluxo de dados massivos, discutir o impacto da utiliza¸c˜ao das ferramentas de processamento de streaming de dados, verificar consumo de recursos e o poder computacional da plataforma, validar a utiliza¸c˜ao do ambiente como uma solu¸c˜ao vi´avel, entre outros.
Neste trabalho foram realizados dois experimentos, sendo o primeiro fundamentalmente mais te´orico, com a an´alise e experimenta¸c˜ao na camada Fog sob a perspectiva do uso das Ferramentas de Processamento de Streaming de Dados (FPSD) e as limita¸c˜oes de recursos computacionais proporcionadas pelo hardware.
O segundo experimento tenta solucionar um problema de conectividade no meio educacional entre alunos de ensino superior que est˜ao alocados em polos educacionais e a Cloud gerida pela universidade.
Nesse caso, a disponibilidade da conex˜ao com a internet ´e bastante prec´aria e a interven¸c˜ao da utiliza¸c˜ao de um sistema em Fog pode sanar parte dos empecilhos para que a educa¸c˜ao a distˆancia torne-se mais eficiente e tenha melhor qualidade de experiˆencia para os usu´arios.
Os experimentos apresentam resultados animadores.
Em ambos os casos a solu¸c˜ao da Fog computacional atingiu as expectativas.
No primeiro experimento, quando comparado com um sistema com mais recursos computacionais, o hardware se saiu bem e apresentou resultados al´em do esperado quanto a quantidade de elementos processados, enquanto os valores consumo de recurso seguiram comportamento semelhante.
No segundo experimento a solu¸c˜ao Fog se encaixa muito bem, resolvendo os principais problemas relacionados a qualidade de experiˆencia do usu´ario, aumentando a disponibilidade e garantindo manutenção dos dados.

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