ISEL - Eng. Elect. Tel. Comp. - Dissertações de Mestrado
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Browsing ISEL - Eng. Elect. Tel. Comp. - Dissertações de Mestrado by advisor "Assunção, Luís Manuel da Costa"
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- Processamento paralelo e distribuído baseado em workflowsPublication . Fernandes, Pedro de Oliveira; Assunção, Luís Manuel da CostaAs infraestruturas de computação distribuídas de larga escala suportadas em virtualização e plataformas de computação na nuvem (Cloud) permitem a execução de aplicações de processamento de dados modeladas por decomposição em múltiplas tarefas que interagem entre si, segundo modelos representados por grafos, usando um paradigma designado por Scientific Workflows. Na última década, surgiram imensas propostas de sistemas de workflow. No entanto, apesar da maior ou menor popularidade de alguns sistemas, continuam a persistir algumas questões em aberto, passíveis de serem melhoradas. O trabalho descrito neste documento é uma contribuição para encontrar respostas para algumas questões em aberto, propondo um modelo de workflow com as seguintes características: i) descentralização do controlo de execução das múltiplas tarefas de um workflow; ii) execução de um workflow com múltiplas iterações; iii) possibilidade de especificar réplicas de uma tarefa para suportar equilíbrio de carga; iv) encapsulamento de tarefas em containers, possibilitando a sua execução em múltiplos nós computacionais; v) especificação flexível de workflows independentemente da infraestrutura tecnológica de execução. A partir do modelo proposto é apresentada uma arquitetura conceptual de suporte ao modelo, culminado com o desenvolvimento de um protótipo que permite experimentação e validação do modelo, com estudo de casos de aplicações concretas modeladas segundo o paradigma de workflow. O protótipo de experimentação executa-se numa infraestrutura computacional que utiliza máquinas virtuais, formando um cluster virtual com múltiplos nós computacionais (máquinas virtuais) alojados na Google Cloud Platform. Os múltiplos nós computacionais partilham ficheiros através do sistema de ficheiros distribuídos Gluster. As múltiplas tarefas de um workflow, ativadas no contexto de componentes autónomas designadas Activities, executam-se encapsuladas em containers Docker, permitindo uma grande flexibilidade de desenvolvimento e reutilização dessas Tasks em múltiplos casos de aplicação. O trabalho termina com uma forte componente experimental de casos concretos de aplicação, nomeadamente uma aplicação que permite detetar objetos e textos em imagens, uma aplicação que implementa o modelo MapReduce para realizar o histograma de ocorrência de palavras em ficheiros de texto. A experimentação com o protótipo implementado permite concluir que o modelo é suficientemente genérico, desacoplado de detalhes tecnológicos, permitindo o desenvolvimento de workflows em múltiplas áreas das ciências e engenharia.
- Rain Computing : orquestração de ações executadas por grupos de dispositivos IoTPublication . Santos, António Peixoto de Assunção; Assunção, Luís Manuel da CostaNo mundo da Internet of Things (IoT) surgiram soluções tecnológicas de sistemas para armazenar e processar na Cloud grandes volumes de dados originados em IoT. Os dispositivos IoT utilizam comunicações sem fios criando a necessidade de níveis intermédios (fog computing) para agregar e filtrar os dados antes de serem enviados para a Cloud. Para além de gerar dados, por exemplo, valores de temperatura, de sinais vitais como o ritmo cardíaco, alguns dispositivos podem também executar ações. Contrariamente ao fluxo de dados Dispositivos-Cloud, é muito importante considerar cenários Cloud-Dispositivos onde os dados são enviados da Cloud para os dispositivos, que podem ser utilizados por pessoas, durante a execução de qualquer atividade. Consequentemente identifica-se um problema - como coordenar as ações que cada pessoa deve executar, ao receber dados no seu dispositivo IoT. Esta tese propõe como solução o sistema Rain Computing como analogia com a chuva que cai das nuvens e inunda rios e lagos. Assim, dados previamente definidos na Cloud (planos de ação) são enviados para inundar dispositivos, com intermediação de coordenadores, que sincronizam as ações executadas em cada dispositivo. A arquitetura do sistema Rain Computing assenta em módulos desacoplados, com interfaces e mensagens de comunicação bem definidas: i) O Centro de Controlo executa-se na Cloud e permite aos utilizadores definir e agendar a execução de planos de ação em múltiplos dispositivos; ii) O módulo intermédio Coordenador executa-se num servidor ao nível fog computing e sincroniza a execução das ações do plano nos dispositivos; iii) Adicionalmente também é disponibiliza uma biblioteca de suporte ao desenvolvimento de aplicações em múltiplos cenários. São também apresentados dois estudos de caso, o Maestro Digital e o Luzes de Palco que permitiram avaliar e validar a operacionalidade do sistema Rain Computing para o desenvolvimento de múltiplos cenários de controlo de dispositivos IoT.