Procesamiento distribuido: Cloud, Fog y Edge Computing : Aplicaciones en tiempo real

El eje de esta línea de I/D lo constituye el estudio de la integración de arquitecturas distribuidas, que van desde el nivel de los nodos finales basados en sensores y microcontroladores, pasando por capas intermedias de almacenamiento y procesamiento (Edge Computing y Fog Computing), hasta la capa...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: De Giusti, Armando Eduardo, Naiouf, Marcelo Ricardo, Medina, Santiago, Montezanti, Diego Miguel, De Giusti, Laura Cristina, Chichizola, Franco, Rucci, Enzo, Pousa, Adrián, Sanz, Victoria María, Encinas, Diego, Rodríguez, Ismael Pablo, Rodríguez Eguren, Pablo Sebastián, Libutti, Leandro Ariel, Costanzo, Manuel, Garay, Francisco, Walas Mateo, Federico
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2024
Materias:
Ciencias Informáticas
cómputación en la nube
fog computing
edge computing
gemelos digitales
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/177313
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
Descripción
Sumario:El eje de esta línea de I/D lo constituye el estudio de la integración de arquitecturas distribuidas, que van desde el nivel de los nodos finales basados en sensores y microcontroladores, pasando por capas intermedias de almacenamiento y procesamiento (Edge Computing y Fog Computing), hasta la capa final de procesamiento en la nube (Cloud Computing). Los temas centrales de investigación son: ▪ La planificación de la distribución del procesamiento y almacenamiento de datos en cada nivel. ▪ El análisis de la integridad y la performance de las comunicaciones, según el grado de distribución del procesamiento. ▪ La búsqueda de la reducción de los tiempos de respuesta y el consumo energético, migrando un cierto nivel de inteligencia a los nodos finales. ▪ La evaluación de diferentes servicios y plataformas IoT para integrarse a las capas de Edge y Fog Computing. ▪ La incorporación de estrategias de resiliencia a la arquitectura distribuida y evaluación de su desempeño. ▪ La caracterización de los tiempos de cómputo y comunicaciones, así como de la eficiencia energética, para aplicaciones en arquitecturas distribuidas. ▪ El modelado de sistemas complejos de tiempo real y el desarrollo de software inteligente para la toma de decisiones, que pueda ejecutarse en distintos niveles de procesamiento. ▪ El modelado y desarrollo de gemelos digitales para aplicaciones de tiempo real (industria de procesos / gestión sanitaria / área agrícola) buscando tener respuestas predictivas inteligentes.

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