Análisis de las topologías IoT en entornos Fog Computing mediante simulación

El modelo Cloud Computing está demostrando algunas debilidades con el surgimiento del IoT, la gran cantidad y variedad de datos que se generan y envían a la nube está saturando las redes y surgen problemas como: alta latencia, baja disponibilidad de ancho de banda, interrupciones momentáneas de Inte...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Sillero Ros, Javier, Rodríguez, Nelson R., Montiveros, Matías, Murazzo, María Antonia, Piccoli, Fabiana, Méndez Garabetti, Miguel
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2018
Materias:
Ciencias Informáticas
cloud computing
Edge Computing, Fog Computing, Fog Torch Pi, IoT, simulation, Topology IoT
Topology (e.g., bus, point-to-point)
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/69946
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description El modelo Cloud Computing está demostrando algunas debilidades con el surgimiento del IoT, la gran cantidad y variedad de datos que se generan y envían a la nube está saturando las redes y surgen problemas como: alta latencia, baja disponibilidad de ancho de banda, interrupciones momentáneas de Internet y diversos temas de seguridad. Es por ello que surge el modelo Fog Computing, con el objetivo de llevar parte del procesamiento, control y almacenamiento al extremo, específicamente sobre los dispositivos de red. La variedad de topologías de red impacta sobre los parámetros de la continuidad IoT - Cloud. Se desconoce qué tipos de redes emplear a la hora de implantar modelos Fog y dónde ubicar el procesamiento y otras funcionalidades, sumado a la heterogeneidad de dispositivos y protocolos de comunicación en el extremo IoT. Es por eso que, para llevar a cabo una evaluación de rendimiento, se debe utilizar la simulación de entornos Fog. Este trabajo analiza las topologías IoT más conocidas mediante el empleo de técnicas de simulación y presenta una aproximación acerca de qué tipos de modelos topológicos vuelven del Fog Computing un modelo más eficiente.
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