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Redução de dados de fluxo de tráfego através da FOG computing

Processo: 19/24938-4
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de julho de 2020
Vigência (Término): 30 de setembro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Leandro Aparecido Villas
Beneficiário:Maycon Leone Maciel Peixoto
Supervisor no Exterior: Damla Turgut
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Local de pesquisa : University of Central Florida (UCF), Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:18/23126-3 - Orquestração de dados para computação urbana por meio da Computação em Névoa, BP.PD
Assunto(s):Computação em nuvem   Sistemas distribuídos   Computação urbana   Big data

Resumo

Nas redes veiculares ad-hoc (VANETs), os veículos transmitem periodicamente pacotes de beacons para atualizar uma RSU (Road Side Unit) de seu status, como posição, velocidade e destino. No entanto, essa grande quantidade de dados pode ser tornar difícil para processar, analisar e armazenar, mesmo para Cloud Computing, e pode não ser apropriada para serviços de emergência que exijam respostas rápidas com baixa latência e baixa instabilidade. Portanto, enquanto vários sensores disseminam dados na rede veicular, propõe-se um framework para executar um serviço de redução de dados diretamente na borda da rede veicular, com base na Fog Computing. Nosso Fog-framework realiza a orquestração do veículo de dados, fornecendo infraestrutura para receber um fluxo de dados e enviar apenas os dados mais relevantes para a nuvem. Por fim, cabe destacar que esta proposta está vinculada ao pós-doutorado da FAPESP em execução (processo: 2018/23126-3) e ao projeto temático financiado pela FAPESP (processo: 2015/24494-8).