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Orquestração de Dados para Computação Urbana por meio da Computação em Névoa

Processo: 18/23126-3
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2019
Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2020
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Leandro Aparecido Villas
Beneficiário:Maycon Leone Maciel Peixoto
Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:15/24494-8 - Comunicação e processamento de big data em nuvens e névoas computacionais, AP.TEM
Bolsa(s) vinculada(s):19/24938-4 - Redução de dados de fluxo de tráfego através da FOG computing, BE.EP.PD
Assunto(s):Computação em nuvem   Sistemas distribuídos   Computação urbana   Big data
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:big data | Computação em Névoa | Computação em Nuvem | Computação Urbana | Orquestração de Dados | Sistemas de transporte inteligentes | Sistemas Distribuídos

Resumo

Na Computação Urbana, os diversos sensores presentes em um Sistema de Transporte Inteligente podem produzir muitos dados que são difíceis de processar, analisar e armazenar mesmo para a Computação em Nuvem. Assim, surge a utilização do paradigma da Computação em Névoa, como uma extensão da Computação em Nuvem, para realizar os serviços diretamente na extremidade da rede, provendo baixa latência e computação em tempo real. A Névoa pode continuar armazenando e processando os dados para tomada de decisões, mesmo que de forma autônoma, independentemente do estado da infraestrutura da Nuvem. Desse modo, esse projeto visa fomentar pesquisas na Computação em Nuvem, sob o ângulo da Computação em Névoa, através do estudo, proposição e avaliação de técnicas que buscam contribuir com o estado-da-arte na questão fundamental dos dados produzidos a partir de um Sistema de Transporte Inteligente. O objetivo geral deste projeto é reduzir o volume de dados e aumentar a relevância dos dados enviados para a Nuvem. Para isso, será desenvolvido um mecanismo para responder as requisições de serviços de forma que ocorra a orquestração coordenada de dados, identificando qual parte da carga de dados será tratada por recursos de computação na borda e qual parte será tratada pela Nuvem. Por fim, salienta-se que essa proposta está vinculada ao projeto temático financiado pela FAPESP (processo: 2015/24494-8).

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Publicações científicas (6)
(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)
LOBATO JUNIOR, WELLINGTON; DE SOUZA, ALLAN M.; PEIXOTO, MAYCON L. M.; ROSARIO, DENIS; VILLAS, LEANDRO; IEEE. A Cache Strategy for Intelligent Transportation System to Connected Autonomous Vehicles. 2020 IEEE 92ND VEHICULAR TECHNOLOGY CONFERENCE (VTC2020-FALL), v. N/A, p. 5-pg., . (18/23126-3, 15/24494-8)
PEIXOTO, MAYCON L. M.; CRUZ, EDSON M.; MAIA, ADRIANO H. O.; SANTOS, MARIESE C. A.; LOBATO JUNIOR, WELLINGTON, V; VILLAS, LEANDRO A.; IEEE. Exploiting Fog Computing with an Adapted DBSCAN for Traffic Congestion Detection System. 2020 IEEE 92ND VEHICULAR TECHNOLOGY CONFERENCE (VTC2020-FALL), v. N/A, p. 5-pg., . (18/23126-3, 15/24494-8)
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RODRIGUES, DIEGO O.; MAIA, GUILHERME; BRAUN, TORSTEN; LOUREIRO, ANTONIO A. F.; PEIXOTO, MAYCON L. M.; VILLAS, LEANDRO A.. Exploring Hybrid-Multimodal Routing to Improve User Experience in Urban Trips. APPLIED SCIENCES-BASEL, v. 11, n. 10, . (18/23126-3, 18/19639-5, 18/12447-3, 15/24494-8, 20/11259-9)
PEIXOTO, M. L. M.; MOTA, E.; MAIA, A. H. O.; LOBATO, W.; SALAHUDDIN, M. A.; BOUTABA, R.; VILLAS, L. A.. FogJam: A Fog Service for Detecting Traffic Congestion in a Continuous Data Stream VANET. Ad Hoc Networks, v. 140, p. 15-pg., . (18/23126-3, 19/19105-3, 15/24494-8)