DIMINUIÇÃO DE LATÊNCIA EM REDES 5G POR MEIO DE CLASSIFICAÇÃO DE TRÁFEGO
Carregando...
Arquivos
Citações na Scopus
Tipo de produção
Trabalho de Conclusão de Curso
Data
2022-12-06
Autores
GUILHERME GOMES CHAGAS
LUCA MILLA MACHADO
MATHEUS LUIZ GONÇALVES PELICER
THIAGO SOARES CARDOSO DA SILVA
LUCA MILLA MACHADO
MATHEUS LUIZ GONÇALVES PELICER
THIAGO SOARES CARDOSO DA SILVA
Orientador
Flávio Tonidandel
Periódico
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Citação
Texto completo (DOI)
Palavras-chave
Resumo
Com os recentes avanços na adoção de veículos autônomos e de cidades inteligentes
em redes 5G, resolver o problema de alta latência em ambientes urbanos passou a ser uma
grande prioridade para que a implementação desses serviços se torne algo viável. Um dos maiores
causadores da alta latência é a disputa por largura de banda e recursos de processamento
pelos usuários. Especificamente, em redes 5G, o processamento dos sinais de rádio e das aplicações
geradas pelos usuários devem ser transmitidas até um nó de processamento em névoa
computacional para serem atendidas. Dependendo da distância desse nó de processamento dos
elementos móveis a latência pode ser maior ou menor, além disso quanto mais processamento
for centralizado em um único nó maior será a latência experimentada pelos usuários. Então, o
presente trabalho explora o uso de algoritmos de agrupamento e de alocação de recursos para
alocar o processamento de dispositivos móveis em nós que possam prover a melhor latência
possível. A metodologia deste trabalho está subdividida em 3 etapas, sendo elas: i) Criação da
carga de trabalho, ii) Agrupamento dos dispositivos da carga de trabalho, iii) Alocação dos grupos.
Na primeira etapa foi criada a carga de trabalho utilizada, baseada na distribuição normal
da soma capacidade máxima dos nós de processamento do modelo proposto. Na segunda etapa
são utilizados 2 algoritmos de agrupamentos: K-Means e Ward Hierarchical Clustering sob a
carga de trabalho criada na etapa anterior. Na terceira etapa, foram utilizados 4 métodos de alocação,
sendo elas: definidas por prioridade, névoa primeiro, utilizando apenas processamento
em nuvem e utilizando apenas processamento em nuvem. As principais contribuições deste
trabalho foram: a confirmação de que a classificação de tráfego pode sim gerar uma redução
na latência das aplicações e o melhor método para realizar essa alocação seria alocá-las na névoa
e fazer a transferência dos dispositivos não prioritários para a nuvem quando a capacidade
máxima da névoa for alcançada.