Resumo: A demanda por serviços multimídia em redes móveis têm aumentado nos últimos anos. A grande quantidade de usuários, tanto consumindo quanto produzindo esses serviços de e para a Nuvem, pode ultrapassar a capacidade de largura de banda disponível da rede e resultar em baixa qualidade de experiência. Apesar dos muitos benefícios que a Computação em Nuvem oferece, como alta disponibilidade e escalabilidade, os serviços multimídia exigem fluxo constante e contínuo de pacotes com baixa latência, requisitos que a Computação em Nuvem ocasionalmente pode, em determinadas situações, não fornecer. A Computação em Névoa, em conjunto com a Nuvem, apresentam-se como uma solução para atender esses serviços e aplicações sensíveis a latência, onde a gestão de todos os recursos acontece de forma hierárquica e coordenada, desde a Nuvem até os dispositivos finais. Esses serviços podem ser alocados em nós névoas que são capazes de virtualizar suas funções e migrar os serviços de acordo com as requisições. A natureza hierárquica, distribuída e heterogênea das instâncias computacionais torna o posicionamento desses serviços nesse ambiente uma tarefa desafiadora. Nesta dissertação de mestrado, inicialmente é proposto um método para a criação de ambientes hierárquicos Nuvem-Névoa. O método proposto utiliza uma abordagem bottom-up, iniciando-se a partir de um conjunto de estações base e organiza novos nós hierarquicamente em camadas, produzindo um ambiente hierárquico Nuvem-Névoa. Além disso, é proposto um algoritmo denominado SMART-FL para o problema de posicionamento de serviços multimídia em ambientes hierárquicos Nuvem-Névoa modelado como um Problema de Localização de Facilidades Capacitadas. O objetivo é encontrar o menor conjunto de nós considerando suas capacidades de armazenamento para fornecer serviços multimídia de forma que a latência seja minimizada. Para melhorar ainda mais a entrega desses serviços, o volume de tráfego da rede é predito. O objetivo é reservar um conjunto de nós para alocar esses serviços através do volume de tráfego predito. A avaliação de desempenho é realizada considerando um mês do volume de tráfego real da rede móvel de Milão, Itália. Os resultados são comparados considerando seis estratégias de posicionamento de serviços e avaliados em termos da latência, pacotes entregues, requisições atendidas e uso da rede. Os resultados mostram que o algoritmo proposto posiciona os serviços multimídia em nós com capacidade de armazenamento adequada, próximos aos usuários e com latência média inferior a todas as estratégias. Devido ao volume de tráfego predito, o posicionamento torna-se ainda mais eficiente em razão do armazenamento dos nós reservados previamente. O processamento e armazenamento perto da fonte de dados, sem a necessidade do envio de todos esses serviços para a Nuvem centralizada, reduz o uso da rede total em 52%, pois menos canais para transmissão dos dados são utilizados, diferentemente quando os serviços estão posicionados na Nuvem. Além disso, utilizando as informações obtidas nesse trabalho, pode-se implementar uma estratégia para o desligamento dos servidores na Nuvem a fim de economizar energia Ver menos

Abstract: The demand for multimedia services in mobile networks has increased in the last years. The high quantity of users' mobiles, both consuming and producing multimedia content to and from the Cloud, can outpace the available bandwidth capacity and incur quality of experience. Despite the many benefits that Cloud Computing offers, such as high availability and scalability, multimedia services require a constant and continuous flow of packets with low latency, requirements that Cloud Computing, in certain situations, can not provide adequately. These services require a constant and continuous flow of packages with low latency. Furthermore, using Fog Computing, it is possible to improve on the issues mentioned above, being especially useful in latency-sensitive applications such nodes are physically much closer to devices than centralized data centers. According to requests, these services can be allocated on fog nodes that can virtualize their functions and migrate services. The hierarchical, distributed, and heterogeneous nature of computational instances makes these services' positioning in this environment a challenging task. Therefore, this dissertation proposes a method to design/create a hierarchical multi-tier Cloud-to-Fog network. The proposed method uses a bottom-up approach, starting from a set of base stations, and arranges new nodes hierarchically, from Edge to Cloud. Moreover, it introduces a novel multimedia service placement algorithm, named SMART-FL, for multi-tier Cloud-Fog environments modeled as a Capacitated Facility Location Problem. The goal is to select the minimum number of nodes, considering their hardware capacities for providing multimedia services, so that the latency for servicing all the demands is minimized. To further improve these service delivery, two models are considered for traffic flow prediction. The goal is to predict future demand and reserve the storage capacity of nodes to improve multimedia services' positioning. The performance assessment was composed of one month of real-world mobile network traffic data from Milan, Italy. The results are compared considering six multimedia services placement strategies and evaluated in terms of latency, package delivery, requests attempted, and network usage. The results show that our algorithm can achieve the right balance among the Fog nodes' geographical location along with their hardware capacity and the users' location. Hence, this solution enhances the quality of experience since the response time is lower in comparison to the Cloud tier, reducing the latency. Due to data traffic volume prediction, positioning becomes even more efficient due to previously reserved nodes' storage. Processing and storage near the data source improve the services delivered to end-users. For example, a fog node can be responsible for the video stream, which is quicker than sending the Cloud's request for centralized processing. Furthermore, using the information obtained in this work, it is possible to implement a strategy for shutting down servers in the Cloud to save energy Ver menos