Resumo: A computação em névoa é um paradigma no qual recursos computacionais estão próximos dos usuários finais, complementando a computação em nuvem e permitindo a execução de cargas de trabalho com latência reduzida. A computação em névoa permite o desenvolvimento de novas aplicações com requisitos de baixa latência e também pode melhorar a execução de aplicações típica da nuvem. A infraestrutura de uma névoa é composta por nós névoa, que são dispositivos com recursos de processamento, comunicação, e armazenamento posicionados no contínuo entre os usuários finais e a nuvem. Um dos primeiros passos na criação de uma infraestrutura de computação em névoa é a determinação da localização de nós névoa. Essa decisão é fundamental pois os usuários são móveis e, consequentemente, os nós névoa precisam estar posicionados em diferentes regiões geográficas a fim de suportar os requisitos de latência das aplicações. Além disso, a localização de nós névoa, assim como a configuração de hardware dos nós, precisa considerar as demandas variáveis de usuários no tempo e espaço. Esta tese propõe soluções para a localização de nós névoa considerando diferentes aspectos de uma infraestrutura de computação em névoa. Primeiro, uma solução para reduzir as despesas de capital da infraestrutura é proposta. Segundo, a localização de nós névoa é decidida de forma a reduzir o consumo de energia dos dispositivos de usuários. Terceiro, soluções com nós névoa montados em veículos aéreos não tripulados (VANTs) são estudadas. Finalmente, um mecanismo de alocação de recursos para ambientes de névoa e nuvem é proposto. Todas soluções visam prover a melhor infraestrutura para usuários executando cargas de trabalho com requisitos de baixa latência. As diferentes soluções podem ser aplicadas individualmente ou combinadas. Nesta tese, o problema de localização de nós névoa é formulado com modelos de programação linear, e diferentes algoritmos heurísticos são propostos a fim de lidar com cenários representando áreas metropolitanas. Todas avaliações foram obtidas através de simulações. A avaliação das soluções desta tese foi feita através de simulações de áreas metropolitanas habitadas por milhões de pessoas. Nós névoa são caracterizados de acordo com sua localização e capacidade de processamento. VANTs com operações limitadas por baterias também são simulados como nós névoa. Os resultados mostram que, apesar da dificuldade de lidar com demandas variáveis, diferentes soluções são possíveis para reduzir a subutilização de recursos, como reduzir ligeiramente a aceitação de usuários a fim de reduzir os custos de implantação, ou empregar VANTs para processar picos de demandas. Os algoritmos propostos são escaláveis. Esta tese amplia o conhecimento do problema de localização de nós névoa e trabalhos futuros podem dar continuidade às soluções aqui propostas Ver menos

Abstract: Fog computing is a paradigm in which resources are close to the end-users, complementing cloud computing and allowing the execution of workloads with reduced latency. Fog computing enables the deployment of new applications with low-latency requirements and can improve the execution of typical cloud applications. Fog computing relies on fog nodes, facilities with processing, networking, and storage resources placed in the continuum between end-users and the cloud. An early step in the design of a fog computing infrastructure is the location of fog nodes. This decision is crucial because end-users are mobile and, consequently, fog nodes must be deployed in different geographical regions to meet the latency requirements of applications. Moreover, users' demands are variable in time. Therefore, the location of fog nodes as well as their hardware configuration must take into account the variable demands of end-users in time and space. This thesis proposes solutions to the location of fog nodes considering different aspects of a fog computing infrastructure. First, a solution to reduce the capital expenditure of the infrastructure is proposed. Second, the location of fog nodes is decided so that the end-user devices can reduce their energy consumption. Third, solutions with mobile fog nodes mounted on unmanned aerial vehicles (UAVs) are investigated. Finally, a resource allocation mechanism for fog-cloud infrastructures is proposed. All solutions aim at providing the best infrastructure for end-users running workloads with low-latency requirements. Different solutions can be individually applied or combined. In this thesis, the fog node location problem is formulated as linear programming models, and different heuristic algorithms are proposed to deal with scenarios representing metropolitan areas. All evaluations were made using simulations. The evaluation of solutions in this thesis was made using simulations of metropolitan areas inhabited by millions of people. Fog nodes are characterized by their location and processing capacity. UAVs with operations limited by batteries are also simulated as fog nodes. Results show that, although dealing with variable demands is challenging, different solutions are possible to reduce underutilization of resources, such as slightly reducing the acceptance of requests to obtain large savings with the deployment costs, or employing UAVs to process peaks of demands. The proposed algorithms were shown to be scalable. The work in this thesis pushes the boundaries of the knowledge of the fog node location problem and can be adapted for future work Ver menos