Edge-On : uma plataforma multicamadas com suporte ao processamento e compartilhamento de conteúdo na borda da rede para a Internet de Veículos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: BARBOSA, Francisco Edigleison da Silva
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
dARK ID: ark:/64986/001300000cp98
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/37649
Resumo: As redes veiculares (Vehicular Ad Hoc Networks - VANETs) evoluíram dos modos de comunicação tradicionais denominados veículo para veículo (Vehicle-to-Vehicle - V2V) e veículo para infraestrutura (Vehicle-to-Infrastructure - V2I ) para a chamada Internet de veículos (Internet of Vehicles - IoV ), permitindo comunicação veículo para tudo (Vehicleto-Everything - V2X) através da sinergia com a computação em nuvem e a Internet das coisas (Internet of Things - IoT). Estima-se que haverá mais de 300 milhões de carros conectados até 2022, gerando mais de 400 PetaBytes de dados nos mais diversos tipos de redes móveis. Dessa forma, surgem vários desafios no projeto de arquiteturas e mecanismos que viabilizem o compartilhamento de conteúdo de maneira eficiente, bem como o suporte aos requisitos de baixa latência nas comunicações para tomadas de decisão em aplicações focadas em carros conectados e segurança dos passageiros e pedestres. Neste sentido, por um lado o paradigma de redes definidas por software (Software Defined Networking - SDN) tem sido empregado para permitir melhor gerenciamento, flexibilidade e programabilidade da rede veicular; por outro, computação na borda (Edge Computing) e na névoa (Fog Computing) podem auxiliar na redução da latência, permitindo armazenamento e processamento mais próximos do usuário. Contudo, soluções utilizando estes e outros blocos construtores das redes 5G ainda são incipientes diante dos requisitos para a efetiva operação e implantação de serviços para a IoV. Esta dissertação propõe uma plataforma hierárquica denominada Edge-On para processamento de dados de ponta a ponta, que permite a replicação na borda da rede dos conteúdos mais requisitados, distribuindo-os tanto na camada (Multi-access Edge Computing - MEC), quanto nos próprios veículos por meio de um modelo de (On Board Unit - OBU) e Fog baseados em um plano de dados OpenFlow e com suporte a containers. Edge-On considera camada de nuvem remota OpenStack, controlador SDN e switches como funções de rede virtuais (Virtual Network Function - VFN) , camada intermediária MEC na borda da rede e próxima às (Road-Side Units - RSU), provendo comunicação via APIs, bem como orquestração Docker Swarm e (Network Function Virtualization - NFV). O modelo em camadas e de orquestração propostos viabilizam a criação de templates e execução dinâmica de aplicações em microsserviços. A camada Fog nos veículos considera uma estratégia que permite compartilhamento de conteúdo entre os veículos via protocolo Torrent (Peer-to-Peer - P2P), sem a necessidade de infraestrutura, tolerante a falhas e com suporte à mobilidade. Avaliamos a proposta em cenários de transferência de arquivos e compartilhamento de conteúdo. Os resultados são promissores e indicam que a arquitetura pode lidar com os requisitos rigorosos em termos de latência para aplicações IoV.
id UFPE_2b2f2ebcb260a26e7d887f73142a2482
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpe.br:123456789/37649
network_acronym_str UFPE
network_name_str Repositório Institucional da UFPE
repository_id_str 2221
spelling BARBOSA, Francisco Edigleison da Silvahttp://lattes.cnpq.br/3749960187121741http://lattes.cnpq.br/8664169441117482DIAS, Kelvin Lopes2020-08-14T17:11:45Z2020-08-14T17:11:45Z2019-09-06BARBOSA, Francisco Edigleison da Silva. Edge-On: uma plataforma multicamadas com suporte ao processamento e compartilhamento de conteúdo na borda da rede para a Internet de Veículos. 2019. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2019.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/37649ark:/64986/001300000cp98As redes veiculares (Vehicular Ad Hoc Networks - VANETs) evoluíram dos modos de comunicação tradicionais denominados veículo para veículo (Vehicle-to-Vehicle - V2V) e veículo para infraestrutura (Vehicle-to-Infrastructure - V2I ) para a chamada Internet de veículos (Internet of Vehicles - IoV ), permitindo comunicação veículo para tudo (Vehicleto-Everything - V2X) através da sinergia com a computação em nuvem e a Internet das coisas (Internet of Things - IoT). Estima-se que haverá mais de 300 milhões de carros conectados até 2022, gerando mais de 400 PetaBytes de dados nos mais diversos tipos de redes móveis. Dessa forma, surgem vários desafios no projeto de arquiteturas e mecanismos que viabilizem o compartilhamento de conteúdo de maneira eficiente, bem como o suporte aos requisitos de baixa latência nas comunicações para tomadas de decisão em aplicações focadas em carros conectados e segurança dos passageiros e pedestres. Neste sentido, por um lado o paradigma de redes definidas por software (Software Defined Networking - SDN) tem sido empregado para permitir melhor gerenciamento, flexibilidade e programabilidade da rede veicular; por outro, computação na borda (Edge Computing) e na névoa (Fog Computing) podem auxiliar na redução da latência, permitindo armazenamento e processamento mais próximos do usuário. Contudo, soluções utilizando estes e outros blocos construtores das redes 5G ainda são incipientes diante dos requisitos para a efetiva operação e implantação de serviços para a IoV. Esta dissertação propõe uma plataforma hierárquica denominada Edge-On para processamento de dados de ponta a ponta, que permite a replicação na borda da rede dos conteúdos mais requisitados, distribuindo-os tanto na camada (Multi-access Edge Computing - MEC), quanto nos próprios veículos por meio de um modelo de (On Board Unit - OBU) e Fog baseados em um plano de dados OpenFlow e com suporte a containers. Edge-On considera camada de nuvem remota OpenStack, controlador SDN e switches como funções de rede virtuais (Virtual Network Function - VFN) , camada intermediária MEC na borda da rede e próxima às (Road-Side Units - RSU), provendo comunicação via APIs, bem como orquestração Docker Swarm e (Network Function Virtualization - NFV). O modelo em camadas e de orquestração propostos viabilizam a criação de templates e execução dinâmica de aplicações em microsserviços. A camada Fog nos veículos considera uma estratégia que permite compartilhamento de conteúdo entre os veículos via protocolo Torrent (Peer-to-Peer - P2P), sem a necessidade de infraestrutura, tolerante a falhas e com suporte à mobilidade. Avaliamos a proposta em cenários de transferência de arquivos e compartilhamento de conteúdo. Os resultados são promissores e indicam que a arquitetura pode lidar com os requisitos rigorosos em termos de latência para aplicações IoV.FACEPEVehicular Ad Hoc Networks (VANETs) have evolved from traditional Vehicle-to-Vehicle (V2V), and Vehicle-to-Infrastructure (V2I) communications to the so-called Internet of Vehicles (IoV) enabled by the integration with cloud computing and Internet of Things (IoT). Reports estimate that there will exist over 300 million connected cars by 2022, producing over 400 PetaBytes of data across a wide range of mobile networks. Such a scenario creates several challenges to design the architectures and mechanisms to enable efficient data dissemination such as content sharing. They also need to support low latency communications for decision making in applications focused on connected cars and the safety of passengers and pedestrians. On the one hand, the Software Defined Networking (SDN) has been employed to allow better management, flexibility, and programmability of both wired and vehicular network; on the other hand, Edge Computing and Fog Computing can help reduce latency, deploying storage and processing closer to end devices. However, solutions using these and other building blocks of 5G networks are still incipient given the requirements for effective operation and deployment of services for IoV. This dissertation proposes a hierarchical platform called Edge-On for end-to-end data processing, which allows the replication of the most requested content at the edge of the network, distributing it both in the Multi-access Edge Computing (MEC) layer and in the vehicles themselves through an On Board Unit (OBU) model and a Fog based on an OpenFlow data plan and with container support. Edge-On considers OpenStack remote cloud layer, SDN controller and switches to be Virtual Network Function (VNF), MEC mid-tier at the network edge and near Road-Side Units (RSU), providing communication via APIs, as well as Docker Swarm orchestration and Network Function Virtualization (NFV). The proposed layered model and orchestration enable the creation of templates for services and applications as well as the dynamic execution of microservices. The fog layer in vehicles allows infrastructure-independent, fault-tolerant content sharing between vehicles via Peer-to-Peer (P2P) protocol with mobility support. We evaluated the proposal in both file transfer and content sharing scenarios. The results are promising and indicate that the architecture can handle stringent latency requirements for IoV applications.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessRedes de Computadores e Sistemas DistribuídosInternet de VeículosVirtualização de Funções de RedeRedes Definidas por SoftwareEdge-On : uma plataforma multicamadas com suporte ao processamento e compartilhamento de conteúdo na borda da rede para a Internet de Veículosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETEXTDISSERTAÇÃO Francisco Edigleison da Silva Barbosa.pdf.txtDISSERTAÇÃO Francisco Edigleison da Silva Barbosa.pdf.txtExtracted texttext/plain219674https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/37649/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Francisco%20Edigleison%20da%20Silva%20Barbosa.pdf.txtdf02ccca16162f097c80f61a6183a682MD54THUMBNAILDISSERTAÇÃO Francisco Edigleison da Silva Barbosa.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Francisco Edigleison da Silva Barbosa.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1262https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/37649/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Francisco%20Edigleison%20da%20Silva%20Barbosa.pdf.jpg42e0c375fcb51448c3583592b70c54b3MD55ORIGINALDISSERTAÇÃO Francisco Edigleison da Silva Barbosa.pdfDISSERTAÇÃO Francisco Edigleison da Silva Barbosa.pdfapplication/pdf3016506https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/37649/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Francisco%20Edigleison%20da%20Silva%20Barbosa.pdf124656c0d46e0398910212d23e7c322dMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/37649/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82310https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/37649/3/license.txtbd573a5ca8288eb7272482765f819534MD53123456789/376492020-08-15 02:10:40.77oai:repositorio.ufpe.br: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212020-08-15T05:10:40Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Edge-On : uma plataforma multicamadas com suporte ao processamento e compartilhamento de conteúdo na borda da rede para a Internet de Veículos
title Edge-On : uma plataforma multicamadas com suporte ao processamento e compartilhamento de conteúdo na borda da rede para a Internet de Veículos
spellingShingle Edge-On : uma plataforma multicamadas com suporte ao processamento e compartilhamento de conteúdo na borda da rede para a Internet de Veículos
BARBOSA, Francisco Edigleison da Silva
Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos
Internet de Veículos
Virtualização de Funções de Rede
Redes Definidas por Software
title_short Edge-On : uma plataforma multicamadas com suporte ao processamento e compartilhamento de conteúdo na borda da rede para a Internet de Veículos
title_full Edge-On : uma plataforma multicamadas com suporte ao processamento e compartilhamento de conteúdo na borda da rede para a Internet de Veículos
title_fullStr Edge-On : uma plataforma multicamadas com suporte ao processamento e compartilhamento de conteúdo na borda da rede para a Internet de Veículos
title_full_unstemmed Edge-On : uma plataforma multicamadas com suporte ao processamento e compartilhamento de conteúdo na borda da rede para a Internet de Veículos
title_sort Edge-On : uma plataforma multicamadas com suporte ao processamento e compartilhamento de conteúdo na borda da rede para a Internet de Veículos
author BARBOSA, Francisco Edigleison da Silva
author_facet BARBOSA, Francisco Edigleison da Silva
author_role author
dc.contributor.authorLattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/3749960187121741
dc.contributor.advisorLattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/8664169441117482
dc.contributor.author.fl_str_mv BARBOSA, Francisco Edigleison da Silva
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv DIAS, Kelvin Lopes
contributor_str_mv DIAS, Kelvin Lopes
dc.subject.por.fl_str_mv Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos
Internet de Veículos
Virtualização de Funções de Rede
Redes Definidas por Software
topic Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos
Internet de Veículos
Virtualização de Funções de Rede
Redes Definidas por Software
description As redes veiculares (Vehicular Ad Hoc Networks - VANETs) evoluíram dos modos de comunicação tradicionais denominados veículo para veículo (Vehicle-to-Vehicle - V2V) e veículo para infraestrutura (Vehicle-to-Infrastructure - V2I ) para a chamada Internet de veículos (Internet of Vehicles - IoV ), permitindo comunicação veículo para tudo (Vehicleto-Everything - V2X) através da sinergia com a computação em nuvem e a Internet das coisas (Internet of Things - IoT). Estima-se que haverá mais de 300 milhões de carros conectados até 2022, gerando mais de 400 PetaBytes de dados nos mais diversos tipos de redes móveis. Dessa forma, surgem vários desafios no projeto de arquiteturas e mecanismos que viabilizem o compartilhamento de conteúdo de maneira eficiente, bem como o suporte aos requisitos de baixa latência nas comunicações para tomadas de decisão em aplicações focadas em carros conectados e segurança dos passageiros e pedestres. Neste sentido, por um lado o paradigma de redes definidas por software (Software Defined Networking - SDN) tem sido empregado para permitir melhor gerenciamento, flexibilidade e programabilidade da rede veicular; por outro, computação na borda (Edge Computing) e na névoa (Fog Computing) podem auxiliar na redução da latência, permitindo armazenamento e processamento mais próximos do usuário. Contudo, soluções utilizando estes e outros blocos construtores das redes 5G ainda são incipientes diante dos requisitos para a efetiva operação e implantação de serviços para a IoV. Esta dissertação propõe uma plataforma hierárquica denominada Edge-On para processamento de dados de ponta a ponta, que permite a replicação na borda da rede dos conteúdos mais requisitados, distribuindo-os tanto na camada (Multi-access Edge Computing - MEC), quanto nos próprios veículos por meio de um modelo de (On Board Unit - OBU) e Fog baseados em um plano de dados OpenFlow e com suporte a containers. Edge-On considera camada de nuvem remota OpenStack, controlador SDN e switches como funções de rede virtuais (Virtual Network Function - VFN) , camada intermediária MEC na borda da rede e próxima às (Road-Side Units - RSU), provendo comunicação via APIs, bem como orquestração Docker Swarm e (Network Function Virtualization - NFV). O modelo em camadas e de orquestração propostos viabilizam a criação de templates e execução dinâmica de aplicações em microsserviços. A camada Fog nos veículos considera uma estratégia que permite compartilhamento de conteúdo entre os veículos via protocolo Torrent (Peer-to-Peer - P2P), sem a necessidade de infraestrutura, tolerante a falhas e com suporte à mobilidade. Avaliamos a proposta em cenários de transferência de arquivos e compartilhamento de conteúdo. Os resultados são promissores e indicam que a arquitetura pode lidar com os requisitos rigorosos em termos de latência para aplicações IoV.
publishDate 2019
dc.date.issued.fl_str_mv 2019-09-06
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2020-08-14T17:11:45Z
dc.date.available.fl_str_mv 2020-08-14T17:11:45Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv BARBOSA, Francisco Edigleison da Silva. Edge-On: uma plataforma multicamadas com suporte ao processamento e compartilhamento de conteúdo na borda da rede para a Internet de Veículos. 2019. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2019.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/37649
dc.identifier.dark.fl_str_mv ark:/64986/001300000cp98
identifier_str_mv BARBOSA, Francisco Edigleison da Silva. Edge-On: uma plataforma multicamadas com suporte ao processamento e compartilhamento de conteúdo na borda da rede para a Internet de Veículos. 2019. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2019.
ark:/64986/001300000cp98
url https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/37649
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFPE
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPE
instname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
instname_str Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron_str UFPE
institution UFPE
reponame_str Repositório Institucional da UFPE
collection Repositório Institucional da UFPE
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/37649/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Francisco%20Edigleison%20da%20Silva%20Barbosa.pdf.txt
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/37649/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Francisco%20Edigleison%20da%20Silva%20Barbosa.pdf.jpg
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/37649/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Francisco%20Edigleison%20da%20Silva%20Barbosa.pdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/37649/2/license_rdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/37649/3/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv df02ccca16162f097c80f61a6183a682
42e0c375fcb51448c3583592b70c54b3
124656c0d46e0398910212d23e7c322d
e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34
bd573a5ca8288eb7272482765f819534
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
repository.mail.fl_str_mv attena@ufpe.br
_version_ 1815172790870867968