DAOS : a drift adaptive system for offloading cep in edge computing

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SILVA NETO, João Alexandre da
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
dARK ID: ark:/64986/0013000013cdz
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/48551
Resumo: FONSÊCA, Jorge, também é conhecido em citações bibliográficas por: FONSÊCA, Jorge Cavalcanti Barbosa.
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In this scenario, one of the challenges is supporting those applications and keeping optimal resource usage and minimal latency. State-of-the-art solutions have suggested computational offloading techniques to distribute processing between the edge device and a robust cloud instance, reaching that optimization. The traditional offloading techniques use a policy-based ap- proach that compares the device resource usage to predefined thresholds. However, they are few adaptive to changes over time, depending on domain specialists to configure the threshold values. As a solution, decision approaches apply Machine Learning (ML) to learn with the device contextual data to make the best offloading decision. Otherwise, edge devices are known for their resource limitation compared to the cloud, making it hard to use traditional ML models. This scenario demands the usage of online learning algorithms that do not depend on historical data storage and can adapt to changes in the data distribution, known as concept drifts. Therefore, this research proposes DAOS (Drift Adaptive Offloading System), which aims to use online learning and concept drift detection on offloading decisions to optimize the deployment of CEP applications in the edge. Also, it adopts a fallback mechanism to use policies when the models are not reli- able. The proposed solution is analyzed through a performance evaluation that compares DAOS with the traditional policy-based mechanism in isolation, varying the CEP applica- tion’s complexity and data throughput received. The evaluation results show a statistical difference between the approaches, making clear that using online learning and concept drift detection improves CEP offloading decisions and optimizes the resource usage in the edge.Processamento de Eventos Complexos (CEP) é um paradigma utilizado para identi- ficar padrões em um fluxo de eventos, viabilizando aplicações para detecção de fraudes fi- nanceiras ou anomalias em redes de computadores. Além disso, outro paradigma chamado Computação na Borda é utilizado para estender o CEP e possibilitar que o mesmo seja implantado em dispositivos que ficam mais próximos da origem dos eventos. Consequente- mente, isso viabiliza aplicações críticas, onde o tempo de resposta é um fator importante. Um dos desafios nesse cenário é manter essas aplicações sendo executadas na borda com um uso otimizado de recursos e atendendo aos requisitos de tempo de resposta. Para resolver isso, soluções do estado-da-arte sugerem estratégias de transferência de dados computacional para distribuir o processamento entre os dispositivos de borda e uma in- stância mais robusta na cloud. As técnicas tradicionais de transferência de dados usam um mecanismo baseado em políticas, comparando o uso atual de recursos com limites manualmente especificados. No entanto, essas técnicas são pouco adaptáveis à mudanças ao longo do tempo, exigindo que as políticas sejam constantemente reconfiguradas por especialistas do domínio. Uma solução para isso é utilizar aprendizagem de máquina para aprender com os dados contextuais dos dispositivos e auxiliar o processo de decisão de maneira inteligente. Contudo, os dispositivos de borda possuem limitações de recursos quando comparado com a cloud, dificultando o uso de modelos tradicionais de apren- dizagem. Por essa razão, são escolhidos modelos que aprendem de maneira incremental, não dependem de histórico de dados e se adaptam à mudanças de conceito. Portanto, este trabalho propõe a solução DAOS (Drift Adaptive Offloading System), que tem como objetivo utilizar aprendizagem online e detecção de mudanças de conceito no processo de tomada de decisão de transferência de dados, visando otimizar a execução de aplicações CEP na borda. Além disso, ele adota um mecanismo de troca de estratégia para utilizar políticas estáticas enquanto os modelos de inteligência não forem confiáveis. Essa proposta é analisada através de uma avaliação de performance que compara o DAOS com a abor- dagem puramente baseada em políticas, variando a complexidade da aplicação e a taxa de transferência dos dados. A avaliação mostrou que existe uma diferença estatisticamente significativa entre as duas abordagens, evidenciando que as técnicas adotadas pelo DAOS melhoram as decisões de transferência de dados de aplicações CEP na borda.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 ComputadoresAprendizagem de máquinaDAOS : a drift adaptive system for offloading cep in edge computinginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALDISSERTAÇÃO João Alexandre da Silva Neto.pdfDISSERTAÇÃO João Alexandre da Silva Neto.pdfapplication/pdf3238522https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/48551/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Jo%c3%a3o%20Alexandre%20da%20Silva%20Neto.pdf148d723230394356d3df75f1602b0c34MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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