04 dezembro 2024
Paradigmas de computação distribuída: Cluster, Grid , Edge, Fog e Cloud Computing.
Paradigmas de computação distribuída: Cluster, Grid , Edge, Fog e Cloud Computing
Curso: LIcenciatura Engenharia MultimédiaArquitetura Funcionamento ComputadoresNome: Carlos Loureiro Número: 2022299 carlos.loureiro.2022299@my.istec.pt
objetivos de Aprendizagem
- Identificar as arquiteturas computacionais de Cluster, Grid, Edge, Fog e Cloud Computing;
- Definir os conceitos de Cluster, Grid, Edge, Fog e Cloud Computing;
- Identificar as áreas de aplicação e vantagens e desvantagens das diferentes arquiteturas
- Conhecer as várias tecnologias agregadas à Cloud Computing
- Desenvolver o interesse, a curiosidade sobre os serviços da Cloud
- Aprofundar o pensamento crítico na avaliação e feedback entre pares;
Paradigmas de computação distribuída: Cluster, Grid , Edge, Fog e Cloud Computing
Introdução
A informática evoluiu significativamente desde a era dos mainframes, os computadores eram de grandes dimenções, caros e de acesso restrito. Esses sistemas ofereciam alta capacidade de processamento e eram utilizados principalmente por grandes empresas . No entanto, como eram partilhados por muitos utilizadores com acesso sequencial, essa limitação restringia o seu potencial para a inovação e crescimento.A evolução do computador nas empresas Com o avanço da tecnologia, as empresas passaram dos minicomputadores para os computadores pessoais (PCs), o que trouxe mais descentralização e flexibilidade. Nos anos 1980 e 1990, a crescente popularidade dos PCs e o desenvolvimento das redes incentivaram as empresas a ligar os computadores entre si, para melhorarem o seu processamento e armazenamento, o que originou os primeiros Clusters.
Paradigmas de computação distribuída: Cluster, Grid , Edge, Fog e Cloud Computing
IEEE Internet Computing ( Volume: 14, Issue: 5, Sept.-Oct. 2010)
ÍNDICE
Comparação entre as arquiteturas
Cluster Computing
Grid Computing
Video
Paradigmas de computação distribuída: Cluster, Grid , Edge, Fog e Cloud Computing
Edge Computing
Questões
Fog Computing
Inquerito peer feedback
Cloud Computing
Referências e Agradecimentos
01
Cloud Computing
Cloud Computing
A computação na Cloud consiste na prestação de serviços informáticos (como armazenamento, processamento e software) através da Internet, permitindo o acesso remoto a recursos e dados sem a necessidade de infraestruturas físicas locais.
+INFO
Zbakh, M., Bakhouya, M., Essaaidi, M., & Manneback, P. (2018).
02
Tipos de Serviços na Cloud
- IaaS (Infrastructure as a Service):
Fornece infraestrutura virtualizada, como servidores, redes e armazenamento.
Os utilizadores controlam o sistema operativo e as aplicações, enquanto o fornecedor gere a infraestrutura subjacente.
Exemplo: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure.
- PaaS (Platform as a Service):
Fornece uma plataforma que permite o desenvolvimento, execução e gestão de aplicações sem a complexidade de gerir a infraestrutura.
O utilizador foca-se apenas no desenvolvimento da aplicação, enquanto o fornecedor gere o ambiente de execução.
Exemplo: Google App Engine, Heroku.
- SaaS (Software as a Service):
Fornece software pronto a usar através da internet, sem necessidade de instalação local.
Os utilizadores acedem ao software diretamente através de um navegador, com o fornecedor a gerir todas as operações.
Exemplo: Gmail, Microsoft 365, Dropbox.
Cloud Computing
Čičak, B., Gaši, N., & Ćosić, M. (2023)
03
Cloud:
Vantagens- Flexibilidade: Permite acesso aos recursos de qualquer local com internet.
- Escalabilidade: Ajusta facilmente os recursos conforme o consumo cresce ou diminui.
- Custo-Eficiência: Paga-se apenas pelos recursos utilizados, sem necessidade de infraestrutura própria.
- Manutenção Simplificada: Os gestores da nuvem executam as atualizações e o suporte técnico.
- Alta Disponibilidade: Garantia de acesso contínuo aos servidores.
Cloud Computing
Abdalla, P., & Varol, A. (2019).
04
Cloud:
Desvantagens- Dependência de Conexão: Funciona apenas com uma ligação estável à internet
- Custos a Longo Prazo: Uso contínuo pode tornar caro em comparação a uma infraestrutura própria.
- Segurança e Privacidade: Dados armazenados na nuvem podem estar mais vulneráveis a ataques.
- Dependência dos Gestores: Limitação ao suporte, ferramentas e ás próprias políticas do fornecedor.
- Latência: Transferência de dados para servidores remotos pode causar atrasos em certas aplicações.
Cloud Computing
CAbdalla, P., & Varol, A. (2019).
Concluão
05
Em suma - Cloud Computing
Através da Internet, a Cloud Computing permite que os dados, o trabalho e as aplicações dos utilizadores estejam acessíveis em qualquer dispositivo com ligação à Internet, em qualquer parte do mundo. A Cloud Computing pode ser privada e pública. Os serviços de Cloud Computing públicos fornecem serviços através da Internet mediante o pagamento de uma determinada taxa. Os Cloud Computing privados apenas fornecem serviços a um número específico de pessoas. Estes serviços são um sistema de rede que fornece serviços alocados. Existe também uma opção híbrida que combina aspectos dos serviços públicos e privados.
Cloud Computing
Índice
01
Grid Computing
A Grid Computing é uma rede de computadores que trabalham em conjunto como um supercomputador virtual para realizar tarefas de grande dimensão, como a análise de grandes conjuntos de dados.
Grid Computing
Ito, S., Yadome, M., Nishiki, T., Ishiduki, S., Inoue, H., Yamaguchi, R., & Miyano, S. (2019). .
02
Grid Computing
Grid Computing é uma rede de computadores que trabalham juntos para executar uma tarefa que seria difícil para uma única máquina. Todas as máquinas dessa rede funcionam sob o mesmo protocolo para atuar como um supercomputador virtual.Uma das tarefas que podem realizar é a análise de grandes conjuntos de dados ou a simulação de cenários que exigem um elevado nível de capacidade computacional. Os computadores da rede fornecem recursos como capacidade de processamento e de armazenamento em rede. Grid computing é um subconjunto da computação distribuída em que um supercomputador virtual é constituído por computadores ligados a uma rede através de algum tipo de barramento, normalmente Ethernet ou, ocasionalmente, a Internet. Além disso, pode ser visto como um método de computação paralela onde, por exemplo, em vez de numerosos núcleos de CPU numa única máquina, contém múltiplos núcleos dispersos por múltiplos locais.
Grid Computing
Cox, S., Lippert, T., Erbacci, G., & Trystram, D. (2006).
03
Grid Computing - Rede
Uma rede de Grid Computing consiste principalmente nestes três tipos de máquinas:
1. Nó (node) de Controlo: Um computador, geralmente um servidor ou grupo de servidores que administra toda a rede e mantém a conta dos recursos no pool de redes. 2. Gestor: O computador contribui com seus recursos para o pool de recursos da rede (O pool é como um "armazém partilhado" de recursos que pode ser acedido dinamicamente pelos utilizadores conforme necessário).. Ou seja, significa que um computador disponibiliza parte de seus recursos computacionais (como o processamento, memória, armazenamento, ou largura de banda) para serem usados de forma colaborativa dentro de uma rede de computadores. 3. Utilizador: O computador que utiliza os recursos da rede.
Grid Computing
Sungkar, A., & Kogoya, T. (2020).
04
Grid:
Vantagens- Aproveitamento de Recursos Distribuídos: Utiliza recursos de computadores geograficamente dispersos.
- Custo Reduzido: Aproveita infraestrutura existente, evitando necessidade de equipamentos dedicados.
- Escalabilidade: Fácil integração de novos recursos conforme o consumo de dados.
- Resiliência: Maior tolerância a falhas, já que tarefas podem ser redistribuídas entre nós(nodes).
- Flexibilidade: Capacidade de suportar diferentes aplicações ao mesmo tempo.
Grid Computing
CSungkar, A., & Kogoya, T. (2020).
06
Grid:
Desvantagens- Dificil de gerir: Configuração e controlo de recursos distribuídos são complexos.
- Dependência da Rede: Desempenho depende de uma ligação estável e de alta velocidade.
- Segurança: Dados podem estar mais vulneráveis nos ambientes distribuídos e heterogêneos.
- Problemas de Compatibilidade: Diversidade de sistemas podem criar/gerar conflitos.
- Latência: Sincronização entre os computadores pode causar atrasos nas aplicações com limite de tempo curto.
Grid Computing
Sungkar, A., & Kogoya, T. (2020).
06
Conclusão:
Grid computing é um modelo de computação que utiliza recursos distribuídos de uma forma global para resolver problemas de computação em larga escala. Ele oferece alta capacidade computacional e memória, utiliza recursos de diferentes organizações e proporciona benefícios como, o acesso a recursos inacessíveis e escalabilidade. No entanto, enfrenta desafios como a aplicação limitada e a concorrência de outros modelos de computação. Apesar disso, continua a ser uma abordagem válida e promissora, especialmente com o avanço de novas tecnologias.
Grid Computing
Sungkar, A., & Kogoya, T. (2020).
Índice
01
O que é um Cluster?
Cluster (ou clustering) é, o nome dado a um sistema que relaciona dois ou mais computadores para que estes trabalhem de forma conjunta no intuito de processar umatarefa. Estas máquinas dividem entre si as atividades de processamento e executam o trabalho em simultâneo.
Cluster Computing
Journal, I. (2022)
Cluster
02
A cada computador que participa do cluster é dado um nome de nó(Node). Teoricamente, não há limite para as os nós, no entanto, independentemente do número de máquinas que contém, o cluster deve ser “transparente”, ou seja, visível para os utilizadores ou outros sistemas que necessitem deste processamento como um único computador.
Cluster Computing
Para efeitos de manutenção e controlo, os nós do cluster devem estar interligados, preferencialmente, por uma tecnologia de rede, a Ethernet. É fundamental que o padrão implementado permita a inclusão ou remoção de nós do cluster. Caso contrário,a aplicaçao pode parar, caso o trabalho de recolocação e substituição de um computador que apresente problemas.
Journal, I. (2022)
03
Cluster:
Vantagens- Alta Performance: Distribuição de tarefas entre vários computadores melhora o processamento.
- Escalabilidade: Fácil adicionar mais máquinas ao cluster para uma maior capacidade.
- Alta Disponibilidade: Falhas num node/computador não compromete o funcionamento.
- Custo-Benefício: Podemos usar hardware comum em vez de sistemas dedicados de custo elevado.
- Flexibilidade: Adaptável a diferentes tipos de aplicações, como a computação científica e os servidores.
Cluster Computing
Mahdi, M., Hosny, K., & Elhenawy, I. (2021).
04
Cluster:
Desvantagens:- Complexidade: Configuração, manutenção exigem uma gestão técnica.
- Custo Inicial: Investimento numa infraestrutura e software (como rede e sistemas operativos).
- Consumo de Energia: Operação contínua de várias máquinas aumenta o consumo energético.
- Latência na Comunicação: Depende da eficiência da rede para troca de informações entre os nós(nodes).
- Problemas de Sincronização: Necessidade de coordenar os nós para evitar conflitos no exesso de trafego de dados.
Cluster Computing
Mahdi, M., Hosny, K., & Elhenawy, I. (2021).
Concluão
05
Conclusão:
Um cluster é como um grupo de trabalho altamente eficiente. Cada computador no cluster contribui para uma tarefa de maior dimensão, que resulta no grande poder de processamento. Esta arquitetura é perfeita para usos que exigem alta performance e capacidade de rápido processamento .
Os objectivos de um cluster incluem a otimização da sustentabilidade, a melhoria do desempenho e não só produzir resultados, mas também oferecer uma forma de compreender como esses resultados foram alcançados,é importante para que os utilizadores possam confiar nos mesmos, saber que estes têm como base processos transparentes e de fácil compreensão.
Cluster Computing
Journal, I. (2022).
Índice
Comparação entre Cluster, Grid, Cloud,Edge e Fog Computing
Comparação entre Cluster, Grid, Cloud,Edge e Fog Computing
Índice
01
Edge Computing
A Edge computing é onde os mundo físico e digital se ligam, permite a captura de dados e a comunicação entre os dispositivos. A Edge computing processa os dados mais perto dos utilizadores e dispositivos, reduzindo a latência e garantindo a eficiência dos dados em tempo real.
Cloud Computing
+INFO
Premsankar, G., Francesco, M., & Taleb, T. (2018).
02
Edge:
Vantagens:- Baixa Latência: Processamento próximo à fonte dos dados reduz o atraso.
- Eficiência no Uso da Rede: Menor necessidade de transmitir grandes volumes de dados para a nuvem.
- Confiabilidade: Funcionamento continuo mesmo com falhas na conexão.
- Melhor Privacidade: Dados podem ser processados localmente, reduzindo riscos de exposição dos dados.
- Suporte a IoT: Ideal para dispositivos inteligentes e aplicações que exigem respostas rápidas.
Cluster Computing
Premsankar, G., Francesco, M., & Taleb, T. (2018).
Edge:
03
Desvantagens:- Custo Inicial: Necessidade de investir em hardware e infraestrutura descentralizada.
- Complexidade na Gerencia: A sua monitorazão e atualizar os vários dispositivos distribuídos é desafiador.
- Capacidade Limitada: Processamento e armazenamento locais podem ser limitados.
- Segurança: Dispositivos distribuídos podem ser mais vulneráveis a ataques físicos e digitais.
- Funcionalidade: Diferenças nos sistemas podem dificultar a comunicação e o trabalho conjunto entre os dispositivos.
Cluster Computing
Premsankar, G., Francesco, M., & Taleb, T. (2018).
04
Exemplos - edge computing
A Edge computing permite o processamento em tempo real para interações quotidianas, desde o uso de aplicações e serviços online até à gestão de dispositivos ligados á Internet.
- Jogos. A capacidade de resposta em tempo real, os tempos de espera, a criação de partidas e a baixa latência são essenciais para os jogos competitivos. A computação periférica melhora estas experiências digitais ao aumentar a proximidade dos jogadores.
- Redes IoT. As soluções de computação periférica permitem às empresas tirar partido do poder das redes IoT para recolher, analisar e atuar sobre grandes quantidades de dados em tempo real.
- Realidade aumentada (RA) e realidade virtual (RV). Tanto a RA como a RV exigem o processamento em tempo real de grandes conjuntos de dados com uma latencia quase nula.
- Os veículos autónomos. Geram grandes volumes de dados que necessitam de análise em tempo real, permitindo decisões instantâneas para o transporte seguro de passageiros e mercadorias.
- A IA e Machine Learning, permitindo gerar, com uma obtenção e processamento de dados mais rápidos com conectividade fiavel.
Edge Computing
Concluão
Deng, X., Sun, Z., Li, D., Luo, J., & Wan, S. (2021).
Em Suma
A Edge Computing oferece vários benefícios ao processar os dados mais perto dos utilizadores. Estes incluem baixa latência para respostas quase instantâneas, poupança de custos devido à redução do tráfego de rede, maior desempenho de sistemas e aplicações e melhores experiências para os clientes. Também suporta a proteção dos dados ao mantê-los alocados, melhora a produtividade e a tomada de decisões com acesso mais rápido aos dados e melhora a fiabilidade e robustez dos sistemas ao distribuir o processamento de dados por múltiplos dispositivos ou locais, em vez de depender de um servidor ou centro de dados centralizado.
edge Computing
Índice
Fog Computing
01
A Fog computing é uma infraestrutura descentralizada onde os dados, o processamento, o armazenamento e as aplicações estão localizados entre a fonte de dados e a cloud. Ambas as abordagens têm o objetivo de aproximar o processamento de onde os dados são gerados, melhorando a eficiência e a segurança. O termo "névoa" refere-se ao processamento próximo à extremidade da rede, semelhante a uma nuvem perto do solo, e é frequentemente associado à Cisco (empresa líder em TI a nível mundial), embora esteja aberto ao uso dos utilizadores.
Fog Computing
+INFO
Junior, F., & Kamienski, C. (2020).
02
Fog:
Vantagens:- Redução de Latência: Processamento ocorre próximo aos dispositivos, agilizando respostas.
- Menor Uso da Rede: Diminui o envio de grandes volumes de dados para a nuvem.
- Escalabilidade: Facilmente expande para suportar mais dispositivos e dados.
- Melhor Suporte a I.o.T.: Ideal para aplicações em tempo real, como veículos autónomos e cidades inteligentes.
- Resiliência: Continua a funcionar no local , mesmo que aconteçam interrupções na ligação com a nuvem.
Fog Computing
Mutlag, A., Ghani, M., Arunkumar, N., Mohammed, M., Mohammed, M., & Mohd, O. (2019).
03
Fog:
Desvantagens:- Complexidade de Implementação: Requer infraestrutura distribuída e mais esforço técnico.
- Custo Inicial Alto: Necessário investir em equipamentos e softwares específicos.
- Segurança e Privacidade: Dados podem estar mais expostos em um ambiente distribuído.
- A sua monotorizaçáo é desafiadora : Exige controlo de dispositivos e dados espalhados em vários locais.
- Capacidade Limitada: Os nodes locais têm menores recursos em comparação à nuvem .
Fog Computing
Mutlag, A., Ghani, M., Arunkumar, N., Mohammed, M., Mohammed, M., & Mohd, O. (2019).
Fog computing - onde é aplicada ?
04
A Fog computing é maioritariamente utilizada em situações em que é essencial reduzir a latência, processar grandes quantidades de dados de forma eficiente e garantir a continuidade do serviço - mesmo em caso de falha da rede. É a solução perfeita para sistemas distribuídos e interligados, permitindo respostas rápidas e eficazes em tempo real.
Telecomunicações e Redes 5G:
- Redes 5G aumentam a quantidade de dados gerados.
- Operadoras devem garantir qualidade de serviço com respostas
rápidas.
- Fog computing processa dados mais próximos aos dispositivos.
- Benefícios: menor latência e melhor experiência para streaming de
vídeo e jogos online. Agricultura Interligada:
- Sensores monitorizam o solo, humidade, o clima e o comportamento
animal.
- Dados são usados para ajustar fertilizantes e otimizar recursos.
- Fog computing promove uma agricultura mais eficiente e sustentável.
FogComputing
https://www.akamai.com/glossary/what-is-edge-computing3)
05
Fog computing - onde é aplicada ?
Realidade Aumentada (RA) e Realidade Virtual (RV):
- Jogos e aplicações de RA e RV exigem baixa latência.
- Experiência do utilizador depende de respostas rápidas a movimentos e
interações. Veículos Autónomos:
- Carros autónomos, drones e veículos inteligentes necessitam de respostas
rápidas.
- Sensores e câmeras que capturam dados em tempo real.
- Fog computing permite processamento direto no veículo ou em
infraestrutura próxima.
- Benefícios: menor necessidade de comunicação com servidores
geograficamente distantes.
FogComputing
https://www.akamai.com/glossary/what-is-edge-computing3)
Concluão
06
Em Suma
Fog computing é uma extensão da computação na nuvem, que processa dados mais perto da origem, ou seja, nos dispositivos e sensores que os geram. Esta abordagem reduz a latência e melhora a eficiência em aplicações que exigem resposta em tempo real, ao evitar o envio de dados a servidores distantes. É muito usada em várias áreas como; veículos autónomos, cidades inteligentes, saúde e dispositivos médicos, indústria 4.0 e redes de telecomunicações 5G. Na prática, a fog computing permite que decisões e análises sejam feitas localmente, o que é ideal para cenários que precisam de respostas rápidas, o que aumenta a segurança e confiabilidade dos sistemas.
Fog Computing
Índice
Cluster, grid e cloud
Índice
https://www.youtube.com/watch?v=r1kMbauI7ME
questÕES :
Quais são as principais diferenças entre os paradigmas de computação distribuída: Cluster, Grid , Edge, Fog e Cloud Computing
em termos de arquitetura e escalabilidade?
Quais são as principais características da Grid Computing?
Questões
Como se cria uma conta na nuvem? Quais as principais áreas de aplicação e respetivas vantagens e desvantagens das
arquiteturas estudadas de computação distribuída?
Índice
Inquérito
peer
feedback
02:00
https://forms.gle/LTjwpSt9ZzSz6JDCA
Índice
Referências:
- Jia, X., Zhang, Y., & Du, D. (2004). Guest Editorial on Cluster Computing in the Internet. Cluster Computing https://doi.org/10.1023/B:CLUS.0000004028.17653.cb.
- Sadashiv, N. (2011). Cluster, grid and cloud computing: A detailed comparison. 2011 6th International Conference on Computer Science & Education (ICCSE), 477-482. https://doi.org/10.1109/ICCSE.2011.6028683.
- Mittal, G., Kesswani, N., & Goswami, K. (2013). A Survey of Current Trends in Distributed, Grid and Cloud Computing. ArXiv, abs/1308.1806.
- Shankar, S., & Sharma, A. (2018). A Comparative Performance Analysis of Cloud, Cluster and Grid Computing over Network. International journal of engineering research and technology
- Pallis, G. (2010). Cloud Computing: The New Frontier of Internet Computing. IEEE Internet Computing, 14, 70-73. https://doi.org/10.1109/MIC.2010.113.
- Sikka, R., & Ojha, M. (2021). An Overview of Cloud Computing. International Journal of Innovative Research in Computer Science & Technology. https://doi.org/10.55524/ijircst.2021.9.6.31.
- (2020). What Is Cloud Computing?. Cloud Computing Applications and Techniques for E-Commerce. https://doi.org/10.4018/978-1-7998-1294-4.ch001.
- S, S. (2023). A world with Cloud Computing. International Scientific Journal of Engineering and Management. https://doi.org/10.55041/isjem00279.
- Lamba, D., Mishra, S., & Rastogi, S. (2022). A Review Paper on Cloud Computing. International Journal of Research Publication and Reviews. https://doi.org/10.55248/gengpi.2022.3.3.7.
- Singla, N., , C., , N., & , H. (2022). A Review Paper on Cloud Computing. 2022 2nd International Conference on Innovative Sustainable Computational Technologies (CISCT), 1-4. https://doi.org/10.1109/CISCT55310.2022.10046572.
- Alam, T. (2020). Cloud Computing and Its Role in the Information Technology. CompSciRN: Other Information Systems (Topic). https://doi.org/10.2139/ssrn.3639063.
- Abdullahi, A., Bello, M., Sani, S., Ibraim, A., & Baballe, M. (2023). STUDYING COMPARATIVE CLOUD COMPUTING TECHNOLOGY. Far East Journal of Electronics and Communications. https://doi.org/10.17654/0973700623003.
- Joshi, A., Cambo, R., Arora, Y., Gupta, A., & Bhatia, D. (2022). Cloud Computing. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology. https://doi.org/10.22214/ijraset.2022.48010.
Referências:
- Journal, I. (2022). Cluster Computing. INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT. https://doi.org/10.55041/ijsrem14249.
- Hai, M., & Guo, S. (2010). A Distributed Node Clustering Mechanism in P2P Networks. , 553-560. https://doi.org/10.1007/978-3-642-17313-4_57.
- Matsuhashi, N., Takano, C., & Aida, M. (2023). Autonomous Decentralized Spectral Clustering for Hierarchical Routing of Multi-Hop Wireless Networks. IEEE Access, 11, 62424-62435. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3288075.
- Mahdi, M., Hosny, K., & Elhenawy, I. (2021). Scalable Clustering Algorithms for Big Data: A Review. IEEE Access, 9, 80015-80027. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3084057.
- Journal, I. (2022). Cluster Computing. INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT. https://doi.org/10.55041/ijsrem14249.
- Premsankar, G., Francesco, M., & Taleb, T. (2018). Edge Computing for the Internet of Things: A Case Study. IEEE Internet of Things Journal, 5, 1275-1284. https://doi.org/10.1109/JIOT.2018.2805263.
- Deng, X., Sun, Z., Li, D., Luo, J., & Wan, S. (2021). User-Centric Computation Offloading for Edge Computing. IEEE Internet of Things Journal, 8, 12559-12568. https://doi.org/10.1109/JIOT.2021.3057694.
- Junior, F., & Kamienski, C. (2020). Resiliência de Dados entre a Névoa e a Nuvem na Internet das Coisas. , 85-98. https://doi.org/10.5753/SBRC.2020.12275.
- Chen, S., Tao, Z., & Shi, W. (2017). Fog Computing. IEEE Internet Comput., 21, 4-6. https://doi.org/10.1007/978-3-319-94890-4.
- Atlam, H., Walters, R., & Wills, G. (2018). Fog Computing and the Internet of Things: A Review. Big Data Cogn. Comput., 2, 10. https://doi.org/10.3390/BDCC2020010.
- Mutlag, A., Ghani, M., Arunkumar, N., Mohammed, M., Mohammed, M., & Mohd, O. (2019). Enabling technologies for fog computing in healthcare IoT systems. Future Gener. Comput. Syst., 90, 62-78. https://doi.org/10.1016/j.future.2018.07.049.
- Tang, C., Wei, X., Zhu, C., Wang, Y., & Jia, W. (2020). Mobile Vehicles as Fog Nodes for Latency Optimization in Smart Cities. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 69, 9364-9375. https://doi.org/10.1109/TVT.2020.2970763.
- Everton Salvador. Cluster, grid e cloud [video] . YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=r1kMbauI7ME&t=14s
Agradecimentos:ProfºDrªLuisa Orvalho
Índice
Fog Computing
Como funciona ?
A fog computing é um modelo descentralizado que processa os dados mais perto da origem, na extremidade da rede. Os dados Processados por dispositivos como sensores I.o.T. são Gerados localmente em nós(nodes) da Fog (como gateways ou servidores locais) para tempos de resposta mais rápidos e de menor latência. Apenas os dados importantes são enviados para a cloud para um processamento mais complexo. Isto melhora a eficiência, reduz o uso de banda larga e reforça a segurança e a privacidade. A fog computing permite tomar decisões em tempo real .
Chen, S., Tao, Z., & Shi, W. (2017).
edge Computing
Porque é que o Edge computing é importante?
O crescimento exponencial d0s dados, impulsionado pela IoT, IA e 5G, desafia os modelos de computação tradicionais, que causam latência e congestionamento na rede. A Edge computing resolve este problema ao processar os dados mais perto de onde são gerados, melhora os tempos de resposta, o desempenho das aplicações e as experiências dos utilizadores, ao mesmo tempo que reduz o congestionamento na rede.
Edge computing adapta o processamento às necessidades locais, torna tudo mais eficiente e responsivo. melhora a conectividade, reduz a latência, diminui os custos, reforça a segurança e otimiza as experiências dos utilizadores.
Cloud Computing
A cloud computing refere-se ao fornecimento de serviços de informação, inclui servidores, armazenamento, bases de dados, redes, software, análise e informação, através da Internet (“nuvem”) para permitir uma inovação mais rápida, recursos flexíveis e de grandes dimensões. Normalmente, só se paga os serviços o número de vezes que estes são utilizados, o que ajuda a reduzir os custos , a implementar uma infraestrutura mais eficaz e à medida das necessidades pretendidas .
Muitos serviços são suportados pela cloud computing. Isto inclui serviços de consumo como o Gmail ou o backup de segurança de fotografias (nuvem), mas também inclui serviços que permitem às grandes empresas armazenar todos os seus dados e executar todas as suas aplicações na nuvem. exemplo, : a Netflix depende de serviços de computação em rede para executar os seus vídeos. O utilizador pode ter acesso remotamente.
Gunupudi, L., Kishore, R., & Iriyama, A. (2018).
Computação na Nuvem: Cluster, Grid e Cloud Computin título
Carlos Manuel Loureiro
Created on October 18, 2024
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04 dezembro 2024
Paradigmas de computação distribuída: Cluster, Grid , Edge, Fog e Cloud Computing.
Paradigmas de computação distribuída: Cluster, Grid , Edge, Fog e Cloud Computing
Curso: LIcenciatura Engenharia MultimédiaArquitetura Funcionamento ComputadoresNome: Carlos Loureiro Número: 2022299 carlos.loureiro.2022299@my.istec.pt
objetivos de Aprendizagem
Paradigmas de computação distribuída: Cluster, Grid , Edge, Fog e Cloud Computing
Introdução
A informática evoluiu significativamente desde a era dos mainframes, os computadores eram de grandes dimenções, caros e de acesso restrito. Esses sistemas ofereciam alta capacidade de processamento e eram utilizados principalmente por grandes empresas . No entanto, como eram partilhados por muitos utilizadores com acesso sequencial, essa limitação restringia o seu potencial para a inovação e crescimento.A evolução do computador nas empresas Com o avanço da tecnologia, as empresas passaram dos minicomputadores para os computadores pessoais (PCs), o que trouxe mais descentralização e flexibilidade. Nos anos 1980 e 1990, a crescente popularidade dos PCs e o desenvolvimento das redes incentivaram as empresas a ligar os computadores entre si, para melhorarem o seu processamento e armazenamento, o que originou os primeiros Clusters.
Paradigmas de computação distribuída: Cluster, Grid , Edge, Fog e Cloud Computing
IEEE Internet Computing ( Volume: 14, Issue: 5, Sept.-Oct. 2010)
ÍNDICE
Comparação entre as arquiteturas
Cluster Computing
Grid Computing
Video
Paradigmas de computação distribuída: Cluster, Grid , Edge, Fog e Cloud Computing
Edge Computing
Questões
Fog Computing
Inquerito peer feedback
Cloud Computing
Referências e Agradecimentos
01
Cloud Computing
Cloud Computing
A computação na Cloud consiste na prestação de serviços informáticos (como armazenamento, processamento e software) através da Internet, permitindo o acesso remoto a recursos e dados sem a necessidade de infraestruturas físicas locais.
+INFO
Zbakh, M., Bakhouya, M., Essaaidi, M., & Manneback, P. (2018).
02
Tipos de Serviços na Cloud
Cloud Computing
Čičak, B., Gaši, N., & Ćosić, M. (2023)
03
Cloud:
Vantagens- Flexibilidade: Permite acesso aos recursos de qualquer local com internet.
- Escalabilidade: Ajusta facilmente os recursos conforme o consumo cresce ou diminui.
- Custo-Eficiência: Paga-se apenas pelos recursos utilizados, sem necessidade de infraestrutura própria.
- Manutenção Simplificada: Os gestores da nuvem executam as atualizações e o suporte técnico.
- Alta Disponibilidade: Garantia de acesso contínuo aos servidores.
Cloud Computing
Abdalla, P., & Varol, A. (2019).
04
Cloud:
Desvantagens- Dependência de Conexão: Funciona apenas com uma ligação estável à internet
- Custos a Longo Prazo: Uso contínuo pode tornar caro em comparação a uma infraestrutura própria.
- Segurança e Privacidade: Dados armazenados na nuvem podem estar mais vulneráveis a ataques.
- Dependência dos Gestores: Limitação ao suporte, ferramentas e ás próprias políticas do fornecedor.
- Latência: Transferência de dados para servidores remotos pode causar atrasos em certas aplicações.
Cloud Computing
CAbdalla, P., & Varol, A. (2019).
Concluão
05
Em suma - Cloud Computing
Através da Internet, a Cloud Computing permite que os dados, o trabalho e as aplicações dos utilizadores estejam acessíveis em qualquer dispositivo com ligação à Internet, em qualquer parte do mundo. A Cloud Computing pode ser privada e pública. Os serviços de Cloud Computing públicos fornecem serviços através da Internet mediante o pagamento de uma determinada taxa. Os Cloud Computing privados apenas fornecem serviços a um número específico de pessoas. Estes serviços são um sistema de rede que fornece serviços alocados. Existe também uma opção híbrida que combina aspectos dos serviços públicos e privados.
Cloud Computing
Índice
01
Grid Computing
A Grid Computing é uma rede de computadores que trabalham em conjunto como um supercomputador virtual para realizar tarefas de grande dimensão, como a análise de grandes conjuntos de dados.
Grid Computing
Ito, S., Yadome, M., Nishiki, T., Ishiduki, S., Inoue, H., Yamaguchi, R., & Miyano, S. (2019). .
02
Grid Computing
Grid Computing é uma rede de computadores que trabalham juntos para executar uma tarefa que seria difícil para uma única máquina. Todas as máquinas dessa rede funcionam sob o mesmo protocolo para atuar como um supercomputador virtual.Uma das tarefas que podem realizar é a análise de grandes conjuntos de dados ou a simulação de cenários que exigem um elevado nível de capacidade computacional. Os computadores da rede fornecem recursos como capacidade de processamento e de armazenamento em rede. Grid computing é um subconjunto da computação distribuída em que um supercomputador virtual é constituído por computadores ligados a uma rede através de algum tipo de barramento, normalmente Ethernet ou, ocasionalmente, a Internet. Além disso, pode ser visto como um método de computação paralela onde, por exemplo, em vez de numerosos núcleos de CPU numa única máquina, contém múltiplos núcleos dispersos por múltiplos locais.
Grid Computing
Cox, S., Lippert, T., Erbacci, G., & Trystram, D. (2006).
03
Grid Computing - Rede
Uma rede de Grid Computing consiste principalmente nestes três tipos de máquinas: 1. Nó (node) de Controlo: Um computador, geralmente um servidor ou grupo de servidores que administra toda a rede e mantém a conta dos recursos no pool de redes. 2. Gestor: O computador contribui com seus recursos para o pool de recursos da rede (O pool é como um "armazém partilhado" de recursos que pode ser acedido dinamicamente pelos utilizadores conforme necessário).. Ou seja, significa que um computador disponibiliza parte de seus recursos computacionais (como o processamento, memória, armazenamento, ou largura de banda) para serem usados de forma colaborativa dentro de uma rede de computadores. 3. Utilizador: O computador que utiliza os recursos da rede.
Grid Computing
Sungkar, A., & Kogoya, T. (2020).
04
Grid:
Vantagens- Aproveitamento de Recursos Distribuídos: Utiliza recursos de computadores geograficamente dispersos.
- Custo Reduzido: Aproveita infraestrutura existente, evitando necessidade de equipamentos dedicados.
- Escalabilidade: Fácil integração de novos recursos conforme o consumo de dados.
- Resiliência: Maior tolerância a falhas, já que tarefas podem ser redistribuídas entre nós(nodes).
- Flexibilidade: Capacidade de suportar diferentes aplicações ao mesmo tempo.
Grid Computing
CSungkar, A., & Kogoya, T. (2020).
06
Grid:
Desvantagens- Dificil de gerir: Configuração e controlo de recursos distribuídos são complexos.
- Dependência da Rede: Desempenho depende de uma ligação estável e de alta velocidade.
- Segurança: Dados podem estar mais vulneráveis nos ambientes distribuídos e heterogêneos.
- Problemas de Compatibilidade: Diversidade de sistemas podem criar/gerar conflitos.
- Latência: Sincronização entre os computadores pode causar atrasos nas aplicações com limite de tempo curto.
Grid Computing
Sungkar, A., & Kogoya, T. (2020).
06
Conclusão:
Grid computing é um modelo de computação que utiliza recursos distribuídos de uma forma global para resolver problemas de computação em larga escala. Ele oferece alta capacidade computacional e memória, utiliza recursos de diferentes organizações e proporciona benefícios como, o acesso a recursos inacessíveis e escalabilidade. No entanto, enfrenta desafios como a aplicação limitada e a concorrência de outros modelos de computação. Apesar disso, continua a ser uma abordagem válida e promissora, especialmente com o avanço de novas tecnologias.
Grid Computing
Sungkar, A., & Kogoya, T. (2020).
Índice
01
O que é um Cluster?
Cluster (ou clustering) é, o nome dado a um sistema que relaciona dois ou mais computadores para que estes trabalhem de forma conjunta no intuito de processar umatarefa. Estas máquinas dividem entre si as atividades de processamento e executam o trabalho em simultâneo.
Cluster Computing
Journal, I. (2022)
Cluster
02
A cada computador que participa do cluster é dado um nome de nó(Node). Teoricamente, não há limite para as os nós, no entanto, independentemente do número de máquinas que contém, o cluster deve ser “transparente”, ou seja, visível para os utilizadores ou outros sistemas que necessitem deste processamento como um único computador.
Cluster Computing
Para efeitos de manutenção e controlo, os nós do cluster devem estar interligados, preferencialmente, por uma tecnologia de rede, a Ethernet. É fundamental que o padrão implementado permita a inclusão ou remoção de nós do cluster. Caso contrário,a aplicaçao pode parar, caso o trabalho de recolocação e substituição de um computador que apresente problemas.
Journal, I. (2022)
03
Cluster:
Vantagens- Alta Performance: Distribuição de tarefas entre vários computadores melhora o processamento.
- Escalabilidade: Fácil adicionar mais máquinas ao cluster para uma maior capacidade.
- Alta Disponibilidade: Falhas num node/computador não compromete o funcionamento.
- Custo-Benefício: Podemos usar hardware comum em vez de sistemas dedicados de custo elevado.
- Flexibilidade: Adaptável a diferentes tipos de aplicações, como a computação científica e os servidores.
Cluster Computing
Mahdi, M., Hosny, K., & Elhenawy, I. (2021).
04
Cluster:
Desvantagens:- Complexidade: Configuração, manutenção exigem uma gestão técnica.
- Custo Inicial: Investimento numa infraestrutura e software (como rede e sistemas operativos).
- Consumo de Energia: Operação contínua de várias máquinas aumenta o consumo energético.
- Latência na Comunicação: Depende da eficiência da rede para troca de informações entre os nós(nodes).
- Problemas de Sincronização: Necessidade de coordenar os nós para evitar conflitos no exesso de trafego de dados.
Cluster Computing
Mahdi, M., Hosny, K., & Elhenawy, I. (2021).
Concluão
05
Conclusão:
Um cluster é como um grupo de trabalho altamente eficiente. Cada computador no cluster contribui para uma tarefa de maior dimensão, que resulta no grande poder de processamento. Esta arquitetura é perfeita para usos que exigem alta performance e capacidade de rápido processamento . Os objectivos de um cluster incluem a otimização da sustentabilidade, a melhoria do desempenho e não só produzir resultados, mas também oferecer uma forma de compreender como esses resultados foram alcançados,é importante para que os utilizadores possam confiar nos mesmos, saber que estes têm como base processos transparentes e de fácil compreensão.
Cluster Computing
Journal, I. (2022).
Índice
Comparação entre Cluster, Grid, Cloud,Edge e Fog Computing
Comparação entre Cluster, Grid, Cloud,Edge e Fog Computing
Índice
01
Edge Computing
A Edge computing é onde os mundo físico e digital se ligam, permite a captura de dados e a comunicação entre os dispositivos. A Edge computing processa os dados mais perto dos utilizadores e dispositivos, reduzindo a latência e garantindo a eficiência dos dados em tempo real.
Cloud Computing
+INFO
Premsankar, G., Francesco, M., & Taleb, T. (2018).
02
Edge:
Vantagens:- Baixa Latência: Processamento próximo à fonte dos dados reduz o atraso.
- Eficiência no Uso da Rede: Menor necessidade de transmitir grandes volumes de dados para a nuvem.
- Confiabilidade: Funcionamento continuo mesmo com falhas na conexão.
- Melhor Privacidade: Dados podem ser processados localmente, reduzindo riscos de exposição dos dados.
- Suporte a IoT: Ideal para dispositivos inteligentes e aplicações que exigem respostas rápidas.
Cluster Computing
Premsankar, G., Francesco, M., & Taleb, T. (2018).
Edge:
03
Desvantagens:- Custo Inicial: Necessidade de investir em hardware e infraestrutura descentralizada.
- Complexidade na Gerencia: A sua monitorazão e atualizar os vários dispositivos distribuídos é desafiador.
- Capacidade Limitada: Processamento e armazenamento locais podem ser limitados.
- Segurança: Dispositivos distribuídos podem ser mais vulneráveis a ataques físicos e digitais.
- Funcionalidade: Diferenças nos sistemas podem dificultar a comunicação e o trabalho conjunto entre os dispositivos.
Cluster Computing
Premsankar, G., Francesco, M., & Taleb, T. (2018).
04
Exemplos - edge computing
A Edge computing permite o processamento em tempo real para interações quotidianas, desde o uso de aplicações e serviços online até à gestão de dispositivos ligados á Internet.
Edge Computing
Concluão
Deng, X., Sun, Z., Li, D., Luo, J., & Wan, S. (2021).
Em Suma
A Edge Computing oferece vários benefícios ao processar os dados mais perto dos utilizadores. Estes incluem baixa latência para respostas quase instantâneas, poupança de custos devido à redução do tráfego de rede, maior desempenho de sistemas e aplicações e melhores experiências para os clientes. Também suporta a proteção dos dados ao mantê-los alocados, melhora a produtividade e a tomada de decisões com acesso mais rápido aos dados e melhora a fiabilidade e robustez dos sistemas ao distribuir o processamento de dados por múltiplos dispositivos ou locais, em vez de depender de um servidor ou centro de dados centralizado.
edge Computing
Índice
Fog Computing
01
A Fog computing é uma infraestrutura descentralizada onde os dados, o processamento, o armazenamento e as aplicações estão localizados entre a fonte de dados e a cloud. Ambas as abordagens têm o objetivo de aproximar o processamento de onde os dados são gerados, melhorando a eficiência e a segurança. O termo "névoa" refere-se ao processamento próximo à extremidade da rede, semelhante a uma nuvem perto do solo, e é frequentemente associado à Cisco (empresa líder em TI a nível mundial), embora esteja aberto ao uso dos utilizadores.
Fog Computing
+INFO
Junior, F., & Kamienski, C. (2020).
02
Fog:
Vantagens:- Redução de Latência: Processamento ocorre próximo aos dispositivos, agilizando respostas.
- Menor Uso da Rede: Diminui o envio de grandes volumes de dados para a nuvem.
- Escalabilidade: Facilmente expande para suportar mais dispositivos e dados.
- Melhor Suporte a I.o.T.: Ideal para aplicações em tempo real, como veículos autónomos e cidades inteligentes.
- Resiliência: Continua a funcionar no local , mesmo que aconteçam interrupções na ligação com a nuvem.
Fog Computing
Mutlag, A., Ghani, M., Arunkumar, N., Mohammed, M., Mohammed, M., & Mohd, O. (2019).
03
Fog:
Desvantagens:- Complexidade de Implementação: Requer infraestrutura distribuída e mais esforço técnico.
- Custo Inicial Alto: Necessário investir em equipamentos e softwares específicos.
- Segurança e Privacidade: Dados podem estar mais expostos em um ambiente distribuído.
- A sua monotorizaçáo é desafiadora : Exige controlo de dispositivos e dados espalhados em vários locais.
- Capacidade Limitada: Os nodes locais têm menores recursos em comparação à nuvem .
Fog Computing
Mutlag, A., Ghani, M., Arunkumar, N., Mohammed, M., Mohammed, M., & Mohd, O. (2019).
Fog computing - onde é aplicada ?
04
A Fog computing é maioritariamente utilizada em situações em que é essencial reduzir a latência, processar grandes quantidades de dados de forma eficiente e garantir a continuidade do serviço - mesmo em caso de falha da rede. É a solução perfeita para sistemas distribuídos e interligados, permitindo respostas rápidas e eficazes em tempo real.
Telecomunicações e Redes 5G:
- Redes 5G aumentam a quantidade de dados gerados.
- Operadoras devem garantir qualidade de serviço com respostas
rápidas.- Fog computing processa dados mais próximos aos dispositivos.
- Benefícios: menor latência e melhor experiência para streaming de
vídeo e jogos online. Agricultura Interligada:- Sensores monitorizam o solo, humidade, o clima e o comportamento
animal.FogComputing
https://www.akamai.com/glossary/what-is-edge-computing3)
05
Fog computing - onde é aplicada ?
Realidade Aumentada (RA) e Realidade Virtual (RV):
- Jogos e aplicações de RA e RV exigem baixa latência.
- Experiência do utilizador depende de respostas rápidas a movimentos e
interações. Veículos Autónomos:- Carros autónomos, drones e veículos inteligentes necessitam de respostas
rápidas.- Sensores e câmeras que capturam dados em tempo real.
- Fog computing permite processamento direto no veículo ou em
infraestrutura próxima.- Benefícios: menor necessidade de comunicação com servidores
geograficamente distantes.FogComputing
https://www.akamai.com/glossary/what-is-edge-computing3)
Concluão
06
Em Suma
Fog computing é uma extensão da computação na nuvem, que processa dados mais perto da origem, ou seja, nos dispositivos e sensores que os geram. Esta abordagem reduz a latência e melhora a eficiência em aplicações que exigem resposta em tempo real, ao evitar o envio de dados a servidores distantes. É muito usada em várias áreas como; veículos autónomos, cidades inteligentes, saúde e dispositivos médicos, indústria 4.0 e redes de telecomunicações 5G. Na prática, a fog computing permite que decisões e análises sejam feitas localmente, o que é ideal para cenários que precisam de respostas rápidas, o que aumenta a segurança e confiabilidade dos sistemas.
Fog Computing
Índice
Cluster, grid e cloud
Índice
https://www.youtube.com/watch?v=r1kMbauI7ME
questÕES :
Quais são as principais diferenças entre os paradigmas de computação distribuída: Cluster, Grid , Edge, Fog e Cloud Computing em termos de arquitetura e escalabilidade?
Quais são as principais características da Grid Computing?
Questões
Como se cria uma conta na nuvem? Quais as principais áreas de aplicação e respetivas vantagens e desvantagens das arquiteturas estudadas de computação distribuída?
Índice
Inquérito peer feedback
02:00
https://forms.gle/LTjwpSt9ZzSz6JDCA
Índice
Referências:
Referências:
Agradecimentos:ProfºDrªLuisa Orvalho
Índice
Fog Computing
Como funciona ?
A fog computing é um modelo descentralizado que processa os dados mais perto da origem, na extremidade da rede. Os dados Processados por dispositivos como sensores I.o.T. são Gerados localmente em nós(nodes) da Fog (como gateways ou servidores locais) para tempos de resposta mais rápidos e de menor latência. Apenas os dados importantes são enviados para a cloud para um processamento mais complexo. Isto melhora a eficiência, reduz o uso de banda larga e reforça a segurança e a privacidade. A fog computing permite tomar decisões em tempo real .
Chen, S., Tao, Z., & Shi, W. (2017).
edge Computing
Porque é que o Edge computing é importante?
O crescimento exponencial d0s dados, impulsionado pela IoT, IA e 5G, desafia os modelos de computação tradicionais, que causam latência e congestionamento na rede. A Edge computing resolve este problema ao processar os dados mais perto de onde são gerados, melhora os tempos de resposta, o desempenho das aplicações e as experiências dos utilizadores, ao mesmo tempo que reduz o congestionamento na rede.
Edge computing adapta o processamento às necessidades locais, torna tudo mais eficiente e responsivo. melhora a conectividade, reduz a latência, diminui os custos, reforça a segurança e otimiza as experiências dos utilizadores.
Cloud Computing
A cloud computing refere-se ao fornecimento de serviços de informação, inclui servidores, armazenamento, bases de dados, redes, software, análise e informação, através da Internet (“nuvem”) para permitir uma inovação mais rápida, recursos flexíveis e de grandes dimensões. Normalmente, só se paga os serviços o número de vezes que estes são utilizados, o que ajuda a reduzir os custos , a implementar uma infraestrutura mais eficaz e à medida das necessidades pretendidas .
Muitos serviços são suportados pela cloud computing. Isto inclui serviços de consumo como o Gmail ou o backup de segurança de fotografias (nuvem), mas também inclui serviços que permitem às grandes empresas armazenar todos os seus dados e executar todas as suas aplicações na nuvem. exemplo, : a Netflix depende de serviços de computação em rede para executar os seus vídeos. O utilizador pode ter acesso remotamente.
Gunupudi, L., Kishore, R., & Iriyama, A. (2018).