Computação na Nuvem: Cluster, Grid e Cloud Computin título

04 dezembro 2024

Paradigmas de computação distribuída: Cluster, Grid , Edge, Fog e Cloud Computing.

Curso: LIcenciatura Engenharia MultimédiaArquitetura Funcionamento ComputadoresNome: Carlos LoureiroNúmero: 2022299carlos.loureiro.2022299@my.istec.pt

Paradigmas de computação distribuída: Cluster, Grid , Edge, Fog e Cloud Computing

Paradigmas de computação distribuída: Cluster, Grid , Edge, Fog e Cloud Computing

1. Identificar as arquiteturas computacionais de Cluster, Grid, Edge, Fog e Cloud Computing;
2. Definir os conceitos de Cluster, Grid, Edge, Fog e Cloud Computing;
3. Identificar as áreas de aplicação e vantagens e desvantagens das diferentes arquiteturas
4. Conhecer as várias tecnologias agregadas à Cloud Computing
5. Desenvolver o interesse, a curiosidade sobre os serviços da Cloud
6. Aprofundar o pensamento crítico na avaliação e feedback entre pares;

objetivos de Aprendizagem

Paradigmas de computação distribuída: Cluster, Grid , Edge, Fog e Cloud Computing

IEEE Internet Computing ( Volume: 14, Issue: 5, Sept.-Oct. 2010)

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 empresasCom 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)

definição de computação na nuvem

A computação em nuvem é uma plataforma de computação que fornece acessos conforme a necessidade a recursos partilhados e configuráveis, promove a escalabilidade, flexibilidade e a redução de custos. Com vários modelos de serviço , a cloud transforma a forma como as empresas gerem e utilizam as suas infraestruturas de TI (Tecnologia da Informação), que proporciona uma solução eficiente e adaptável às necessidades do mercado.

Referências e Agradecimentos

Paradigmas de computação distribuída: Cluster, Grid , Edge, Fog e Cloud Computing

Fog Computing

Edge Computing

ÍNDICE

Cluster Computing

Grid Computing

Cloud Computing

Comparação entre as arquiteturas

Video

Questões

Inquerito peer feedback

01

Zbakh, M., Bakhouya, M., Essaaidi, M., & Manneback, P. (2018).

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.

Cloud Computing

+INFO

Cloud Computing

02

Čičak, B., Gaši, N., & Ćosić, M. (2023)

• 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.

Tipos de Serviços na Cloud

Cloud Computing

03

Abdalla, P., & Varol, A. (2019).

Cloud Computing

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.

04

CAbdalla, P., & Varol, A. (2019).

Cloud Computing

Concluão

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.

05

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.

Índice

Em suma - Cloud Computing

Cloud Computing

Ito, S., Yadome, M., Nishiki, T., Ishiduki, S., Inoue, H., Yamaguchi, R., & Miyano, S. (2019). .

01

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

Grid Computing

Cox, S., Lippert, T., Erbacci, G., & Trystram, D. (2006).

02

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

Grid Computing

Sungkar, A., & Kogoya, T. (2020).

03

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 - Rede

Grid Computing

CSungkar, A., & Kogoya, T. (2020).

Grid Computing

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.

04

Sungkar, A., & Kogoya, T. (2020).

Grid Computing

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.

06

Sungkar, A., & Kogoya, T. (2020).

02

Recursos Distribuídos Geograficamente: Grid Computing utiliza recursos de computação que estão espalhados por diferentes locais geográficos, que pertencem a várias organizações com suas próprias políticas e capacidades de computação.Alta Capacidade Computacional: A principal vantagem da computação em grid é a capacidade de fazer cálculos de alto desempenho, que combina as capacidades de vários computadores ligados em rede.Utilização de Recursos Heterogêneos: Os recursos no grid são heterogêneos, ou seja, podem incluir diferentes tipos de hardware, software, e políticas de acesso, o que permite uma grande flexibilidade na resolução de problemas.Escalabilidade e Paralelismo: Grid Computing permite a escalabilidade e o paralelismo, distribuindo tarefas entre vários computadores para aumentar a eficiência e a velocidade de processamento.Confiabilidade e Balanço de Recursos: O modelo de grid oferece confiabilidade através do balanceamento de carga e da utilização eficiente dos recursos disponíveis, garantindo que as tarefas sejam completadas mesmo em caso de falhas em alguns dos nós.Acesso a Recursos Inacessíveis: Permite o acesso a recursos que de outra forma seriam inacessíveis, facilitando a colaboração entre diferentes organizações e a utilização de recursos especializadosAplicações em Diversas Áreas Embora tenha limitações, como a adequação a aplicações que rodam em modo batch e processamento paralelo, o Grid Computing é utilizado em diversos campos como ciência, engenharia e negócios para resolver problemas de grande escala.

Grid Computing - Caracteristicas

Grid Computing

Liu, B., Zhu, L., & Ren, J. (2020)

Concluão

03

• Na Pesquisa científica: Utilizado para analisar grandes volumes de dados em áreas como a genética, física de partículas e astronomia.
• Em Simulações: Aplicado em simulações complexas, como previsões meteorológicas, modelação de mudanças climáticas ou simulação de processos químicos.
• No Processamento de dados financeiros: Para calcular riscos, realizar simulações de mercado e processar grandes quantidades de transações em tempo real.
• Em Rendering de gráficos 3D: Utilizado na indústria do cinema e dos videojogos para renderizar imagens e animações complexas.
• Na Análise de Big Data: Tratamento e análise de grandes volumes de dados em setores como a saúde, marketing e redes sociais.

Grid Computing

Grid Computing

Índice

Sungkar, A., & Kogoya, T. (2020).

06

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.

Conclusão:

Grid Computing

Journal, I. (2022)

Cluster Computing

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.

01

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)

Cluster Computing

Cluster

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.

02

Berbague, C., Karabadji, N., Seridi-Bouchelaghem, H., Symeonidis, P., Manolopoulos, Y., & Dhifli, W. (2021)

Cluster Computing

Características de um Cluster :

• Alta performance: Garantir que o sistema continue a funcionar, mesmo em caso de falha de um ou mais dipositivos, minimizando o tempo de inatividade.
• Escalabilidade: Permitir a adição de mais dipositivos ao cluster para aumentar a capacidade de processamento e armazenamento conforme o necessário.
• Desempenho: Melhorar o tempo de resposta e a eficiência na execução de tarefas, distribuindo o processamento por vários computadores.

02

Colpas, P., Vicario, E., Hoz-Franco, E., Melo, M., Carrascal, A., & Patara, F. (2020)

Cluster Computing

Índice

Concluão

Cluster, onde é aplicado?

• Processamento das transações: Usado em sistemas bancários ou de comércio eletrónico para lidar com um grande volume de operações de forma rápida e eficiente.
• Renderização de imagens: Utilizado em áreas como animação e design gráfico para acelerar o processamento de imagens e vídeos de alta qualidade.
• Simulações científicas: Para modelar fenómenos complexos, como previsões meteorológicas ou pesquisas biológicas.
• Análise de grandes volumes de dados: No big data,os clusters são usados para processar grandes quantidades de informação em áreas como as finanças, saúde e marketing.

03

Mahdi, M., Hosny, K., & Elhenawy, I. (2021).

Cluster Computing

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.

03

Mahdi, M., Hosny, K., & Elhenawy, I. (2021).

Cluster Computing

Concluão

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.

04

Índice

Journal, I. (2022).

Cluster Computing

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.

05

Índice

Comparação entre Cluster, Grid, Cloud,Edge e Fog Computing

Comparação entre Cluster, Grid, Cloud,Edge e Fog Computing

Premsankar, G., Francesco, M., & Taleb, T. (2018).

01

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.

Edge Computing

+INFO

Cloud Computing

Premsankar, G., Francesco, M., & Taleb, T. (2018).

Cluster Computing

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.

02

Premsankar, G., Francesco, M., & Taleb, T. (2018).

Cluster Computing

Edge:

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.

03

• 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.

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.

Deng, X., Sun, Z., Li, D., Luo, J., & Wan, S. (2021).

04

Concluão

Exemplos - edge computing

Edge Computing

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.

Índice

Em Suma

edge Computing

Junior, F., & Kamienski, C. (2020).

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

Fog Computing

02

Mutlag, A., Ghani, M., Arunkumar, N., Mohammed, M., Mohammed, M., & Mohd, O. (2019).

Fog Computing

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.

03

Mutlag, A., Ghani, M., Arunkumar, N., Mohammed, M., Mohammed, M., & Mohd, O. (2019).

Fog Computing

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 .

04

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.

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.

https://www.akamai.com/glossary/what-is-edge-computing3)

Fog computing - onde é aplicada ?

FogComputing

05

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.

https://www.akamai.com/glossary/what-is-edge-computing3)

Concluão

Fog computing - onde é aplicada ?

FogComputing

06

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.

Índice

Em Suma

Fog Computing

Índice

https://www.youtube.com/watch?v=r1kMbauI7ME

Cluster, grid e cloud

Como se cria uma conta na nuvem? Quais as principais áreas de aplicação e respetivas vantagens e desvantagens das arquiteturas estudadas de computação distribuída?

Quais são as principais características da Grid Computing?

Quais são as principais diferenças entre os paradigmas de computação distribuída: Cluster, Grid , Edge, Fog e Cloud Computing em termos de arquitetura e escalabilidade?

Índice

questÕES :

Questões

2011 6th International Conference on Computer Science & Education (ICCSE

Índice

Conclusão

A computação na nuvem tem transformado a indústria de TI ao possibilitar a disponibilização flexível e sob solicitação de recursos computacionais, como processadores, armazenamento e redes, que podem ser ajustados automaticamente conforme a necessidade .Clusters são conjuntos de computadores interligados e interativos que operam em conjunto como um único sistema de computação, oferece alta disponibilidade, desempenho escalável e uma menor latência. São ideais para aplicações que requerem processos intensivos de cálculo (processamento intensivo) em tempo de resposta reduzido.A Grid computing permite a partilha de recursos, distribuindo o processamento de tarefas por vários sistemas em diferentes locais. É perfeita para projetos científicos de grandes conjuntos de dados. Já a computação em nuvem distribui o processamento de tarefas entre múltiplos sistemas em locais diferentes, permitindo o uso compartilhado de recursos. É ideal para projetos científicos e grandes volumes de dados.A Cloud computing representa a integração mais avançada, permite que as empresas e utilizadores aproveitem a potência de clusters e grids de uma maneira simplificada, sem precisar de se preocupar com a manutenção e gestão física dos recursos. O futuro da computação continuará a ser moldado pela evolução e adoção destes modelos, promovendo inovação e eficiência !

Contextualize Your Topic with a Subtitle

Índice

02:00

Inquérito peer feedback

https://forms.gle/LTjwpSt9ZzSz6JDCA

• 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.
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Referências:

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• Journal, I. (2022). Cluster Computing. INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT. https://doi.org/10.55041/ijsrem14249.

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• 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

Referências:

e-Portefólio

Índice

Social media

ISTEC - Facebook

Istec - Porto

SOCIAL MEDIA & WEB

Índice

Agradecimentos:ProfºDrªLuisa Orvalho

Chen, S., Tao, Z., & Shi, W. (2017).

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 .

Fog 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

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.

Gunupudi, L., Kishore, R., & Iriyama, A. (2018).

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.

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 .