Estabilidad y retardo en sistemas de computación distribuida fog/cloud

Abstract

Este proyecto tiene como objetivo principal el diseño e implementación de algoritmos para distribuir servicios de cómputo de manera óptima en una arquitectura de tres niveles: IoT-Fog-Cloud. Tanto la plataforma como los algoritmos han sido desarrollados utilizando el lenguaje Python. Los algoritmos propuestos en este trabajo buscan alcanzar un equilibrio en el sistema, considerando parámetros de mérito clave, como la ocupación de las colas y el retardo acumulado, con el fin de garantizar la estabilidad y un rendimiento óptimo. Las soluciones propuestas toman decisiones basadas en dichos parámetros, haciendo uso de la Teoría de Lyapunov, lo que contribuye a la mejora del comportamiento de la plataforma IoT-Fog-Cloud. Este documento incluye una descripción detallada de la plataforma y de los algoritmos desarrollados, además de una serie de resultados, que permiten validar el correcto funcionamiento de las soluciones propuestas. Asimismo, se realiza una evaluación exhaustiva del rendimiento de los algoritmos propuestos, bajo diferentes configuraciones, demostrando su eficacia y versatilidad en diversos escenarios y casos de uso.

This project aims to design and implement algorithms to optimally distribute computing services over a three-tier architecture: IoT-Fog-Cloud. Both the platform and the proposed algorithms have been developed using the Python programming language. The proposed algorithms in this work seek to achieve a balance in the system, considering key performance indicators such as queue occupancy and delay, in order to ensure system stability and an optimal performance. The proposed solutions take decisions based on the aforementioned parameters, exploiting the Lyapunov Theory, thus contributing to the overall improvement of the IoT-Fog-Cloud platform. This document includes a detailed description of the platform and the developed algorithms, followed by a number of results that allow validating the correct operation of the proposed solutions. Furthermore, a comprehensive evaluation of the algorithms’ performance, under different configurations, is carried out, showing their effectiveness and versatility under various use cases and scenarios.