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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32824
Título: | Avaliação de desempenho de computação em nuvem e névoa: estudo de caso de um sistema de automação residencial com redes neurais artificiais |
Título(s) alternativo(s): | Cloud and fog computing performance evaluation: case study of a home automation system with artificial neural networks |
Autor(es): | Copatti, Maurício Artur |
Orientador(es): | Pigatto, Daniel Fernando |
Palavras-chave: | Automação residencial Computação em nuvem Inteligência artificial Internet das coisas Redes neurais (Computação) Home automation Cloud computing Artificial intelligence Internet of things Neural networks (Computer science) |
Data do documento: | 12-Dez-2022 |
Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
Câmpus: | Curitiba |
Citação: | COPATTI, Maurício Artur. Avaliação de desempenho de computação em nuvem e névoa: estudo de caso de um sistema de automação residencial com redes neurais artificiais. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Sistemas de Telecomunicações) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2022. |
Resumo: | Com o aumento do número de dispositivos de internet das coisas, começam a aparecer algumas das desvantagens de se implementar um gerenciamento centralizado utilizando computação em nuvem. Questões como alto custo para se armazenar os dados e executar os aplicativos, baixa privacidade na transmissão dos dados e alta latência podem dificultar seu uso, levando a uma má experiência por parte dos usuários. Considerando estas características da computação em nuvem, surgiu o conceito de computação em névoa. A computação em névoa está localizada mais perto da borda da rede, visando reduzir a latência e abrindo espaço para que aplicativos e serviços possam aproveitar do processamento geograficamente mais próximo. Este trabalho explora, de forma aplicada, no contexto de casas inteligentes, o impacto da latência entre a computação em névoa e a computação em nuvem utilizando uma aplicação de redes neurais artificiais para prever o comportamento do morador da residência. Os resultados mostraram que a computação em névoa pode servir como uma alternativa viável à computação em nuvem nas atuais implementações de automação residencial, reduzindo, assim, custos de implementação. |
Abstract: | With the increase in the number of IoT devices, some of the disadvantages of implementing central management using cloud computing are beginning to appear. Issues such as high cost to store data and run applications, low privacy in data transmission and high latency can make it difficult to use, leading to a bad experience for users. Considering these characteristics of cloud computing, the concept of fog computing emerged. Fog computing is located closer to the edge of the network to reduce latency and make room for applications and services to take advantage of geographically closer processing. This work explores, in an applied way, in the context of smart homes, the impact of latency between fog computing and cloud computing using an application of artificial neural networks to predict the behavior of a person that lives in the house. The results showed that fog computing can serve as a viable alternative to cloud computing in current home automation deployments, thus reducing implementation costs. |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32824 |
Aparece nas coleções: | CT - Tecnologia em Sistemas de Telecomunicações |
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