A Broker based Web Service Allocation Mechanism

Los servicios web son considerados por la industria y la investigación de facto por proporcionar funcionalidad de forma distribuida que sea usable en entornos heterogéneos. En pocas palabras, los servicios web son funcionalidad empaquetada que se basa en un conjunto de estándares que facilitan la definición de los métodos de los servicios web, sus números y formatos de entrada, así como sus números y formatos de salida. En combinación con la replicación, los servicios web pueden proporcionar soluciones de optimización del rendimiento a un número ilimitado de aplicaciones de negocio de la vida real. Sin embargo, cuando se habla de replicación es necesario plantearse cómo asignar o elegir las réplicas para proporcionar el mejor rendimiento posible. Esta tesis está dedicada a responder a esta pregunta. La tesis se titula "Un mecanismo de asignación de servicios web basado en Broker" donde un paradigma de ejecución (Proteus) es presentado, y varios algoritmos de asignación son también presentados, examinados y analizados para mostrar el óptimo. La tesis se centra en el componente broker del paradigma de ejecución. Este componente tiene embebido el algoritmo de asignación. Por otra parte, la tesis se centra en el Algoritmo de menor tiempo de servicio (LRT), el cual funciona asignando las réplicas del servicio web que proporcionan un tiempo de respuesta más rápido. La tesis ofrece todo el trabajo de fondo necesario, así como toda la investigación relacionada. Contiene una parte simulada, así como una descripción de un sistema de la vida real (Proteus). Contiene también una sección dedicada a analizar los resultados de los registros de ejecución y analizar las diferentes variaciones de los entornos (homogéneos y heterogéneos), el número de replicas y el nivel de paralelismo. Los registros son examinados y las conclusiones expuestas.Alwagait, EAK. (2011). A Broker based Web Service Allocation Mechanism [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/12500Palanci

An Approach to QoS-based Task Distribution in Edge Computing Networks for IoT Applications

abstract: Internet of Things (IoT) is emerging as part of the infrastructures for advancing a large variety of applications involving connections of many intelligent devices, leading to smart communities. Due to the severe limitation of the computing resources of IoT devices, it is common to offload tasks of various applications requiring substantial computing resources to computing systems with sufficient computing resources, such as servers, cloud systems, and/or data centers for processing. However, this offloading method suffers from both high latency and network congestion in the IoT infrastructures. Recently edge computing has emerged to reduce the negative impacts of tasks offloading to remote computing systems. As edge computing is in close proximity to IoT devices, it can reduce the latency of task offloading and reduce network congestion. Yet, edge computing has its drawbacks, such as the limited computing resources of some edge computing devices and the unbalanced loads among these devices. In order to effectively explore the potential of edge computing to support IoT applications, it is necessary to have efficient task management and load balancing in edge computing networks. In this dissertation research, an approach is presented to periodically distributing tasks within the edge computing network while satisfying the quality-of-service (QoS) requirements of tasks. The QoS requirements include task completion deadline and security requirement. The approach aims to maximize the number of tasks that can be accommodated in the edge computing network, with consideration of tasks’ priorities. The goal is achieved through the joint optimization of the computing resource allocation and network bandwidth provisioning. Evaluation results show the improvement of the approach in increasing the number of tasks that can be accommodated in the edge computing network and the efficiency in resource utilization.Dissertation/ThesisDoctoral Dissertation Computer Engineering 201