Procesamiento en arquitecturas distribuidas: cloud, fog y edge computing

Autores
De Giusti, Armando Eduardo; Naiouf, Marcelo Ricardo; Medina, Santiago; Montezanti, Diego Miguel; De Giusti, Laura Cristina; Tinetti, Fernando Gustavo; Chichizola, Franco; Rucci, Enzo; Pousa, Adrián; Sanz, Victoria María; Encinas, Diego; Rodríguez, Ismael Pablo; Rodríguez Eguren, Pablo Sebastián; Libutti, Leandro Ariel; Costanzo, Manuel; Garay, Francisco; Walas Mateo, Federico
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Esta línea de I/D tiene como eje principal el estudio de arquitecturas distribuidas basadas en la integración de los paradigmas de Cloud, Fog y Edge Computing con la finalidad de almacenar, procesar y visualizar los datos generados por nodos sensores, para distintas aplicaciones que resultan de interés. Los temas centrales de investigación son: ▪ La integración de servicios específicos para la gestión de datos. ▪ El despliegue y la utilización de plataformas de internet de las cosas. ▪ El análisis de estrategias para la distribución de la carga de procesamiento y almacenamiento de datos en los diferentes niveles de la arquitectura. ▪ El análisis de la integridad y la performance de las comunicaciones, según el grado de distribución del procesamiento. ▪ La comparación de los tiempos de respuesta utilizando cada uno de los niveles, en la búsqueda de optimizar la performance global de las aplicaciones. ▪ La búsqueda de la reducción del consumo energético, migrando un cierto nivel de inteligencia a los nodos finales. ▪ La incorporación de estrategias de resiliencia a la arquitectura distribuida y evaluación de su desempeño. ▪ El desarrollo de nodos sensores específicos para la recolección de datos en diferentes ambientes. ▪ El modelado de sistemas complejos de tiempo real y el desarrollo de software inteligente para la toma de decisiones, que pueda ejecutarse en distintos niveles de procesamiento. ▪ El modelado y desarrollo de gemelos digitales para aplicaciones de tiempo real (industria de procesos / gestión sanitaria / área agrícola) buscando tener respuestas predictivas inteligentes.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Arquitecturas Distribuidas
Cloud Computing
Fog Computing
Edge Computing
IoT
Aplicaciones de Tiempo Real
Resiliencia
Eficiencia Energética
Gemelos Digitales
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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