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Titre: Modelagem computacional para Avaliação da Age of Information (AoI) em sistemas ciberfísicos
Auteur(s): Prandel, Paulo César
Orientador(es):: Barreto, Priscila América Solis Mendez
Assunto:: Age of Information (AoI)
Gerenciamento de pacotes (Informática)
Sistemas ciberfísicos
Date de publication: 22-aoû-2022
Référence bibliographique: PRANDEL, Paulo César. Modelagem computacional para Avaliação da Age of Information (AoI) em sistemas ciberfísicos. 2022. xiv, 87 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.
Résumé: A Age of Information (AoI) é um conceito que define métricas relacionadas ao grau de atualização que um monitor possui em relação a uma ou mais fontes de informação, as quais enviam pacotes sequenciais de atualização. O presente estudo propõe a utilização da AoI para a avaliação e otimização de um Sistema Ciberfísico (SCF) caracterizado como um sistema de monitoramento e decisão no contexto da atividade de comando e controle (C2) militar. Nesse tipo de sistema, agentes enviam periodicamente suas posições georreferenciadas para um centro de operações e os cenários de uso podem ter diferentes graus de criticidade. Para atingir esse objetivo, este trabalho desenvolveu um modelo computacional para cálculo da Age of Information (AoI), o qual foi usado como base para a implementação de uma ferramenta de simulação. Além da referida ferramenta, este trabalho contribuiu para a melhoria das atuais técnicas de gerenciamento de pacotes para a otimização da AoI, ao propor duas novas técnicas: a Last Generated - First Served - Conditional (LGFS-C), para modelos de uma fonte e um servidor e a Max Age First - Last Generated - First Served - Multiple preemption in Waiting (MAF-LGFS-MW), para modelos de múltiplas fontes e múltiplos servidores. Ambas as técnicas, quando avaliadas, mostraram resultados iguais ou melhores do que as atuais técnicas no estado da arte, a depender dos parâmetros do modelo. Como última contribuição, o trabalho aplica uma metodologia de avaliação com o uso da ferramenta desenvolvida em três tipos de cenários de uso, em que é demonstrado o uso das simulações para melhorar o dimensionamento da infraestrutura em função dos requisitos de desempenho.
Abstract: Age of Information (AoI) is a concept that defines a metric related to the degree of update that a monitor has in relation to one or more information sources, which send sequential update packets. The present study proposes the use of AoI to evaluate and optimize a Cyber Physical System characterized as a monitoring and decision-making system in the context of military command and control (C2) activity. In this type of system, agents periodically send their georeferenced positions to an operations center and common scenarios may have different degrees of criticality. To achieve this goal, this work developed a computational model to calculate the Age of Information (AoI), which was used as a basis for the implementation of a simulation tool. In addition to the aforementioned tool, this work contributed to the improvement of current package management techniques for the optimization of AoI, by proposing two new techniques: Last Generated - First Served - Conditional (LGFS-C ), for single-source, single-server models, and Max Age First - Last Generated - First Served - Multiple preemption in Waiting (MAF-LGFS-MW), for multiple-source, multiple-server models. Both techniques, when evaluated, showed results equal or better than current state of the art techniques, depending on the model parameters. As a last contribution, this research applies an evaluation methodology, using the developed tool and AoI in three types of critical scenarios, in which the use of the tool is demonstrated to improve the infrastructure planning according to performance requirements.
metadata.dc.description.unidade: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Ciência da Computação (IE CIC)
Description: Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Brasília, 2022.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Mestrado Profissional
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Collection(s) :Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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