Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10316/96068
Title: Data Models for Edge Computing
Other Titles: Modelos de Dados para Edge Computing
Authors: Mykolyshyn, Sergii-Zinovii
Orientador: Cabral, Bruno Miguel Brás
Pereira, Vasco Nuno Sousa Simões
Keywords: Modelação de dados; Computação na Edge; Bases de dados; Internet das Coisas; Computação na nuvem; Data Modeling; Edge Computing; Databases; Internet of Things; Cloud Computing
Issue Date: 14-Sep-2021
Serial title, monograph or event: Data Models for Edge Computing
Place of publication or event: DEI- FCTUC
Abstract: EC é um paradigma de arquitetura que aproxima a computação dos utilizadores finais, como objetivo de reduzir latências, consumo de largura de banda e também alcançar maiorconfiabilidade, comparativamente a uma arquitetura na nuvem.O objetivo deste trabalho é colaborar na extensão de uma plataforma de base de dados parapossibilitar a modelação de bases de dados nos níveis da Edge e da Cloud simultaneamente,mantendo a total transparência para o utilizador final.Ao colocar a base de dados no Edge, realizando funções de agregação e sumarização nosdados recolhidos, antes de enviá-los para a nuvem, espera-se obter os benefícios da EC. Aplataforma deve ser capaz de realizar essa transformação de dados localizados na Edge econvertê-los em uma data warehouse de entidade única localizada na nuvem, que agregatodos os dados, visando aumentar o desempenho da base de dados.Para alcançar este objetivo, realizaram-se pesquisas aprofundadas sobre a EC e como tambémsobre os Modelos de Dados que podem ser utilizados com estes sistemas, analisaramsee foram avaliadas as ferramentas de Modelação de Dados existentes, com o objetivo deidentificar as diferenças entre cada uma e escolher uma ferramenta para extender.O resultado produzido é uma plataforma que ajuda a transformar um design clássico debase de dados de camada única de um diagrama ER, num sistema multicamadas com abase de dados original localizada na Edge e uma data warehouse na nuvem. Além disso,o script é gerado automaticamente, com todos os dados sumarizados e agregados. Essaabordagem reduzirá a probabilidade de erro, o tempo gasto na criação manual de scriptse torná-los-á modulares, adaptando-os a qualquer caso de uso.
Edge Computing (EC) is an architecture paradigm that brings computation closer to endusers, with the aim of reducing latencies, bandwidth consumption, and also achievinggreater reliability, comparatively to a Cloud architecture.The objective of this work is to collaborate in the extension of a database platform oenable the databases modeling at Edge and Cloud levels simultaneously, maintaining totaltransparency for the end user.By placing the database on the Edge, performing aggregation and summarization functionson the collected data, before sending it to the Cloud, it is expected to achieve the benefitsof EC. The platform should be able to perform this data transformation on the databaselocated on the Edge and convert it to a single entity data warehouse located on the Cloud,which aggregates the whole data, aiming to increase the database performance.To reach this goal, it was acquired in-depth knowledge about EC and how Data Modelscan be used with these systems, analyzed and evaluated existing Data Modeling tools, withthe aim of identifying differences between each and choose one tool to extend.The produced outcome is a tool that helps to transform a classical single layer databasedesign from an Entity Relationship (ER) diagram, into a multi-layer system with theoriginal database located on the Edge and a data warehouse on the Cloud. In addition,the script is automatically generated, with all the data summarized. This approach willreduce error’s probability, time spent in creating scripts manually, and make them modular,by adapting it to any use case.
Description: Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: http://hdl.handle.net/10316/96068
Rights: openAccess
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