TY  - THES
U1  - Master Thesis
A1  - Schwendinger, Martin
T1  - Fog Computing-Framework für ressourcenbeschränkte Systeme
N2  - Die cloud-basierte Verarbeitung von Datenströmen von IoT-Geräten ist aufgrund hoher Latenzzeiten für zeitkritische Anwendungen nur beschränkt möglich. Fog Computing soll durch Nutzung der Rechen- und Speicherkapazitäten von lokal vorhandenen Geräten eine zeitnahe Datenverarbeitung und somit eine Verringerung der Latenzzeit ermöglichen. In dieser Arbeit werden Anforderungen an ein Fog Computing-Framework erhoben, das die dynamische Zuweisung und Ausführung von Services auf ressourcen-beschränkten Geräten in einem lokalen Netzwerk zur dezentralen Datenverarbeitung ermöglicht. Zudem wird dieses Framework prototypisch für mehrere Transportkanäle, unterschiedliche Betriebssysteme und Plattformen realisiert. Dazu werden die Möglichkeiten der Skriptsprache Lua und des Kommunikationsmechanismus Remote Procedure Call genutzt. Das Resultat ist ein positiver Machbarkeitsnachweis für Fog Computing-Funktionalitäten auf ressourcenbeschränkten Systemen. Zudem werden eine geringere Latenz und eine Reduktion der Netzwerklast ermöglicht.
N2  - Cloud-based processing of data streams from IoT devices is due to high latency limited for time-critical applications. Fog computing is intended to enable timely processing and thus optimize latency by utilizing the computing and storage capacities of locally available devices. In this thesis requirements for a fog computing framework are defined, which allows the dynamic allocation and execution of services on resource limited devices in a local network for decentralized data processing. In addition, this framework is prototypically realized for multiple transport channels, different operating systems and platforms. For this purpose, the possibilities of the scripting language Lua and remote procedure call as a communication mechanism are used. The result is a positive proof of concept for fog computing functionalities on resource-constrained systems. In addition, it enables a lower latency and a reduction of the network load.
Y2  - 2020
U6  - https://doi.org/10.25924/opus-3721
DO  - https://doi.org/10.25924/opus-3721
SP  - IX, 71
S1  - IX, 71
ER  -