Análisis y Diseño de soluciones para el despliegue de nodos IoT y Edge activos en el Computing Continuum

Fecha de lectura

31/03/2025

Director

Antonio F. Skarmeta Gómez

Grupo de investigación

Sistemas Inteligentes y Telemática

Departamento

Ingeniería de la Información y las Comunicaciones

Centro

Facultad de Informática

Organimso

Universidad de Murcia

Ciudad

MURCIA

País

España

Abstract

La tesis analiza y diseña soluciones para gestionar y desplegar nodos IoT y Edge en un entorno de Computing Continuum, optimizando recursos y adaptándose dinámicamente. Este paradigma integra IoT, Edge y Cloud Computing, permitiendo el procesamiento distribuido de tareas. Sin embargo, la heterogeneidad de los dispositivos complica la gestión de recursos, exigiendo considerar aspectos como latencia, ancho de banda y energía. El Problema de Asignación de Tareas (TAP), un problema NP-Hard, se aborda usando Aprendizaje por Refuerzo (RL) para optimizar la distribución de cargas. Además, se propone aplicar la propuesta como un módulo de Kubernetes para adaptarlo a este entorno híbrido, pudiendo seleccionar de manera dinamica entre diferentes tipos de algoritmos para resolver el TAP.