LitReview #2

Apresentação de dois artigos para a cadeira de Redes Avançadas do UFC

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2. • Título: Research challenges on energy- efficient networking design • Journal: Computer Communications • Ano: 2014 • Qualis: Engenharias IV (A1) Ciência da Computação (A2) • Fator de Impacto: 1.352 IDENTIFICAÇÃO ARTIGO #1 2
3. • Michela Meo (Department of Electronics and Telecommunication, Politecnico di Torino, Italy) • Esther Le Rouzic (Division Innovation, Marketing et Technologies, Orange Labs, France) • Ruben Cuevas, Carmen Guerrero (Department of Telematic Engineering, University Carlos III of Madrid, Spain) 3 AUTORES ARTIGO #1
4. 4 O CRESCIMENTO DA REDE 23% 2012 - 2017 Cisco Networking Index (2010) 1,4 ZB 2017 865 Tbps HORA DE PICO 720 Mi STREAMING =
5. 5 CONSUMO ENERGÉTICO 10% 2007 - 2012 Enerdata (2012) 219 TWh 2007 354 TWh 2012 ->
6. 6 CONSUMO ENERGÉTICO Enerdata (2012) 10% 2007 - 2012 3% 2007 – 2012 1,3% 2007 1,8% 2012 ->
7. 7 CONSUMO ENERGÉTICO Meo et al. (2014)
8. ? • As tecnologias óticas são mais amigáveis em termos energéticos do que as eletrônicas? • O conjunto de protocolos de Internet está desnecessariamente desperdiçando energia? 8
9. • Towards Really Energy-efficient Network Design) Network of Excellence • Criado em 2011 9 TREND NoE
10. Estabelecer a integração da comunidade de investigação da União Europeia em green networking com a perspectiva de que, a longo prazo, a Europa consolide sua liderança nesse domínio. Trend NoE 10
11. • Coletar e comparar dados • Identificar os energy-friendly • Critérios energy-aware • Testar e comprovar 11 TREND NoE CONTRIBUIÇÕES
12. OS VILÕES 12 CORE NETWORKS Lange et al. (2011) DATA CENTERS Koomey (2011)
13. • Reduzir os IP Hops • Optically bypassing 13 NETWORK DESIGN 60% IP NODES 50% (O / E / O) Heddeghem et al. (2012)
14. • Direcionando o tráfego • Adaptando o dispositivo à demanda 14 NETWORK OPERATION Idzikowski et al. (2011)
15. 15 CONTENT DISTRIBUTION P2P HOSTING SERVICES 86% VÍDEOS 2016 Cisco Networking Index (2010) Gkantsidis et al. (2006)
16. 16 CONTENT DISTRIBUTION P2P SLEEP MODES 8% Langner et al. (2012) DOWNLOAD TIME
17. • Infraestrutura de resfriamento • Distribuição e armazenamento de energia • Servidores distribuídos e com baixa utilização 17 DATA CENTERS
18. • Máquinas virtuais • Traffic flow routing • Equipamentos de rede desligados • Garantia de Quality of Service (QoS) 18 TREND VMPlanner 60% ECONOMIA Fang et al. (2013)
19. USO DA REDE DEPENDENDO DO HORÁRIO 19 WIRELESS ACCESS Meo et al. (2014)
20. 20 PONTOS POSITIVOS •Assunto vasto, os autores foram diretos. • Vários pontos-chave, características que impactam o consumo de energia.
21. 21 PONTOS POSITIVOS •Relatórios do aumento de tráfego. • Comparação do consumo mundial em relação aos dispositivos de rede. • Outras iniciativas
22. 22 PONTOS NEGATIVOS • Utilizar mais gráficos ou tabelas para juntar os dados • Figuras confusas, mas explicadas no texto • Termos não explicados
23. • C2Power • CROWD • ECONET • Conceito de IP Node 23 TRABALHOS RELACIONADOS
24. • Título: Opportunistic IoT: Exploring the harmonious interaction between human and the internet of things • Journal: Journal of Network and Computer Applications • Ano: 2013 • Qualis: Engenharias IV (B1) Ciência da Computação (B1) • Fator de Impacto: 1.772 IDENTIFICAÇÃO ARTIGO #2 24
25. • Bin Guo (Northwestern Polytechnical University, China) • Daqing Zhang (Institut TELECOM SudParis, France) • Zhu Wang, Zhiwen Yu , Xingshe Zhou (Northwestern Polytechnical University, China) 25 AUTORES ARTIGO #2
26. • thing-oriented perspective • infrastructure-enabled • ad hoc ou opportunistic 26 CONTEXTO (Atzoria et al., 2010)
27. Redes oportunistas são human-centric pelo fato de seguirem a forma como as pessoas oportunamente se comunicam. 27 Guo et al. (2013)
28. • Espontaneamente interagem e se comunicam • Sem a necessidade de infraestrutura extra 28 ARQUITETURA
29. • ligação e colaboração entre online communities e physical communities 29 ESTUDOS
30. 30 Disseminação Oportunista Guo et al. (2013)
31. • broker-based solution • user popularity • social willingness • social network structure • preferences 31 EXEMPLO
32. • Design of data dissemination protocols • Estimate their ‘‘social popularity’’ • Selfish is a basic attribute of human beings • Data anonymization • Data credibility 32 DESAFIOS
33. 33 FRAMEWORK CONCEITUAL
34. 34 SOCKER
35. 35 PONTOS POSITIVOS • Bem escrito • Muitas referências (32) • Relaciona conceitos que aparentemente são iguais • Exemplos práticos • Propõe framework conceitual que auxilia no entendimento dos conceitos • Aplicação SOCKER
36. 36 PONTOS NEGATIVOS • Figuras confusas • Autorreferência (5) causava um pouco de desconforto • Referências cruzadas
37. 37 TRABALHOS RELACIONADOS www.scopus.com Bin Guo 103 342 CITAÇÕES DOCUMENTOS
38. • Gkantsidis et al. (2006) C. Gkantsidis, T. Karagiannis, Pablo Rodriguez, M. Vojnovic, Planet scale software updates, in: Proc. ACM SIGCOMM, 2006. • Cisco Networking Index (2010) Cisco visual networking index: forecast and methodology, 2011– 2016, 2012 • Atzoria et al. (2010) Atzoria L, Iera A, Morabito G. The internet of things: a survey. Computer Networks 2010;54(15):2787–805. • Koomey (2011) J. Koomey, Growth in data center electricity use 2005–2010, Analytics Press, Oakland, CA, August 2011, http://www.analyticspress.com/datacenters.html 38 BIBLIOGRAFIA
39. • Lange et al. (2011) C. Lange, D. Kosiankowski, R. Weidmann, A. Gladisch, Energy consumption of telecommunication networks and related improvement options, IEEE J. Sel. Top. Quantum Electron. 17 (2) (2011) 285–295 • Idzikowski et al. (2011) F. Idzikowski, S. Orlowski, C. Raack, H. Woesner, A. Wolisz, Dynamic routing at different layers in IP-over-WDM networks maximizing energy savings, Opt. Switching Networking, Spec. Issue Green Commun. 8 (3) (2011) 181–200 • Langner et al. (2012) T. Langner, C. Schindelhauer, A. Souza, Optimal file-distribution in heterogeneous and asymmetric storage networks, in: Proc. SOFSEM, 2011. 39 BIBLIOGRAFIA
40. • Enerdata (2012) Global energy statistical yearbook 2012 Enerdata (2012), <http://yearbook. enerdata.net/world-electricity-production- map-graph-and-data.html> • Heddeghem et al. (2012) W. Van Heddeghem et al., Power consumption modeling in optical multilayer networks, Photonic Network Commun. 24 (2) (2012) 86–102 • Fang et al. (2013) W. Fang, X. Liang, S. Li, L. Chiaraviglio, N. Xiong, VMPlanner: optimizing virtual machine placement and traffic flow routing to reduce network power costs in cloud data centers, J. Comput. Network 57 (1) (2013) 179–196 40 BIBLIOGRAFIA