{"title":"Hierarchical fog-cloud architecture to process priority-oriented health services with serverless computing","authors":"Gustavo André Setti Cassel, R. R. Righi, M. Bez","doi":"10.5753/sbcas_estendido.2023.229452","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Este artigo apresenta SmartVSO - um modelo computacional de uma arquitetura hierárquica, escalável, fog-cloud, que processa sinais vitais com serviços de saúde implementados como funções serverless. Heurísticas favorecem sinais vitais de pessoas com problemas de saúde, a fim de obterem resultados com baixo tempo de resposta mesmo durante picos de uso. Consideramos um mecanismo recursivo de offloading de sinais vitais sinais entre fog nodes e cloud, a fim de distribuir o processamento baseado em semânticas da saúde. Experimento realizado com 80.000 sinais vitais indica que o modelo proposto processa 60% dos sinais vitais urgentes em até 5,3 segundos, enquanto 60% dos sinais vitais de pessoas saudáveis são consumidos em até 1 hora e 54 minutos.","PeriodicalId":354386,"journal":{"name":"Anais Estendidos do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","volume":"39 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais Estendidos do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229452","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
Este artigo apresenta SmartVSO - um modelo computacional de uma arquitetura hierárquica, escalável, fog-cloud, que processa sinais vitais com serviços de saúde implementados como funções serverless. Heurísticas favorecem sinais vitais de pessoas com problemas de saúde, a fim de obterem resultados com baixo tempo de resposta mesmo durante picos de uso. Consideramos um mecanismo recursivo de offloading de sinais vitais sinais entre fog nodes e cloud, a fim de distribuir o processamento baseado em semânticas da saúde. Experimento realizado com 80.000 sinais vitais indica que o modelo proposto processa 60% dos sinais vitais urgentes em até 5,3 segundos, enquanto 60% dos sinais vitais de pessoas saudáveis são consumidos em até 1 hora e 54 minutos.