Optimising cloud iot applications for scalability: leveraging distributed queues for seamless operations

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dc.contributor.advisor1Valente, Fredy Joao
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8165518000687142
dc.contributor.advisor1orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2735-4787
dc.contributor.authorOliveira, Daniel Lombardi
dc.contributor.authororcidhttps://orcid.org/0000-0002-1892-3415
dc.date.accessioned2025-07-24T18:54:47Z
dc.date.issued2025-07-11
dc.description.abstractA rápida expansão da Internet das Coisas (IoT) exigiu o desenvolvimento de aplicações em nuvem robustas e escaláveis para gerenciar o vasto fluxo de dados e garantir a comunicação confiável entre dispositivos. Este trabalho apresenta um estudo abrangente, respaldado pela experiência prática adquirida durante o desenvolvimento de redes de larga escala com atuadores de IoT. Começamos explorando os desafios únicos impostos pelos ecossistemas de IoT, incluindo implementações de processamento em tempo real e escalonamento para aplicações em nuvem e suas dificuldades. O estudo se aprofunda na utilização de bancos de dados em memória, filas e métodos RPC para atuar como memória compartilhada, criando um sistema distribuído amplamente escalável que permite a utilização de metodologias tradicionais de escalonamento para grandes ambientes de IoT baseados em MQTT.
dc.description.resumoThe rapid expansion of the Internet of Things (IoT) has necessitated the development of robust and scalable cloud applications to manage the vast influx of data and ensure reliable communication between devices. This work presents a comprehensive study backed by the practical experience gained during the development of large-scale networks with IoT actuators. We begin by exploring the unique challenges posed by IoT ecosystems, including real-time processing implementations and scaling for cloud applications and their difficulties. The study delves into the utilization of in-memory databases, queues and RPC methods to act as shared-memory, creating a vastly scalable distributed system that enables the utilization of traditional scaling methodologies for large MQTT based IoT environments.eng
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamento
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Daniel Lombardi. Optimising cloud iot applications for scalability: leveraging distributed queues for seamless operations. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2025. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/22416.por
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14289/22416
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlos
dc.publisher.addressCampus São Carlos
dc.publisher.courseEngenharia de Computação - EC
dc.publisher.initialsUFSCar
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Brazilen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/
dc.subjectIoTeng
dc.subjectDistributed systemseng
dc.subjectPublish/subscribeeng
dc.subjectDistributed architectureeng
dc.subjectRPCeng
dc.subjectMQTTeng
dc.subjectESLeng
dc.subjectSignal strength-based routingeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
dc.titleOptimising cloud iot applications for scalability: leveraging distributed queues for seamless operationseng
dc.title.alternativeOtimizando aplicações IoT em nuvem para escalabilidade: aproveitando filas distribuídas para operações contínuas
dc.typeTCC

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