Avaliação de Duas Arquiteturas de Computação em Névoa para Monitoramento de Consumo de Recursos em Cidades Inteligentes

Abstract

O presente trabalho apresenta uma avaliação de desempenho comparativa de duas arquiteturas de computação em névoa para o monitoramento de consumo de recursos em cidades inteligentes. A solução proposta investiga duas abordagens distintas: a primeira baseada em orquestração com comunicação síncrona (via API REST) , e a segunda em coreografia com comunicação assíncrona (orientada a eventos com Mosquitto). Os protótipos foram implementados em um ambiente de névoa simulado utilizando contêineres Docker orquestrados por Kubernetes, com suporte de Redis para cache e Prometheus para coleta de métricas. Os sistemas foram projetados para processar dados de consumo de energia em tempo real, realizando detecção de anomalias e agregação de dados na camada de névoa. O desempenho das arquiteturas foi avaliada em três cenários controlados: operação ideal, carga elevada e falhas induzidas. Os resultados práticos, baseados em métricas de uso de CPU, memória, tempo de resposta e taxa de erros, demonstraram que a arquitetura assíncrona é significativamente mais resiliente e eficiente. Sob estresse, o modelo síncrono apresentou degradação severa da latência, enquanto o modelo assíncrono absorveu o impacto mantendo a performance estável. A solução se destaca por fornecer uma análise quantitativa que fundamenta a escolha de padrões de sistemas distribuídos para o domínio de IoT. O estudo concluiu que a arquitetura de coreografia assíncrona é tecnicamente mais adequada, oferecendo maior estabilidade e integridade de dados em ambientes operacionais variáveis.