AVAILABILITY AND PERFORMANCE EVALUATION OF VANETS BASED ON STOCHASTIC PETRI NETS

Abstract

RESUMO: A mobilidade urbana atual exige requisitos de continuidade de serviço, adaptabilidade, resiliência e tolerância a falhas em sistemas computacionais distribuídos. Nesse cenário, Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs), integradas à computação em borda e organizadas segundo arquiteturas de microsserviços, sustentam aplicações de monitoramento e controle de tráfego sob condições operacionais variáveis. A limitação de recursos na borda inviabiliza o uso de estratégias tradicionais de redundância baseadas em replicação física, enquanto a variabilidade da carga nas RSUs demanda mecanismos de elasticidade capazes de ajustar a capacidade de processamento ao longo do tempo. Diante desta complexidades, torna-se necessário empregar abordagens analíticas que permitam avaliar, de forma preditiva, a confiabilidade e o desempenho do sistema. Nesse contexto, esta dissertação desenvolve modelos baseados em Redes de Petri Estocásticas (SPNs) para representar e analisar a disponibilidade e o desempenho de uma arquitetura VANET composta por múltiplas Road Side Units (RSUs) conectadas a um servidor de borda. O modelo de disponibilidade contempla falhas físicas, lógicas e de comunicação, avaliando a continuidade operacional por meio da migração de máquinas virtuais entre RSUs. A modelagem emprega parâmetros de tempo médio entre falhas e de reparo, e os resultados mostram que a migração mantém a disponibilidade e reduz o tempo de recuperação mesmo sob falhas simultâneas. Para a avaliação de desempenho, foi desenvolvido um modelo SPN que representa a adaptação da capacidade de processamento nas RSUs por meio de autoescalonamento horizontal, que ajusta automaticamente a alocação de instâncias conforme a variação da carga de trabalho, com reinstanciação de máquinas virtuais. Os cenários analisam variações de carga e limites de escalonamento, evidenciando condições de saturação quando esses limites são mal configurados e melhor equilíbrio operacional com os mecanismos de autoescalonamento. A análise de sensibilidade, conduzida por meio de Design of Experiments (DoE), mostrou que variações em parâmetros como número inicial de máquinas virtuais e tamanho de fila afetam diretamente as métricas de resposta e descarte, permitindo orientar a configuração de políticas operacionais. A análise de sustentabilidade estende o modelo de desempenho com métricas energéticas e ambientais, relacionando consumo de energia e emissões de carbono ao comportamento do sistema. A calibração com dados experimentais do PasidValidator confirma a aderência do modelo analítico, e os resultados indicam que políticas dinâmicas de autoescalonamento com reinstanciação reduzem o consumo energético e a pegada de carbono sem comprometer a estabilidade operacional. ABSTRACT: Current urban mobility demands continuity of service, adaptability, resilience, and fault tolerance in distributed computing systems. In this scenario, Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs), integrated with edge computing and organized according to microservice architectures, support traffic monitoring and control applications under variable operational conditions. The limitation of resources at the edge makes the use of traditional redundancy strategies based on physical replication unfeasible, while the variability of the load on the Road Side Units (RSUs) demands elasticity mechanisms capable of adjusting processing capacity over time. Given these complexities, it becomes necessary to employ analytical approaches that allow for the predictive evaluation of system reliability and performance. In this context, this dissertation develops models based on Stochastic Petri Nets (SPNs) to represent and analyze the availability and performance of a VANET architecture composed of multiple Road Side Units (RSUs) connected to an edge server. The availability model considers physical, logical, and communication failures, evaluating operational continuity through the migration of virtual machines between RSUs. The modeling employs mean time between failures and time to repair parameters, and the results show that migration maintains availability and reduces recovery time even under simultaneous failures. For performance evaluation, an SPN model was developed that represents the adaptation of processing capacity in the RSUs through horizontal autoscheduling, which automatically adjusts instance allocation according to workload variations, with virtual machine re-instantiation. The scenarios analyze load variations and scaling limits, highlighting saturation conditions when these limits are poorly configured and better operational balance with autoscheduling mechanisms. Sensitivity analysis, conducted through Design of Experiments (DoE), showed that variations in parameters such as the initial number of virtual machines and queue size directly affect response and discard metrics, allowing for the guidance of operational policy configuration. Sustainability analysis extends the performance model with energy and environmental metrics, relating energy consumption and carbon emissions to system behavior. Calibration with experimental data from the PASID-VALIDATOR confirms the adherence of the analytical model, and the results indicate that dynamic autoscaling policies with reinstantiation reduce energy consumption and carbon footprint without compromising operational stability.