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This paper proposes an edge-centric workload orchestration approach that uses machine learning in a three-tier vehicular architecture (edge, cloud via roadside unit, or cloud via cellular base station). The orchestrator uses a wireless network at the edge to receive and send over-the-air requests from vehicles, considering a metropolitan network connects the entire edge structure to support the high mobility of devices, allowing vehicles to share information and resources. Additionally, suppose the edge is congested, or its resources are unavailable. In that case, cloud resources will be used via roadside or cellular networks using a wide-area network to meet the tasks' time constraints. Moreover, the proposed machine learning model uses variance-based sensitivity analysis to determine which inputs influence the model's final decision. The experiments performed on the EdgeCloudSim simulator are based on modelling computational and network resources besides the representation of vehicles. The results indicate that our approach best fits task offloading over the air, outperforming the comparative experiments between the one-stage(our approach) model against two-stage and random models. Furthermore, by using our one-stage model that outputs the average of the prediction interval and the variance of this interval, we can measure how confident our model is in its prediction.INDEX TERMS Vehicle workload, cloud, edge, machine learning, mobile nodes, task offloading.

Abstract. Mark Weiser coined the term Ubiquitous Computing (UbiComp) describing a future in which everyday-life objects would have embedded computers providing services and content everytime and everywhere. After some years, UbiComp concepts were introduced in various universities disciplines, which sought to develop the study of ubiquitous systems and technologies. Therefore, this work presents the design, develop, and evaluation of a Virtual Learning Environment, called Lucy (Learning Ubiquitous Computing Easily), which aids UbiComp practical classes. Results showed improvements in students reasoning about UbiComp concepts after Lucy practices sessions.Resumo. Mark Weiser cunhou o termo Computação Ubíqua (UbiComp) descrevendo um futuro em que objetos do cotidiano teriam computadores embutidos fornecendo serviços e conteúdo em todo lugar e a toda hora. Os conceitos de UbiComp foram introduzidos em várias disciplinas universitárias, buscando difundir o desenvolvimento de sistemas e tecnologias onipresentes. Neste trabalho, são apresentados o design, o desenvolvimento e a avaliação de um ambiente de aprendizagem virtual, Lucy (Learning Ubiquitous Computing Easily), que auxilia as aulas práticas de UbiComp. Os resultados da avaliação em sala de aula mostraram melhorias na aprendizagem dos alunos no que se refere aos conceitos de UbiComp abordados com o Lucy. IntroduçãoO progresso tecnológico contribuiu para o barateamento e a disseminação de diversos dispositivos computacionais (e.g. laptops, smartphones, sensores, atuadores) e também de várias tecnologias de comunicação sem fio. Esse progresso tecnológico aproxima o ser humano, de certa forma, da visão de computação preconizada por Mark Weiser. Em suas pesquisas, que tiveram início em 1988, Weiser imaginava o futuro no qual a tecnologia estaria tão inserida no cotidiano das pessoas que ela seria indistinguível do ambiente, misturando-se com objetos do dia a dia [Weiser 1991]. Em "The Computer for the 21st Century", Weiser introduziu o termo Computação Ubíqua (UbiComp). Nesse novo paradigma, os sistemas computacionais estariam "embutidos" em elementos da vida diária, sendo capazes de trocar dados entre si sem muita intervenção de usuários [Weiser 1991].Devido ao potencial tecnológico e de pesquisa de UbiComp, diversos conceitos dessaárea são estudados nas universidades pelo mundo, tais como: captura de ex-