Ao longo dos anos, a Cloud Computing vem fornecendo infraestrutura para o processamento de aplicações e serviços. Entretanto, a distância entre os recursos computacionais da Cloud e os dispositivos da Internet of Things (IoT) pode causar atrasos nos tempos de respostas para alguns serviços e aplicações que possuem sensibilidade e requisitos temporais. Nesse contexto, a Fog Computing surge como um paradigma computacional que busca aproximar os recursos da Cloud Computing dos dispositivos IoT, distribuindo geograficamente os micro-centros de dados (Cloudlets) e reduzindo o tempo de resposta. Estudos utilizando a Fog Computing apresentam soluções para a alocação das aplicações de forma que seja possível atender os diferentes tipos de requisitos. Esses estudos avaliam determinados requisitos para tomada de decisão, tais como o tempo de resposta e o custo de comunicação. Entretanto, observa-se nesses estudos que à medida que um requisito é priorizado outro é preterido. Dessa forma, este trabalho propõe uma abordagem para alocação de aplicações modulares em uma arquitetura de Fog Computing de múltiplos níveis hierárquicos, que busca reduzir o tempo de resposta de aplicações sensíveis a latência e reduzir o tráfego de dados na rede. Para alcançar esse objetivo, a abordagem proposta, Least Impact - X (LI-X), busca reduzir a ociosidade de recursos nos níveis mais baixos da Fog e leva em consideração a comunicação entre os módulos das aplicações quando precisa decidir sobre a