Aluno: Filipe Fernandes dos Santos Brasil de Matos
Orientador: Prof. Fernando Antonio Mota Trinta
Coorientador: Prof. Paulo Antonio Leal Rego
Título: Uma arquitetura baseada em Dew Computing e em processamento Multi-Linguagem para melhoria do desempenho computacional de aplicações móveis
Data: 19/07/2024
Banca Examinadora:
Prof. Fernando Antonio Mota Trinta (UFC / Centro de Ciências e Tecnologia)
Prof. Paulo Antonio Leal Rego (UFC / Centro de Ciências e Tecnologia)
Prof. José Neuman de Souza (UFC / Centro de Ciências e Tecnologia)
Prof. Fernando José Castor de Lima Filho (UT / Faculty of Electrical Engineering, Mathematics, and Computer Science)
Prof. Carlos André Guimarães Ferraz (UFPE / Centro de Informática)
RESUMO:
Baixa capacidade de processamento e limitações de energia são restrições comuns enfrentadas pela maioria dos dispositivos móveis ao processar tarefas computacionais. Diversas pesquisas indicam o offloading computacional como uma técnica para enfrentar esse desafio. Nela, dispositivos computacionalmente e/ou energeticamente limitados transferem tarefas para serem executadas em máquinas com maior capacidade, poupando tempo e recursos. Contudo, estudos anteriores mostraram que a adoção de linguagens de programação ineficientes ao executar tais tarefas e a latência da rede impactam negativamente no desempenho do offloading computacional. Esta tese propõe a Arquitetura DADOS (Dew Architecture for Distribution of Offloading Servers), que ataca esses dois problemas incorporando a abordagem multi-linguagem e o paradigma Dew Computing ao offloading computacional. A DADOS ao utilizar a abordagem multi-linguagem, permite a interação entre processos desenvolvidos em diferentes linguagens, o que possibilita a adoção de linguagens mais eficientes nos processos servidores de offloading, acelerando a execução de tarefas e economizando recursos do dispositivo. Além disso, ao usar o paradigma Dew Computing, que reduz a dependência da rede ao permitir que parte dos serviços e dados remotos sejam processados no dispositivo móvel, a DADOS permite trazer os processos de offloading para dentro do dispositivo, mitigando os efeitos negativos da rede. Foram conduzidos experimentos, utilizando dispositivos reais, com o objetivo de validar a versão inicial da arquitetura e avaliar o impacto da abordagem oferecida por ela na execução de tarefas móveis. Os experimentos avaliaram o desempenho de três abordagens (Local, Dew e Cloudlet) em relação a três métricas principais (tempo de resposta, consumo de energia e eficiência) em dois cenários com diferentes níveis de sobrecarga na rede. Os resultados foram promissores para a abordagem proporcionada pela DADOS, a Dew. Comparando apenas as abordagens Dew e Local, observou-se que a primeira foi até 7.2x mais rápida e consumiu até 4.6x menos energia que a última em ambos os cenários. Já entre as abordagens Dew e Cloudlet, a Dew superou a Cloudlet em condições específicas: ao lidar com grandes volumes de dados, a Dew transmitiu até 2.6x menos dados. Em ambientes com alta sobrecarga na rede, a Dew processou tarefas até 4.5x mais rapidamente que a Cloudlet.
Palavras-chave: computação em orvalho. multi-linguagem. offloading. computação móvel. MEC.
Негізгі бет Uma arquitertura Baseada em Dew computing e multilinguagem para melhoria do desempenho de apps
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