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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/58216
Tipo: | Dissertação |
Título: | Uma abordagem sensível a contexto para offloading de processamento |
Título em inglês: | A context-sensitive approach for computation offloading |
Autor(es): | Alves, Pedro Paiva |
Orientador: | Trinta, Fernando Antonio Mota |
Coorientador: | Rego, Paulo Antonio Leal |
Palavras-chave: | Offloading;Dispositivo Móvel;Multicritérios para análise de decisão;Mobile Cloudlet;Fog Computing |
Data do documento: | 2019 |
Citação: | ALVES, Pedro Paiva. Uma abordagem sensível a contexto para offloading de processamento. 2019. 80 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2019. |
Resumo: | A evolução das tecnologias de processamento e da capacidade energética de dispositivos móveis foi bastante acelerada nos últimos anos. Porém, as aplicações para tais dispositivos estão seguindo essa evolução, exigindo cada vez mais poder de processamento e consumo energético. Nessas circunstâncias, abordagens que auxiliam no processamento dos aplicativos tornaram-se necessárias. Uma delas é a abordagem da utilização da infraestrutura de Fog Computing, que auxilia dispositivos com baixa capacidade de processamento na execução de tarefas que seriam computacionalmente custosas e/ou que necessitariam de um longo período de tempo para serem concluídas, evitando a alta latência da troca de informações na rede. Para esse fim, um dos processos mais utilizados é o conhecido como offloading computacional, onde o processamento dos métodos utilizados pelos aplicativos é enviado para outros dispositivos com poder superior de processamento ou capacidade energética elevada. A delegação dessas tarefas pode ser feita a uma variedade de ambientes remotos de execução (do inglês, remote execution environment - REE), que possuem múltiplas características. Nesse contexto, a escolha do REE é um processo complexo, pois a heterogeneidade dos dispositivos interfere no tempo de conclusão das tarefas migradas e a dinamicidade dos mesmos pode inviabilizar a execução da atividade de offloading. Neste trabalho, propomos um método para selecionar um REE que atenda a uma solicitação de offloading de métodos, considerando o contexto de cada dispositivo e os critérios que impactam diretamente na velocidade de conclusão da tarefa delegada de modo a selecionar o REE mais adequado. Por fim, apresentamos uma infraestrutura funcional para permitir o offloading de métodos de dispositivos móveis para outros dispositivos usando a abordagem proposta e mostramos sua eficácia através de experimentos. |
Abstract: | The evolution of the processing and energy technologies of mobile devices has been quite accelerated in recent years. However, applications are following such evolution, requiring more processing power and energy capacity. Under these circumstances, approaches that aid in the processing of the applications become necessary. One of those is the approach of using the Fog Computing infrastructure, to speed up the execution of tasks on devices with low processing capacity and to avoid high latency of information exchange in the network. For this purpose, a process knew as offloading is used, where the processing of methods used by the applications is sent to other devices with the superior power of processing or energetic capacity. The delegation of these tasks could be done to a variety of remote execution environments (REE)s that have multiples characteristics that interfer with task completion speed. In this context, a decision method is needed to select where to perform offloading, once these REEs are heterogeneous and are dinamiccally connecting and desconnecting of the network. In this work, we propose a method to decide the best device to perform the offloading method, considering multiple criteria of these devices and their variance according to time, and present a functional infrastructure to enable the offloading of tasks by devices to others devices using the method proposed. |
URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/58216 |
Aparece nas coleções: | DCOMP - Dissertações defendidas na UFC |
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