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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/28930| Tipo: | Dissertação |
| Título : | Uma proposta de solução para offloading de métodos entre dispositivos móveis |
| Título en inglés: | A solution proposal for methods offloading between mobile devices |
| Autor : | Santos, Gabriel Brito dos |
| Tutor: | Trinta, Fernando Antonio Mota |
| Co-asesor: | Rego, Paulo Antonio Leal |
| Palabras clave : | Mobile cloud computing;Offloading |
| Fecha de publicación : | 2017 |
| Citación : | SANTOS, Gabriel Brito dos. Uma proposta de solução para offloading de métodos entre dispositivos móveis. 2017. 80 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017. |
| Resumen en portugués brasileño: | Apesar da capacidade de processamento de dispositivos móveis estar em ritmo de crescimento, o desempenho desses está sempre muito aquém de microcomputadores ou outros computadores estacionários para realização de certas tarefas. Além disso, dispositivos móveis possuem recursos energéticos limitados, de forma que o projeto de aplicações para tais dispositivos deve sempre levar em consideração a economia de energia. Uma alternativa para lidar com estes problemas é o uso da técnica de offloading, que consiste em oferecer ao dispositivo móvel a possibilidade de delegar uma tarefa para outro dispositivo com objetivo de melhoria de tempos de execução de processamento ou economia de energia. Este dispositivo pode ser um servidor remoto em uma nuvem pública ou na mesma rede do dispositivo. Diante desse problema, esta dissertação apresenta o CAOS D2D, uma proposta de framework para possibilitar a dispositivos móveis realizar offloading de computação para outros dispositivos, e também possibilita a dispositivos móveis atuarem como servidores de offloading. O protótipo implementado usa como base o framework CAOS, desenvolvido no GREat, e busca estendê-lo, de forma a possibilitar a implantação de todos os seus elementos em um dispositivo móvel. Para avaliação da solução, foram verificados aspectos como redução de tempo de execução de aplicações ao realizar offloading e melhorias de consumo de energia, utilizando-se diferentes dispositivos Android, relatórios de tempo de execução de aplicativos, e um equipamento para medição in loco de consumo de energia. Nos cenários analisados, houve casos em que, tanto no aspecto de tempos de execução, quanto no do consumo de energia, a execução de tarefas em offloading foi mais vantajosa do que a execução local. Mas também, devido a fatores como a complexidade computacional da tarefa e o volume de dados a serem processados, houve também situações em que o contrário se tornou verdade. |
| Abstract: | In spite of the increasing processing power of handheld smart devices, their capacity to perform some tasks is always a few steps behind their contemporary desktop counterparts. Besides, mobile devices have limited power supplies, which leads software designers to always keep energy consumption in mind when dealing with such devices. An alternative to help overcome this issue is using the offloading technique, which allows a mobile device to offload an expensive task to another device, for the sake of performance or energy saving. This second device may be a remote server hosted in a public cloud, or in the same Wi-fi network as the first mobile device. Facing this problem, this dissertation presents CAOS D2D, a proposal for a framework which allows for a mobile device to offload tasks to other mobile devices, as well as acting as an offloading server too. The prototype implementation is based on the CAOS framework, aiming to extend it in a way that its elements were embedded in a mobile device.In order to evaluate the solution, aspects such as the reduction in execution times of applications when performing offloading and improvements of energy consumption were verified, using different Android devices, application runtime reports, and an equipment for in loco measurement of consumption power. In the analyzed scenarios, there were cases in which, in terms of execution times and energy consumption, the execution of tasks in offloading was more advantageous than the local execution. But also, due to factors such as the computational complexity of the task and the volume of data to be processed, there were also situations where the opposite became true. |
| URI : | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/28930 |
| Aparece en las colecciones: | DCOMP - Dissertações defendidas na UFC |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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