Uloof user-level online offloading framework: user-level online offloading framework
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Daniel Fernandes Macedo
Italo Fernando Scota Cunha
Fernando Magno Quintao Pereira
Italo Fernando Scota Cunha
Fernando Magno Quintao Pereira
Resumo
A vida moderna cotidiana tem sido facilitada pelo uso de telefones celulares. Nossa crescente demanda em aplicativos que são usados nas áreas de negócios, entretenimento e pesquisa tem fomentado o desenvolvimento dessa platforma poderosa. Problemas vêm à tona quando estes aparelhos intrinsicamente providos de recursos limitados (bateria, memória e CPU) não conseguem mais oferecer a esperada qualidade de serviço e mal conseguem suportar um dia normal de trabalho sem uma recarga. Cloud-Assisted Mobile Offloading consiste em técnicas para salvar bateria e oportunisticamente melhorar o tempo de execução de aplicativos. Neste cenário, código é executado na núvem em ocasião ótima dependendo de heurísticas, culminando em menor uso de recursos no aparelho celular. Frameworks para Offloading oferecem uma rápida integração e um conjunto de ferramentas poderosas para habilitar a técnica de Offloading na plataforma móvel. Identificando deficiências de outros trabalhos, esta dissertaçao desenvolve um framework para offloading em user-level. Nosso trabalho desenvolve um framework transparente para uso geral que foi projetado para funcionar de maneira plug-and-play. Utilizamos um modelo de energia online preciso, que foi extraído de dados reais; e um modelo de tempo que utiliza uma abordagem de caixa-preta para estimar tempo de execução. Nossa contribuição também incluí a previsão de latencia da rede de acordo com a localização do usuário, resultando em decisões contextualizadas de Offloading. Nosso framework demanda pouco da CPU, incorrendo em baixo overhead. Criamos dois aplicativos experimentais e sua avaliação nos indica que este trabalho reduz o uso de energia em até 80% e abaixa o tempo de execução em até 47.64% nos aplicativos testados.
Abstract
Our fast paced day-to-day life has been facilitated by the use of mobile phones. Our growing demand on applications that are used for business, entertainment and research areas has been pushing forward the development of the mobile platform. Problems arise when such devices intrinsically furnished with limited resources (e.g. battery, memory and CPU) can not offer the expected quality of service and can barely go through a normal working day without a recharge. Cloud-assisted Mobile Offloading consists of techniques to save battery and opportunistically improve execution time of applications. In this scenario, code is optimally executed on the cloud, depending on some heuristics, culminating in lower mobile resource usage. Offloading frameworks provide an easy start-up and a powerful set of tools to enable Offloading in mobile applications. Identifying common shortcomings of previous works, this thesis develops ULOOF, an User Level Online Offloading Framework. Our work is a general-use transparent framework that was designed to work in a plug-and-play fashion. We employ an accurate online energy model derived from real device data; and a time model that employs a black-box approach for execution time estimation. Our contribution also includes prediction of latency according to user location, resulting in enhanced contextualized Offloading decisions while incurring low overhead. We created two experimental applications, and their evaluation indicate that ULOOF can reduce the application's energy usage up to 80% and lower execution time up to 47.64% under our setup.
Assunto
Computação, Computação em nuvem, Redes de computadores
Palavras-chave
Computer Networks, Mobile Cloud Computing, Offloading