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Defesa de Tese de Doutorado Nº 330: "Improving Mobile Cloud Performance using Offloading Techniques and Stochastic Models"

O aluno Francisco Airton Pereira da Silva vai apresentar seu trabalho no dia 14 de fevereiro, às 9h, no Anfiteatro do CIn-UFPE Início: 14/02/2017 às 09:00 Término: 14/02/2017 às 00:00 Local: Anfiteatro do CIn

 Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº 330

Aluno: Francisco Airton Pereira da Silva
Orientador: Prof. Paulo Romero Martins Maciel
Título: Improving Mobile Cloud Performance using Offloading Techniques and Stochastic Models
Data: 14/02/2017
Hora/Local: 9h – Centro de Informática - Anfiteatro
Banca Examinadora:Prof. Nelson Souto Rosa (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Eduardo Antonio Guimaraes Tavares (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Renato Mariz de Moraes (UFPE / Centro de Informática)
Prof. José Neuman de Souza (UFC / Departamento de Computação)
Prof. Alessandro Mei (Zapienza University of Rome / Department of Computer Science)


RESUMO:

Resource scarcity is a major obstacle for many mobile applications, since devices have limited battery and processing power. As an example, there are applications that seamlessly augment human cognition and typically require resources that far outstrip mobile hardware’s capabilities, such as language translation, speech recognition, and face recognition. The use of cloud computing has been shown to be a feasible alternative to process demanding mobile devices workloads, leading to the research field called mobile cloud computing (MCC). By using the cloud, mobile devices may offload computation to resourceful servers. Many issues related to such a process have been investigated in
the past decade, but those related to offloading process still remain. This PhD research has developed a smart MCC offloading strategy for mobile applications. The approach have considered an innovative balanced infrastructure parameters strategy. Another MCC challenge is related to the process of infrastructure evaluation and planning. Evaluating the MCC infrastructure in a deep level of detail may provide to software engineers precise information, guiding their decisions. Instead of evaluating the MCC infrastructure as a black-box, this work proposes to analyze the application at source-code level. This PhD research proposes providing a way for representing method-calls and evaluating mobile cloud applications by using stochastic petri nets (SPNs). The SPNs in this work
allow software engineers to understand their applications through a statistic report. Case studies have showed that the proposed techniques are helpful for guiding cloud systems designers and administrators in the decision-making process.

Palavras-chave: Mobile Cloud Computing, Stochastic Petri Nets, Offloading, Scheduling, Performance Evaluation, Energy

 

RESUMO:

A escassez de recursos é um grande obstáculo para muitas aplicações móveis, uma vez que os dispositivos têm bateria e poder de processamento limitados. Como exemplo, há aplicativos que aumentam a cognição humana, aplicativos para tradução de idiomas e reconhecimento de fala. Estes aplicativos normalmente requerem recursos que ultrapassam as capacidades de hardware. O uso da computação em nuvem tem se mostrado uma alternativa viável para processar cargas de trabalho de dispositivos móveis limitados. Com o objetivo de mitigar este problema nasceu o campo de pesquisa chamado computação em nuvem móvel (MCC). Ao usar a nuvem, os dispositivos móveis podem transferir seu processamento para servidores potentes. Muitas questões relacionadas a esse processo têm sido investigadas na última década, mas as relacionadas com o processo de execução remota ainda permanecem. Esta pesquisa de doutorado desenvolveu uma estratégia de execução remota de aplicativos móveis na nuvem. O algoritmo desenvolvido considerou uma estratégia inovadora de balanceamento de parâmetros coletados do estado
da infraestrutura. Outro desafio do MCC está relacionado ao processo de avaliação e planejamento da infraestrutura tecnológica adotada. Uma avaliação detalhada do desempenho de diferentes configurações de infraestrutura pode fornecer aos engenheiros de software informações precisas, guiando suas decisões. Ao invés de avaliar a infraestrutura como uma caixa-preta, este trabalho propõe analisar a aplicação em nível de código-fonte, mais precisamente chamadas de método. O trabalho utiliza redes de Petri estocásticas (SPNs) para representar e avaliar desempenho e gasto de bateria de dispositivos móveis. As SPNs neste trabalho permitem aos engenheiros de software entender suas aplicações
através de um relatório estatístico. Estudos de caso mostraram que as técnicas propostas
nesta pesquisa são úteis para orientar designers e administradores de sistemas de nuvem
no processo de tomada de decisão.
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