Migração de uma plataforma de offloading para a abordagem de microsserviços

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cândido, Adriano Lima
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
Texto Completo: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/58346
Resumo: Mobile devices are becoming increasingly present in people’s daily lives. However, the mobility provided by mobile devices imposes limitations such as less storage and processing capacity. Despite the substantial improvement of new generations of smartphones and other mobile devices, the amount of information and complexity of new applications created for these devices still impose certain restrictions on processing specific tasks, particularly concerning power consumption. This is a problem, specially for context-aware mobile applications, a particular class of mobile apps that use information gathered from the users’ execution environment to adapt their behavior to improve the user experience while using such apps. A promisse approach to mitigate this issue is Mobile Cloud Computing (MCC). In the context of MCC, some solutions emerge to assist in the decentralization of data processing and operations, also reducing the energy consumption of devices. One is the technique known as offloading. Over the last few years, various platforms for supporting offloading have been proposed, among them, the Context Acquisition and Offloading System (CAOS). Currently, CAOS has problems due to its monolithic architecture, such as tight coupling and lack of scalability. These two aspects are strongly connected. A recent approach that has received much attention to address monolithic systems is the use of microservices. The present study aims at proposing the migration of the monolithic version of CAOS into a microservices architecture, and consequently, to achieve the benefits that this architecture provides. This new version is called CAOS Microservices (CAOS MS). We performed two experiments to evaluate the CAOS MS. The former measured possible performance penalties that the microservices architecture could have suffered concerning the monolithic version. The latter verified scalability aspects provided by CAOS MS. Our experiments show us that CAOS MS presents similar performance than its monolithic version, but with improved scalability support.
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A promisse approach to mitigate this issue is Mobile Cloud Computing (MCC). In the context of MCC, some solutions emerge to assist in the decentralization of data processing and operations, also reducing the energy consumption of devices. One is the technique known as offloading. Over the last few years, various platforms for supporting offloading have been proposed, among them, the Context Acquisition and Offloading System (CAOS). Currently, CAOS has problems due to its monolithic architecture, such as tight coupling and lack of scalability. These two aspects are strongly connected. A recent approach that has received much attention to address monolithic systems is the use of microservices. The present study aims at proposing the migration of the monolithic version of CAOS into a microservices architecture, and consequently, to achieve the benefits that this architecture provides. This new version is called CAOS Microservices (CAOS MS). We performed two experiments to evaluate the CAOS MS. The former measured possible performance penalties that the microservices architecture could have suffered concerning the monolithic version. The latter verified scalability aspects provided by CAOS MS. Our experiments show us that CAOS MS presents similar performance than its monolithic version, but with improved scalability support.Os dispositivos móveis estão se tornando cada vez mais presentes no cotidiano das pessoas. Contudo, a mobilidade proporcionada pelos dispositivos móveis traz consigo suas limitações como menor capacidade de armazenamento e processamento. Apesar da substancial melhoria das novas gerações de smartphones e outros dispositivos móveis, a quantidade de informações e a complexidade dos procedimentos delegados a estes dispositivos ainda impõe certas restrições para processamento de certas tarefas, principalmente em relação ao consumo de energia. Isto é especialmente problemático para aplicações móveis sensíveis a contexto, uma classe particular de aplicações móveis que utiliza informações obtidas do ambiente de execução do usuário, para adaptar seu comportamento em prol de benefícios para a experiência do usuário, ou mesmo do funcionamento do dispositivo móvel. Uma das possíveis abordagens para diminuir este problema é a Mobile Cloud Computing (MCC). No contexto de MCC, surgem algumas soluções para auxiliar na descentralização do processamento de dados e operações, diminuindo o consumo energético dos dispositivos. Uma delas é a técnica conhecida como offloading. Ao longo dos últimos anos, várias plataformas de suporte ao offloading tem sido propostas, dentre elas, o Context Acquisition and Offloading System (CAOS). Porém, em sua versão atual, o CAOS apresenta problemas causado por sua arquitetura monolítica, tais como, forte acoplamento e falta de escalabilidade horizontal. Estes dois aspectos são fortemente conectados. Para tratar a questão da escalabilidade em software monolíticos, uma abordagem recente que tem recebido muita atenção é o uso de microsserviços. O presente estudo tem como objetivo realizar a migração do CAOS para uma arquitetura de microsserviços, visando alcançar os benefícios que essa arquitetura fornece. Para avaliar a nova versão concebida foram realizados 02(dois) experimentos: um teste de desempenho e outro teste de escalabilidade. O primeiro objetivou verificar possíveis penalizações de desempenho que a arquitetura de microsserviços poderia ter sofrido em relação a versão monolítica. No segundo foi verificado aspectos de escalabilidade proporcionados pela nova versão em microsserviços. Os resultados indicaram que a nova versão, chamada então de CAOS Microservices (CAOS MS), apresenta ganhos de escalabilidade em relação à versão monolítica, sem também comprometer seu desempenho geral.Trinta, Fernando Antonio MotaRêgo, Paulo Antonio LealCândido, Adriano Lima2021-05-13T12:48:11Z2021-05-13T12:48:11Z2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfCÂNDIDO, Adriano Lima. Migração de uma plataforma de offloading para a abordagem de microsserviços. 2019. 85 f. 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