Análise de Disponibilidade e Consumo Energético em Ambientes de Mobile Cloud Computing
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Data de Publicação: | 2014 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPE |
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Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/11305 |
Resumo: | Mobile cloud computing (MCC) é um novo paradigma computacional que tem como objetivo melhorar a capacidade de dispositivos móveis através do provisionamento de recursos virtualizados de uma infraestrutura de nuvem. Enquanto que a MCC melhora consideravelmente as habilidades de tais dispositivos, também impõe a dependência em tempo integral de uma conexão sem fio com a Internet. Além disso, questões como descarga de bateria, falhas no dispositivo móvel, bugs de aplicação e interrupções no serviço em nuvem, podem representar obstáculos na disseminação deste paradigma. Sendo um paradigma tão recente, poucos esforços foram feitos no sentido de estudar os impactos destes tipos de falhas sobre atributos de dependabilidade. Desta forma, nosso trabalho tem como proposta oferecer uma metodologia de avaliação de disponibilidade em arquiteturas de mobile cloud. A metodologia é dividida em três partes. Primeiro, definimos uma arquitetura base, onde não há mecanismos de redundância e tolerância à falhas. Avaliamos a disponibilidade desta arquitetura por meio de um modelo hierárquico composto de diagramas de blocos de confiabilidade (RBD) e cadeias de Markov de tempo contínuo (CTMC), e validamos o modelo através de um testbed de injeção de falhas e por simulação. Na segunda parte, apresentamos três adaptações do cenário base que tem como objetivo o aumento da disponibilidade estacionária. Estes três cenários são avaliados em termos de disponibilidade e downtime anual, através de extensões do modelo previamente validado. Por último, selecionamos uma das arquiteturas e realizamos uma investigação mais detalhada dos efeitos do uso de interfaces wireless sobre o consumo energético do dispositivo e seu impacto na disponibilidade, utilizando modelos em redes de Petri estocásticas. Nossos resultados mostram a efetividade da arquitetura cloudlet na melhoria da disponibilidade do sistema em comparação ao cenário base. Também concluímos que em aplicações móveis que se conectam à nuvem através de múltiplas interfaces de rede (3G e WiFi), melhorias na estabilidade do sinal WiFi promovem um aumento de disponibilidade significativo, além de aumentar o tempo de autonomia da bateria do dispositivo. |
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OLIVEIRA, Danilo MendonçaMACIEL, Paulo Romero Martins2015-03-06T18:52:25Z2015-03-06T18:52:25Z2014-02-25OLIVEIRA, Danilo Mendonça. Análise de disponibilidade e consumo energético em ambientes de mobile cloud computing. Recife, 2014. 119 f. Dissertação (mestrado) - UFPE, Centro de Informática, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, 2014.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/11305ark:/64986/001300000d885Mobile cloud computing (MCC) é um novo paradigma computacional que tem como objetivo melhorar a capacidade de dispositivos móveis através do provisionamento de recursos virtualizados de uma infraestrutura de nuvem. Enquanto que a MCC melhora consideravelmente as habilidades de tais dispositivos, também impõe a dependência em tempo integral de uma conexão sem fio com a Internet. Além disso, questões como descarga de bateria, falhas no dispositivo móvel, bugs de aplicação e interrupções no serviço em nuvem, podem representar obstáculos na disseminação deste paradigma. Sendo um paradigma tão recente, poucos esforços foram feitos no sentido de estudar os impactos destes tipos de falhas sobre atributos de dependabilidade. Desta forma, nosso trabalho tem como proposta oferecer uma metodologia de avaliação de disponibilidade em arquiteturas de mobile cloud. A metodologia é dividida em três partes. Primeiro, definimos uma arquitetura base, onde não há mecanismos de redundância e tolerância à falhas. Avaliamos a disponibilidade desta arquitetura por meio de um modelo hierárquico composto de diagramas de blocos de confiabilidade (RBD) e cadeias de Markov de tempo contínuo (CTMC), e validamos o modelo através de um testbed de injeção de falhas e por simulação. Na segunda parte, apresentamos três adaptações do cenário base que tem como objetivo o aumento da disponibilidade estacionária. Estes três cenários são avaliados em termos de disponibilidade e downtime anual, através de extensões do modelo previamente validado. Por último, selecionamos uma das arquiteturas e realizamos uma investigação mais detalhada dos efeitos do uso de interfaces wireless sobre o consumo energético do dispositivo e seu impacto na disponibilidade, utilizando modelos em redes de Petri estocásticas. Nossos resultados mostram a efetividade da arquitetura cloudlet na melhoria da disponibilidade do sistema em comparação ao cenário base. Também concluímos que em aplicações móveis que se conectam à nuvem através de múltiplas interfaces de rede (3G e WiFi), melhorias na estabilidade do sinal WiFi promovem um aumento de disponibilidade significativo, além de aumentar o tempo de autonomia da bateria do dispositivo.porUniversidade Federal de PernambucoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessComputação em NuvemComputação MóvelModelos AnalíticosDisponibilidadeAvaliação de Consumo EnergéticoAnálise de Disponibilidade e Consumo Energético em Ambientes de Mobile Cloud Computinginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILDISSERTAÇÃO Danilo Mendonça Oliveira.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Danilo Mendonça Oliveira.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1331https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/11305/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Danilo%20Mendon%c3%a7a%20Oliveira.pdf.jpg956f2cfe1f230e5f80729a07664d861dMD55ORIGINALDISSERTAÇÃO Danilo Mendonça Oliveira.pdfDISSERTAÇÃO Danilo Mendonça Oliveira.pdfapplication/pdf2175842https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/11305/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Danilo%20Mendon%c3%a7a%20Oliveira.pdf79c892912cfed4dad66b472b6c703daaMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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