masterThesis
Infraestrutura para operações de Offloading computacional em ambiente integrado Cloudlet-SDN com suporte a mobilidade
Registro en:
Autor
FRANÇA, Adriano Henrique de Melo
Institución
Resumen
Apesar da grande evolução tecnológica nos hardwares dos dispositivos móveis e
nas redes sem fio, ainda existem grandes limitações nesses dispositivos em termos
de processamento, capacidade de armazenamento e autonomia de energia, quando
comparados aos desktops e servidores. O paradigma de Computação em Nuvem
Móvel (MCC – Mobile Cloud Computing) permite estender os recursos
computacionais dos dispositivos móveis através da utilização das técnicas de
offloading computacional possibilitando um melhor desempenho as aplicações e
uma redução no consumo das baterias dos dispositivos. Entretanto, a técnica de
offloading nem sempre traz benefícios para o dispositivo móvel em situações de
constante mobilidade do usuário, já que cada mudança de rede requer que o
processo de offloading seja refeito. Esta dissertação propõe uma solução para
otimizar o consumo de energia e o tempo de resposta durante as operações de
offloading computacional quando o dispositivo muda de ponto de acesso. A proposta
considera um esquema de gerenciamento de mobilidade baseado em Software
Defined Networking (SDN) e técnica de caching remoto, que permite ao usuário
receber o resultado do offloading no próximo acesso à rede, mesmo que esse fique
desconectado por um longo período. A solução foi implementada em um testbed WiFi,
com acesso ao ambiente MCC utilizando cloudlet baseada na plataforma
OpenStack e integrada ao controlador SDN OpenDaylight. O consumo de energia
obtido pela proposta que utiliza SDN/OpenFlow para o gerenciamento de mobilidade
chegou a ser 11,33 vezes menor e a velocidade de processamento foi 3,23 vezes
maior que do ambiente tradicional. O sistema de caching remoto, apesar de se
mostrar útil em relação à rápida entrega dos resultados já processados, elevou
consideravelmente o consumo de energia da bateria. A técnica de caching remoto é
indicada para os casos nos quais a aplicação envia à cloudlet um grande volume de
dados para ser processado e o nível da bateria do dispositivo encontra-se em estado
não crítico ou quando o usuário enfrenta um longo período sem comunicação com a
cloudlet. Although the great technological evolution in the mobile devices hardware and
wireless networks, remains significant limitations of these devices regarding
processing, storage, and energy, when compared to desktops and servers. The
paradigm of Mobile Cloud Computing (MCC) allows to extend the computational
resources of the mobile devices through the use of computational offloading
techniques, achieving a better performance on the part of the applications and a
reduction in the battery consumption of the devices. The offloading technique does
not always bring benefits to a mobile device in situations of high mobility since each
network change requires the execution of the offloading process. This dissertation
proposes a solution to optimize energy consumption and response times during the
computational offloading operations when the device change of access points (AP).
To this end, the proposal considers for such, a mobility management scheme based
on SDN (Software Defined Networking) and a remote caching technique, that allows
the user to receive the result from offloading in the next AP, even if he stays
disconnected for an extended period. The solution was implemented in one Wi-Fi
testbed, with access to the MCC environment using cloudlet based on the
OpenStack platform and integrated with the OpenDaylight SDN controller. The
achieved reduction of energy consumption for the mobility management proposal
arrived to be 11.33 times lower, and the processing speed was 3.23 times bigger that
of the traditional environment. The remote caching system, although useful in fast
delivering the already processed results, considerably raised the battery energy
consumption. Thus, the applicability of remote caching limits it to the cases where the
application sends to the cloudlet an enormous volume of data to be processed and
the battery level of the device is not critical or when the user faces an extended
period without communication with the cloudlet.