Planejamento de infraestruturas de mobile cloud computing baseado em modelos estocásticos

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Previous issue date: 2017-03-09 / CAPES / A academia e a indústria têm demonstrado que os recursos limitados dos dispositivos móveis podem ser complementados por recursos virtualizados em uma infraestrutura de computação em nuvem, surgindo assim um novo paradigma chamado mobile cloud computing (MCC). Embora esta solução expanda substancialmente a capacidade de tais dispositivos, também impõe uma dependência em tempo integral de conexão de Internet sem fio. Além disso, problemas como o esgotamento da carga da bateria, falhas de dispositivos móveis, instabilidade das redes sem fio, bugs de aplicativos e interrupções no serviço da nuvem podem representar obstáculos na expansão da mobile cloud computing, uma vez que tais problemas podem resultar no mal fornecimento do serviço da MCC. Modelos estocásticos hierárquicos são adequados para descrever de forma concisa o funcionamento de uma infraestrutura de MCC, lidando com o grande número de componentes que constituem esse tipo de sistema. Sendo um paradigma tão recente, poucos esforços foram feitos para identificar os impactos destes tipos de falhas sobre o funcionamento do sistema. Desta forma, esta tese provê modelos estocásticos para o planejamento de infraestruturas de mobile cloud computing. Esta abordagem foca especialmente no impacto de alguns fatores sobre a disponibilidade e confiabilidade do sistema, tais como: arquiteturas distintas de mobile cloud computing; características de protocolos de comunicação; componentes críticos dos dispositivos móveis, como a bateria; e o comportamento dos softwares envolvidos. A avaliação adotada é baseada em modelos heterogêneos hierárquicos e se concentra em métricas como a disponibilidade em estado estacionário, confiabilidade, downtime, probabilidade de conectividade, tempo médio de vida da bateria, e os custos de implantação e provisionamento da infraestrutura de nuvem. Os experimentos realizados fornecem subsídios aos parâmetros de entrada dos modelos aqui propostos. Além disso, ferramentas de software foram desenvolvidas para auxiliar na condução de tais experimentos. Os modelos propostos permitem realizar comparações entre diferentes formas de implantação de mobile cloud computing, assim como planejar ajustes na infraestrutura de hardware e software com o intuito de garantir níveis de serviço satisfatórios. / Academy and industry have been showing that the limited resources of mobile devices might be supplemented by virtualized resources in a cloud infrastructure, emerging a new paradigm called mobile cloud computing (MCC). While this solution substantially expands the abilities of such gadgets, it also enforces a full-time dependency on wireless Internet connection. Furthermore, issues such as battery charge depletion, mobile device faults, wireless network instability, application bugs, and outages in the cloud service may represent obstacles in expansion of the mobile cloud computing, since such issues may result in poor provision of the MCC service. Hierarchical stochastic models are suitable for a concise description of the operation of an MCC infrastructure, dealing with the large number of components that constitute this type of system. Being such a recent paradigm, few efforts were conduced to identify the impact of those types of faults on the system operation. In this way, this thesis provides stochastic models to planning of mobile cloud computing infrastructures. This approach focus specially on the impact of some factors on system availability and reliability, such as: different architectures of mobile cloud computing; characteristics of communication protocols; critical components of mobile devices, such as the battery; and the behavior of the software involved. Our evaluation is based on hierarchical heterogeneous models and focuses on measures such as steady-state availability, reliability, downtime, connectivity probability, average battery lifetime, and costs of implementation and provisioning of the cloud infrastructure. We performed experiments to provide subsidies to the input parameters of the proposed models here. In addition, software tools have been developed to aid in the conduct of such experiments. The proposed models allow comparisons between different forms of mobile cloud computing deployment, as well as planning adjustments to the hardware and software infrastructure to ensure satisfactory service levels.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/25222
Date09 March 2017
CreatorsARAUJO, Jean Carlos Teixeira de
Contributorshttp://lattes.cnpq.br/8382158780043575, MACIEL, Paulo Romero Martins
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
RightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess

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