Seleção de rede e de recursos computacionais para o offloading em ambiente de nuvem móvel - SILVA, Bruno Roberto (2018)
A computação em nuvem móvel (MCC) permite que os smartphones, com limitações em termos de processamento, armazenamento e de tempo de vida de bateria, se comparados aos servidores de rede, executem aplicações que demandam cada vez mais recursos computacionais. Essas limitações são aliviadas utilizando-se, principalmente, a técnica de offloading computacional, que permite enviar e receber dados processados remotamente, permitindo assim, reduzir o consumo de recursos no dispositivo móvel. O offloading pode ser executado também em cloudlets, que disponibilizam recursos de computação em ambientes virtualizados via rede local Wi-Fi, com vazão elevada e atrasos reduzidos se comparados aos acessos via redes celulares tradicionais e a nuvens públicas. Contudo, mesmo utilizando cloudlets, a experiência de offloading do usuário pode ser afetada devido às características da mobilidade e degradação do sinal, além de mudanças na carga da rede e de processamento na VM (Virtual Machine). Esta dissertação propõe um sistema de seleção de rede sem fio e VM na cloudlet para a execução do offloading computacional. O algoritmo de decisão considera os requisitos de qualidade de serviço (QoS) da aplicação, nível de sinal, vazão das redes candidatas, tempo de resposta, nível de utilização da CPU e memória da nuvem. A abordagem utiliza duas estratégias: a primeira é um sistema fuzzy que utiliza o motor de inferência para decisões de execução de handoff ; a segunda, calcula o custo de offloading para seleção de VM, com pesos dos critérios gerados pelo método AHP (Analytic Hierarchy Process). Como estratégia de conectividade MCC, a proposta utiliza o paradigma das redes definidas por software (SDN) para o encaminhamento de pacotes entre o dispositivo e a cloudlet, via protocolo OpenFlow, evitando sinalizações extras na rede e reduzindo o tempo de reconexão. Além de redirecionar os fluxos de acordo com o novo ponto de acesso e VM selecionados, a aplicação SDN também é responsável pela coleta de informações e por processar as etapas do algoritmo de decisão no controlador da rede. Para avaliar o sistema proposto nesta dissertação, foi preparado um testbed OpenFlow/Wi-Fi com o controlador Ryu. Duas aplicações foram consideradas: a primeira realiza reconhecimento facial e foi avaliada com base na métrica tempo de execução. A segunda aplicação, de processamento em tempo real, considera o número de frames renderizardos por segundo, como métrica. Com base nos cenários avaliados, os resultados indicam um ganho no desempenho de offloading quando utilizada a solução proposta de até 48,33% para a primeira aplicação e 27,52% para a segunda.