Un enfoque centrado en el consumo energético para la planificación de tareas recurso-intensivas empleando dispositivos móviles como proveedores de recursos

La adopción cada vez mayor de dispositivos móviles inteligentes es un fenómeno mundial que posiciona a teléfonos inteligentes, en inglés smartphones, y tabletas como dispositivos primarios para la comunicación y el acceso a Internet. Además, las capacidades de cómputo de estos dispositivos, a menudo...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Hirsch Jofré, Matías Eberardo
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas 2018
Materias:
Dispositivos móviles inteligentes
Smartphones
Tablets
Internet
Redes inalámbricas
Software
Smart Mobile Device
Ciencias de la computación
Acceso en línea:https://www.ridaa.unicen.edu.ar/handle/123456789/1948
Aporte de:
Repositorio Institucional de Acceso Abierto (RIDAA) de Universidad Nacional del Centro
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description La adopción cada vez mayor de dispositivos móviles inteligentes es un fenómeno mundial que posiciona a teléfonos inteligentes, en inglés smartphones, y tabletas como dispositivos primarios para la comunicación y el acceso a Internet. Además, las capacidades de cómputo de estos dispositivos, a menudo subutilizadas por sus propietarios, están en mejora continua. En la actualidad, los dispositivos móviles inteligentes tienen procesadores multinúcleo, varios gigabytes de RAM y la capacidad de comunicarse a través de varias tecnologías de redes inalámbricas. Estos hechos llamaron la atención de investigadores que han propuesto aprovechar las capacidades de computación agregadas de los dispositivos móviles inteligentes para ejecutar software que hace uso intensivo de los recursos de cómputo. Sin embargo, dicha idea está condicionada por características clave, en el contexto de esta tesis denominadas singularidades, que caracterizan la provisión de recursos con dispositivos móviles inteligentes. Entre estas se encuentran la capacidad de los dispositivos para cambiar la ubicación (movilidad del usuario), la naturaleza compartida de los recursos con el usuario (falta de control sobre recursos) y el tiempo limitado de operación de los dispositivos, dado por la fuente de energía finita proveniente del uso de baterías de litio como principal fuente de energía (recursos agotables). Las propuestas existentes que materializan esta idea difieren en las combinaciones de singularidades a las que apuntan y la forma en que abordan cada singularidad, lo que las hace adecuadas para distintos objetivos y distintas oportunidades de explotación de recursos. Estas últimas están representados por situaciones de la vida real donde los recursos proporcionados por grupos de dispositivos móviles inteligentes podrían ser aprovechados. Las oportunidades de explotación de recursos se dan como consecuencia de la congregación de grupos de dispositivos móviles y un soporte de red para vincularlos y coordinarlos. Dado que la presencia de un dispositivo móvil puede asociarse a la presencia un usuario, distintos contextos sociales configuran distintos niveles de disponibilidad recursos. Por otra parte, el soporte de red subyacente, ad-hoc o basado en infraestructura, bajo el cual dichos dispositivos pueden intercambiar datos, impone restricciones sobre cómo fluye la información, se distribuyen las tareas y se recolectan los resultados. Esto último constituye una diferencia fundamental en las propuestas de planificación de tareas, principalmente porque cada soporte de red tiene sus propios escenarios de aplicación. Además de las singularidades abordadas y el soporte de red utilizado, el punto más débil de la mayoría de las propuestas es su aplicabilidad práctica. El rendimiento logrado por planificadores de tareas que constituyen el estado del arte, depende en gran medida de la precisión con la que se proporciona la información de cada tarea, incluido el tiempo de ejecución y/o la energía requerida para la ejecución. La amplia adopción de infraestructura de comunicación inalámbrica en edificios públicos y privados, por ejemplo, escuelas, oficinas de trabajo, campus universitarios, shoppings, patios de comidas, etc., constituye un soporte de red que puede reutilizarse naturalmente para aprovechar las capacidades de cómputo de dispositivos móviles inteligentes. En este contexto, esta propuesta de tesis pretende contribuir con un enfoque fácilmente realizable para la ejecución de tareas intensivas en el uso de CPU, como las provenientes del campo científico, en un clúster de dispositivos móviles inteligentes. El enfoque es consciente de la energía finita de los dispositivos móviles inteligentes, y para operar no depende de información de las tareas que resulte de difícil obtención. Por el contrario, en una denominada primera fase, las tareas recibidas por el planificador son asignadas a nodos cuya aptitud para el cómputo se la evalúa a partir de la combinación de parámetros estáticos y dinámicos de fácil obtención. Dentro de estos parámetros se encuentran resultados de pruebas de referencia -en inglés benchmarks-, nivel de batería actual, número de tareas en espera a ser ejecutadas, entre otros. La primera fase de asignación, se complementa con una segunda fase, o fase de re-balanceo, para lo cuál se emplea la técnica de robo de tareas. La segunda fase de asignación mitiga el desequilibrio de la carga de tareas en los nodos que se espera que surja como consecuencia del uso de los recursos de cómputo de por parte del usuario del dispositivo, la propia heterogeneidad de tareas y la falta de información actualizada y/o precisa de la energía remanente. El método de evaluación del enfoque es a través de simulación in-vitro que representa otra importante contribución de esta tesis. El novedoso método de simulación combina perfiles de consumo de energía extraídos de dispositivos reales con trazas de utilización de CPU derivadas a partir de modelos empíricos de interacción de usuarios reales para simular la ejecución de tareas y el desgaste de energía producto de tal ejecución. Se proporcionan pruebas que validan el método de simulación y el enfoque de planificación se evalúa en escenarios donde varían la composición de los grupos de nodos, las características de los nodos, los niveles de utilización de los recursos por parte de los propietarios, los requisitos de tareas, incluida la tasa de arribo de tareas y la cantidad de operaciones de punto flotante que requiere la ejecución de cada una de ellas.

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