Uma metodologia para avaliação de desempenho de aplicações em ambiente de computação móvel em nuvem

Um dos principais obstáculos para o desenvolvimento de aplicações móveis mais elaboradas e com características cognitivas, isto é, aplicações que usem tecnologias como visão computacional, reconhecimento de voz vem a ser a baixa autonomia energética dos dispositivos móveis. A partir deste cenário de dificuldade no desenvolvimento destas aplicações, surge a computação móvel em nuvem. A computação móvel em nuvem é um paradigma para aplicações móveis que visa estender tanto o poder de processamento dos dispositivos móveis quanto aumentar a autonomia da bateria através da transferência das tarefas de processamento para a nuvem. Neste contexto, a proposta deste trabalho é uma metodologia integrada para avaliação de desempenho de aplicações em ambiente de nuvem móvel. A metodologia é composta de duas fases. A primeira fase apresenta a técnica de avaliação de desempenho por medição, e nela são apresentadas as atividades relativas ao entendimento do ambiente, como por exemplo, coleta das métricas e apresentação dos resultados. A segunda fase por sua vez, apresenta a técnica de avaliação de desempenho por meio da simulação. Em virtude da metodologia ser integrada, os dados coletados na primeira fase (fase de medição) são usados para o desenvolvimento de modelos de simulação. A metodologia proposta neste trabalho é aplicada em um estudo de caso que consiste na execução do benchmark Linpack no próprio dispositivo móvel e na nuvem computacional, e este estudo objetiva avaliar se a nuvem pode realmente executar tarefas com menor tempo de resposta que o dispositivo móvel. O estudo de caso também proporcionou a verificação da aplicabilidade da metodologia em ambientes de computação móvel em nuvem. Como resultado do estudo de caso, há indícios que a execução de atividades na nuvem computacional, pode ser mais rápida que a execução local em certos contextos, entretanto é necessária a realização de novos estudos com outros benchmarks além dos matemáticos. Por fim, a metodologia se mostrou adequada à realização do estudo de caso.One of the main drawbacks to the development of mobile applications with compute intensive capabilities, that is, applications based on technologies such as natural language processing, voice recognition and augmented reality, is the low energy-autonomy of cell phones. In the context of this restricted scenario set in the development of these applications, it rises the mobile cloud computing. The mobile cloud computing is a paradigm for mobile applications that extends the processing efficiency as either the battery energy life by leveraging the demanding tasks to the cloud. To this end, the proposal of this work is an integrated methodology for performance evaluation of applications in the mobile cloud environment. The proposed methodology is presented in two phases. The first phase presents the performance evaluation technique by measurement. It details the steps which includes the context problem comprehension, metrics collection tasks and the results demonstration. The second phase, in turn, presents the performance evaluation technique by simulation. Since the approaches are linked, the data collected in the first phase (measurement step) will be used as input for the development of the simulation models. Furthermore, the given methodology is applied in a case study, which consisted at the execution of the Linpack benchmark in the device and cloud scenarios, in order to assess whether the cloud can be more performatic over the local execution. The case study was considered also to check if the proposed methodology was adequate in test of a real world experiment. The experiment results showed that the mobile cloud computing execution can be more efficient than the local processing in the mobile environment. Although the promising results, it is still required further studies with other benchmark models besides the mathematical ones approached in this work. Finally, we conclude that the proposed methodology presented is adequate for the case study experiments