Uma proposta para o uso de progressive web apps em ambientes de computação móvel em nuvens
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Data
2020-02-18Autor
Melo, Henning Barly Summer de
http://lattes.cnpq.br/6366695225873833
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O aumento no uso de aplicações móveis está diretamente associado ao
desenvolvimento constante da Computação Móvel (CM), a exemplo dos smartphones,
tablets e notebooks. No entanto, o uso de aplicações nesses dispositivos acaba sendo
um problema para suas limitações de processamento, memória RAM,
armazenamento, conexão de rede e, principalmente, bateria. Para mitigar essas
limitações, uma área conhecida como Computação Móvel em Nuvem ou Mobile Cloud
Computing – MCC tem apresentado algumas alternativas. Uma delas está na
descarga computacional ou Computing Offloading, que consiste em fazer o envio
completo ou parcial da execução de processos ou tarefas do dispositivo móvel para
um recurso computacional remoto com maior poder de processamento. No entanto, a
eficiência dessa descarga da execução em ambiente MCC pode ter relação direta com
o tipo de aplicação utilizada pelo dispositivo móvel. Diante disso, o objetivo deste
trabalho consiste em propor uma metodologia para o uso de Aplicações Web
Progressivas ou Progressive Web Apps (PWA) para fazer o offloading de tarefas na
Computação Móvel em Nuvem. A partir da metodologia proposta, foram
desenvolvidos dois estudos de caso, envolvendo a detecção de faces e o cálculo da
sequência Fibonacci. A avaliação desses estudos de caso foi feita através da
execução de diferentes cargas de trabalho, usando a aplicação PWA em diferentes
dispositivos móveis e através do offloading em containers Docker, utilizando as redes
3G, 4G e WiFi. Os resultados da avaliação foram obtidos a partir da métrica de tempo
de execução das tarefas, observando-se que, em alguns casos, a execução local
dessas tarefas é melhor que a execução na nuvem; enquanto em outros, a nuvem é
uma melhor opção de processamento. A aplicação PWA desenvolvida ainda foi
analisada utilizando a ferramenta de inspeção de PWA LightHouse, obtendo a nota
máxima de 100 para o quesito performance da aplicação.