Consumo de Energia e Computação Móvel na Nuvem. Rafael Roque de Souza rroque/

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1 Consumo de Energia e Computação Móvel na Nuvem Rafael Roque de Souza rroque/ Monografia Desenvolvida ao Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo para a disciplina MAC0643/5743 de Computação Móvel São Paulo, Junho de 2014

2 Resumo Souza, R. R. Consumo de Energia e Computação Móvel na Nuvem f. Monografia - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, São Paulo, Diante do crescimento explosivo das aplicações móveis e do surgimento do conceito de computação na nuvem (cloud computing), a computação móvel na nuvem (mobile cloud computing) (MCC) foi introduzida para ser um tecnologia potencial para serviços móveis. A MCC consiste em computação na nuvem para dispositivo móvel, com o propósito de superar obstáculos como largura de banda, capacidade de armazenamento e processamento. Além disso, a economia de energia na computação móvel na nuvem tem sido tema de pesquisas importantes relacionadas com a computação móvel e a computação na nuvem. Nos últimos anos, muitos resultados da investigação foram publicados para tratar de questões de economia de energia e os desafios na MCC. Este trabalho apresenta algumas abordagens e desafios abertos na área, bem como futuras direções para pesquisas. Palavras-chave: consumo de energia, mobile cloud, tópicos em abertos. ii

3 Sumário 1 Introdução Motivação e Justificativas Revisão da Literatura Computação em Nuvem Dispositivos Móveis Organização do Trabalho Conceitos Computação em Nuvem Computação Móvel na Nuvem (MCC) Consumo de Energia em Computação Móvel na Nuvem Aplicações e Desafios de Computação Móvel na Nuvem Aplicações de Computação Móvel na Nuvem Desafios Abertos em Computação Móvel na Nuvem Conclusões 12 Referências 13 iii

4 Capítulo 1 Introdução Diante do crescimento tecnológico nos últimos anos, foi possível o surgimento do paradigma de computação em nuvens (cloud computing), o qual segue o princípio de infraestrutura compartilhada, serviço sob demanda, serviços escalonáveis e pagos de acordo com o uso. Além disso, com o crescimento do mercado dos dispositivos móveis inteligentes (smartphones, tablets) e dos serviços de telecomunicações sem fio, há uma tendência clara de que o acesso a serviços web, chegue a ultrapassar os acessos via desktops tradicionais. Diante disso, surgiu um novo paradigma, chamado computação móvel na nuvem Mobile Cloud Computing (MCC). A MCC permite, assim, uma interseção da computação móvel e computação em nuvens. Em paralelo a isso, a computação em nuvem vem sendo adotada em larga escala por empresas de pequeno, médio e grande porte devido às suas vantagens intrínsecas de provimento de recursos computacionais sob demanda. Estima-se que este nicho de mercado alcance a marca de 45 bilhões de dólares em lucros até Os dispositivos móveis têm criado uma dependência da MCC, de forma a utilizar serviços baseados na Internet. Esta dependência torna-se necessária para que os serviços estejam disponíveis 24 horas por dia e 7 dias por semana, além da necessidade de atender a requisitos de alta disponibilidade e confiabilidade, uma vez que, com aplicativos baseados em nuvem, pretende-se que sejam acessíveis em qualquer lugar e a qualquer hora. A confiabilidade torna-se ainda mais importante e ainda mais difícil de alcançar em tais ambientes [SCG + 10]. Um outro fator é o desempenho dos dispositivos móveis que melhorou muito ao longo dos anos, mas várias limitações ainda existem, como a capacidade de processamento, a vida útil da bateria, as condições da rede imprevisíveis como latência e disponibilidade das conexões. Os altos níveis de dependabilidade (disponibilidade e confiabilidade), bem como os requisitos de desempenho e consumo de energia, tornam-se um desafio em ambientes de computação móvel na nuvem, em que clientes móveis executam suas aplicações em dispositivos móveis, funcionando através de bateria e conectados via redes sem fio. Nos últimos anos, alguns trabalhos têm estudado o consumo de energia em dispositivos móveis. Silva [dsmm12] analisa uma característica nos algorítimos que possa reduzir a quantidade de energia, através de uma associação de uma quantidade de roteadores ativos em uma Wlan (Wireless Local Area Network - Rede de área local sem-fio). Em [WLK11] são propostos modelos de dependabilidade para análise de infraestrutura virtual de computação em nuvem. Nesta dimensão, esta monografia apresenta uma abordagem e alguns desafios sobre várias áreas em abertos na computação móvel na nuvem e do consumo de energia Motivação e Justificativas Inúmeros avanços nas arquiteturas de aplicações têm ajudado a promover a adoção de computação em nuvem. Estes avanços ajudam a apoiar a meta de desenvolvimento de aplicações eficientes e, ao mesmo tempo, ajudam para que as aplicações sejam elásticas e escalonáveis, automaticamente [Sun09]. A computação móvel na nuvem é vista por alguns como um modelo para o futuro, importante para a distribuição e o acesso de recursos computacionais, pois oferece algumas vantagens 1

5 2 INTRODUÇÃO 1.2 potenciais, tais como: escalabilidade, segurança, confiabilidade, disponibilidade e tolerância à falha. 1.1 Revisão da Literatura Nesta seção, há alguns trabalhos relacionados com o tema da monografia e, por sua vez, foram selecionados aqueles considerados mais relevantes, de acordo com os objetivos aqui abordados. A seguir, são apresentados os trabalhos relacionados, divididos em dois grupos, os de computação em nuvem e os de dispositivos móveis Computação em Nuvem Em Wei [WLK11] são propostos modelos de dependabilidade para análise de infraestrutura virtual de computação em nuvem. O objetivo principal é obter serviço de alta confiabilidade e disponibilidade, através de abordagem híbrida dos modelos de Redes de (Petri Estocásticas Generalizadas - GSPN) e RBD. Zeng [ZJLS12] propõe modelos para analisar a dependabilidade de uma arquitetura de control center network em smart grid, bem como diferentes estratégia de backup de componentes críticos. A avaliação é feita pelos modelos SPN, em que são consideradas disponibilidade, confiabilidade e estratégias de backup. Sankar [SSV11] apresenta modelos de Arrhenius para avaliar o impacto da temperatura no dispositivo do servidor do data center. Nesse estudo, relacionam-se a temperatura e a falha dos servidores, considerando análise em três parâmetros que são: chassi do servidor, locais dos servidores em um rack eváriosracks em um data center. Em [HWS12] usam-se cadeias de Markov de tempo contínuo (CTMC) para analisar a disponibilidade de um sistema de cluster com vários nós. Sua análise considera tanto o fracasso de modo comum (Common Mode Failure - CMF) e não CMF para os nós do cluster. Baliga [BAHT11] analisa o consumo de energia em nuvens públicas e privadas, tendo em vista a comunicação de rede, processamento e armazenamento de dados. A análise demostra que há um equilíbrio entre o consumo de energia dos dispositivos da nuvem. Xu [XTZZ11] apresenta um modelo para o gerenciamento de energia em uma nuvem privada. O modelo considera o consumo de energia e eficiência dos servidores para dissociar a aplicação da infraestrutura física. Doukas [DPM10] propõe um protótipo para um sistema de gestão de saúde, chamado Health- Cloud, ao qual considera os dispositivo móveis e a computação em nuvem para registrar imagens médicas e registro do paciente Dispositivos Móveis Silva [dsmm12] analisa o consumo de energia de uma rede de comunicação sem fio, considerando um sistema Wlan denso, operando por meios de um grupo de AP. Através desta análise, é investigado qual tipo de algorítimo deve ser usado para gerenciar a colocação de APs ativos. Wang [WVG10] investiga o consumo de energia, por meio de uma análise probabilística de (wireless sensor networks - WSNs), considerando uma rede multihop aleatório. Esta análise é feita através de cadeia de Markov discreta, para modelar modelar o processo de transmissão, e prever a distribuição do consumo de energia para cada nó. Herlich [HK11] mostra como a cooperação aumenta a área coberta de uma estação base. Ele propõe um modelo para calcular a potência necessária para cobrir uma área e analisar como a cooperação reduz o consumo de energia. Han [HSL + 12] avalia o aumento da eficiência energética das redes celulares, por meios de técnicas seletivas para o desligamento de algumas estações de rádio base (BSS), durante o período de baixa carga de tráfego. Esta análise é feita por meio de expressões analíticas tanto para a probabilidade de interrupção das BSS, quanto para cenários uplink e downlink.

6 1.2 ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO Organização do Trabalho No Capítulo 2, apresentamos os conceitos. O Capítulo 3 mostra as aplicações e desafio da computação móvel na nuvem. Finalmente, no Capítulo 4 discutimos algumas conclusões obtidas neste trabalho.

7 Capítulo 2 Conceitos Este capítulo apresenta os conceitos básicos sobre computação móvel na nuvem, incluindo infraestruturas que o compreendem. Também são introduzidas os conceitos básicos sobre consumo de energia, incluindo seus atributos e informações relacionadas. 2.1 Computação em Nuvem Em meados de 1961, surgiu a ideia principal da computação em nuvem, através do professor John McCarthy, com uma promessa revolucionária de transformar o modelo de computação da época, segundo o qual as aplicações poderiam ser entregues como um serviço e não como um produto, em que todos os recursos podem ser compartilhados. No entanto, não surtiu muito efeito, vindo a ser popularizada na década de 70 [RR09]. A computação em nuvem permite uma nova maneira para implantar tecnologia nos servidores do centro de dados, onde é possível dar ao usuário a capacidade de acessar, trabalhar, compartilhar e armazenar informações usando a Internet [WRCB11]. A computação em nuvem é uma rede do centro de dados, a qual é composta por muitos servidores que executam funções de software, permitindo ao usuários finais acesso a aplicativos, plataformas e serviços por meio da Internet. Além disso, é capaz também de oferecer infraestruturas flexíveis e escaláveis de forma personalizada. As principais características da computação em nuvem, de acordo com Mell e Grance [MG11], são: Serviço sob demanda: o provimento automatizado de funcionalidades computacionais, não necessitando de intervenção humana com o provedor do serviço; Amplo acesso a serviços: permite a disponibilização de recursos através da rede, tendo o acesso ativo aos clientes de diferentes dispositivos que podem ser computadores, smartphones, entre outros. Multitenância: permite o provimento de serviços a múltiplos usuários, e tais serviços podem ser alocados dinamicamente de acordo com a demanda; Elasticidade: correspondente à escalabilidade. Oferece ao usuário a sensação de ter os recursos disponíveis de forma ilimitada e a qualquer instante; Tarifação: segue o conceito pay-as-you-go, ou seja, o usuário paga somente pelo que for usado. Em resumo, conclui-se que alguns dos desafios da computação em nuvem são prover segurança e estabilidade da conexão de Internet de lugares geograficamente remotos. A segurança em ambientes em nuvem é constantemente contestada, o que leva a várias discussões sobre o tema e questionamento sobre a segurança e o sigilo de dados armazenados. 4

8 2.1 COMPUTAÇÃO EM NUVEM 5 A nuvem simboliza a Internet, que, em si, é uma rede de redes. Além disso, nem todas as formas de computação remota são computação em nuvem. Pelo contrário, a computação em nuvem é um conjunto de serviços oferecidos por provedores. Figura 2.1, mostra os três tipos de serviços da computação em nuvem, que são: Software com Serviço (SaaS), que fornece aos usuários finais acesso a uma aplicação específica, como por exemplo, o Microsoft Office 365, Gmail, Facebook. Tendo assim, o objetivo de substituir as aplicações que executam nos computadores locais, possibilitando pagar somente pelo o que é usado do SaaS, o que pode gerar economia, observando que o usuário só pagará pelo que usar. Diferentemente, se comprasse para instalar em sua máquina pessoal. Plataforma como Serviço (PaaS), que fornece interfaces de programação de aplicativos (APIs) e ambientes de programação para os desenvolvedores de aplicativos, (Google Application Engine (GAE), Amazon Web Services e Microsoft Azure são os principais exemplos desta camada) e Infraestrutura como Serviço (IaaS), a qual fornece recursos computacionais que permitem uma maior capacidade de armazenamento e processamento de dados. Isto é possível através de framework, como por exemplo o da Amazon Elastic Compute (EC2), Amazon Web Services (AWS). Isso torna o serviço mais viável financeiramente porque o usuário só paga a parte que foi efetivamente consumida sem investir em hardware ou até mesmo sem nem conhecer a localização dos seus dados armazenados. Figura 2.1: Arquitetura em camadas para computação em nuvem [RRL+ 14]. De acordo com com Vogels [Vog08], a computação em nuvem traz três novos aspectos em hardware, que são: leva a um entendimento que os recursos são infinitos e, disponível sempre por demanda, tirando a necessidade dos usuários planejarem muito à frente para provisionamento de recursos; permite que as empresas iniciem com poucos recursos hardware e vão aumentado de acordo com sua necessidade.

9 6 CONCEITOS 2.2 permite que o usuário pague só pelo que for utilizado, por exemplo, se necessitar de mais recurso de hardware como mais horas de processamento, pagará mais um pouco por isso, ao término, libera os recursos contratados. A computação em nuvem consiste de software e hardware, em que, a se considerar o ponto de vista de implementação, temos quatro vertentes, que são: Nuvem Privada, permite que os serviços sejam fornecidos e utilizados pela própria empresa. Nuvem Comunitária, leva em consideração que o ambiente da nuvem é compartilhado por várias empresas que têm interesses em comum. Nuvem Pública, caracteriza-se como um ambiente de nuvem para o público em geral, que normalmente são comercializadas por grades empresas, por exemplo, Google, Microsoft, Amazon. Nuvem Híbrida é a junção de nuvem privada e nuvem pública, a qual se baseia na composição entre dois ou mais ambientes de estruturas distintas. Assim, vai gerando uma única nuvem, porém, a conexão entre essas é feita a partir de tecnologias proprietária. 2.2 Computação Móvel na Nuvem (MCC) O paradigma de Computação Móvel na Nuvem (MCC) surgiu nos meados de 2007 e engloba os dispositivos móveis e o conceito de computação em nuvem. A partir de então, tem chamado muito a atenção de muitas empresas, que apostam na MCC, a fim de reduzir o custo para o desenvolvimento e execução de aplicativos móveis. Além disso, vários pesquisadores apostam como uma solução para reduzir o consumo de energia [Ali09]. De acordo com Hoang [DLNW13], a MCC tem em sua base todos os recursos da computação em nuvem fornecidos de forma específica aos dispositivos móveis. Os usuários podem receber em seus dispositivos móveis todo o poder de processamento e armazenamento de dados da computação em nuvem. Os benefícios fornecidos pela MCC, tais quais a redução de dependência de equipamentos de hardware e software. Além disso, algumas das vantagens fornecida pela MCC são: 1. Possibilidade de compartilhar informações, além de poder utilizar software e hardware caros, a um preço bem mais em conta do que fosse comprado pelo usuário. 2. Funcionalidades avançadas para os dispositivos móveis, através das novas aplicações na nuvem. 3. Aumenta a vida útil da bateria do dispositivo móvel. 4. Melhoria na capacidade de processamento e armazenamento. A Figura 2.2 apresenta uma visão geral de uma arquitetura de computação móvel na nuvem. Os dispositivos são conectados às redes móveis por meio de estações base (Base Station - BST) ou satélite, como ponto de acesso. Uma observação importante é que o papel principal da BST é estabelecer e controlar as conexões entre redes e dispositivo. Os usuários de dispositivos móveis solicitam e informam seus dados locais, de modo a transmitir para computação na nuvem e efetuar todo o processamento pelos servidores conectados na serviços conectados na rede móvel. Nesta arquitetura, os operadores de rede móvel fornecem serviços a um cliente móvel como AAA para autenticar e autorizar, com base no Home Agent(HA) e os dados são armazenados em bancos de dados. Seguidamente, as solicitações dos usuários são entregues a nuvem por meio da Internet. Em seguida, na nuvem controllers são executadas todas as solicitações para levar aos usuários como serviço da nuvem correspondente [DLNW13].

10 2.2 COMPUTAÇÃO MÓVEL NA NUVEM (MCC) 7 Figura 2.2: Arquitetura de Computação Móvel na Nuvem (MCC) [DLNW13] Consumo de Energia em Computação Móvel na Nuvem De acordo com Murugesan [Mur08], a green computing ou computação verde é, na prática, a utilização de computadores e subsistemas associados e sistema de comunicação de forma eficiente e eficaz, com o mínimo de consumo de energia e com o menor impacto possível no meio ambiente. A Figura 2.3 ilustra a classificação de consumo de energia na MCC, onde é composta por três infraestruturas, sendo infraestrutura de servidor, infraestrutura de rede e infraestrutura dos dispositivos móveis. Além disso, apresenta alguns problemas, que são: Problemas na infraestrutura de rede e comunicações; Problemas na infraestrutura de computação em nuvem e servidores; Problemas em aplicações de serviços em nuvem móveis; Questões de dispositivos móveis e de computação.

11 8 CONCEITOS 2.2 Figura 2.3: Classificação do consumo de energia na MCC [RGT13].

12 Capítulo 3 Aplicações e Desafios de Computação Móvel na Nuvem Este capítulo apresenta algumas aplicações e desafios para a computação móvel na nuvem. Assim, vários destes tópicos foram baseados nos trabalhos [ASA + 13] [RGT13]. 3.1 Aplicações de Computação Móvel na Nuvem A mobile commerce ou m-commerce pode ser definida como um modelo de negócio para dispositivo móveis, utilizando a nuvem como ferramenta de comércio. As aplicações permitem realizar tarefas que necessitem de mobilidade, como por exemplo anúncios de propaganda com base em sua localização geográfica. Além destas vantagens, alguns desafios são encontrados como segurança, largura de banda e complexidade de configuração dos dispositivos móveis. Mobile Learning (m-learning) propõe uma nova abordagem de ensino utilizando as vantagens dos dispositivos móveis (tablet, smartphones), como reconhecimento de voz, giroscópio. Além disso, uma das motivações é que os dispositivos estão cada vez mais próximos das pessoas a cada dia, inclusive das crianças. No entanto, surgem algumas limitações como de capacidade de armazenamento e processamento, para disponibilizar os aplicativos com mais eficiência. Portanto, uma abordagem adicional foi juntar o m-learning com a nuvem, a fim de resolver estes problemas, o que leva a uma grande capacidade de armazenamento e poderosa capacidade de processamento. Assim, as aplicações fornecem serviços muito mais ricos em termos de dados (informações), tamanho, velocidade de processamento mais rápido e maior duração da bateria [ZSD10]. A Mobile Healthcare ou (m-health) surgiu como base de aplicações em ehealth, mas com uma diferença por ser voltada para utilização, por meio de dispositivos móveis. A m-health permite o fornecimento de uma melhor qualidade de saúde à população. Os médicos passam a ter uma ferramenta de trabalho que os permitem, de forma conveniente, acessar recursos dos pacientes como, por exemplo: registros médicos do paciente, coleta dados clínicos de saúde, monitoração em tempo real dos sinais vitais de cada paciente e prestar cuidados direto a cada paciente, por meio de outra tecnologia que é a telemedicina. Algumas aplicações do mhealth são no apoio a simples diagnóstico, conscientização e educação médica para os pacientes, além de ajudar aos médicos a poder fazer um rastreamento de surto epidêmico de doenças; monitoramento remoto de paciente; coleta de dados remoto [Con09]. Para tanto, surge a aplicação do m-health com a MCC para aumentar os limites da capacidade computacional e vida útil da bateria dos dispositivos móveis e minimiza as limitações do tratamento tradicional (por exemplo, pequeno armazenamento físico, segurança e privacidade, e os erros médicos) [KKR + 03], [KCD + 00]). Mobile Gaming ou (m-game) é o conceito que define que os jogos são executados em dispositivos móveis, tais como: smartphones, tablet, consoles portáteis. No entanto, devido à capacidade de 9

13 10 APLICAÇÕES E DESAFIOS DE COMPUTAÇÃO MÓVEL NA NUVEM 3.2 processamento gráfico e o tempo de vida útil da bateria, limitados alguns jogos se tornam inviável a execução, por sua vez, surge o m-game, baseado na nuvem, que permite que os jogos sejam processados na nuvem, e os usuários/jogadores interajam com a interface do seu dispositivo [LWX01]. Um bom exemplo é a plataforma OnLive, que é um sistema comercial que permite via streaming que os usuários de dispositivos móveis possam rodarem jogos de PC e consolem [OnL]. 3.2 Desafios Abertos em Computação Móvel na Nuvem Alguns dos tópicos utilizam do conceito Cloud-based Mobile Augmentation (CMA). O CMA é um modelo que entrega recursos da nuvem para os dispositivos móveis, com a finalidade de otimizar e aumentar a capacidade de processamento e armazenamento do dispositivo. Arquitetura de Referência para o Desenvolvimento CMA Propõe-se a definir uma arquitetura generalizada para implantar todas as características da abordagem CMA. Assim, poder utilizar diferentes técnicas na utilização da nuvem para aumentar a capacidade computacional do dispositivos móveis. Autonomic CMA É uma abordagem que utiliza as propriedades autonômica, como auto-otimização, autogerenciamento, auto-configuração e técnicas como: computação bio-inspirada, sistema multiagentes, técnicas evolucionárias como aplicação no CMA para computação móvel na nuvem. Estas características permitem tornar o sistema mais robusto, adaptável e melhorar aspectos da nuvem, como gerenciamento e otimização de recursos, e manutenção e minimização de custos operacionais [SAGK12] [RBP12]. Provisionamento da Mobilidade de Aplicação É a mobilidade contínua e consistente em modelo CMA para o funcionamento ubíquo e acesso sobre demanda das redes, baseada em nuvem. Neste aspecto, uma tarefa relativamente complexa é de garantir o provisionamento da mobilidade, isto porque cada dispositivo carrega um código de conexão que garante que o dispositivo tem acesso à rede, caso o dispositivo perca o código durante a mobilidade ou variação de sinal, ocorre a desconexão. Portanto, um questão aberta para investigação é como garantir uma maior segurança do código de conexão. Maiores informações consultar [YMCL13] [JA12]. Comunicação Perfeita Tem sempre como objetivo manter a conexão entre dispositivo e a nuvem, mesmo em condições de mudança de conexão entre diferentes redes sem fio ou variação de sinal. Uma tarefa complicada é sempre escolher o melhor link (rede e conexão) para oferecer o melhor qualidade de serviço de maneira contínua, ou seja, sem qualquer interrupção no sinal. Para tanto, algumas tópicos para se investigar é como transferir parcialmente concluídas a um nó nas proximidades ou iniciar a execução em paralela em um outro dispositivo, antes que ocorra a desconexão. Segurança na Computação Móvel na Nuvem

14 3.2 DESAFIOS ABERTOS EM COMPUTAÇÃO MÓVEL NA NUVEM 11 Um dos principais requisitos de segurança que estão relacionados com a utilização do modelo CMA na computação móvel na nuvem é a proteção do código de upload/downlaod entre dispositivo móveis e a nuvem. No entanto, outros requisitos interessantes para investigação esta relacionadas à vulnerabilidades de segurança e ameaças, tais como códigos maliciosos que afetam diferentes dispositivos móveis, como: smartphones, tablet, laptops. Maiores informações ver [WWL + 09] [RNS11]. Migração de Máquinas Virtuais em Tempo Real Refere-se ao processo de mudar uma máquina virtual em execução ou aplicação entre servidores baseados na nuvem sem desconectar o cliente ou aplicativo. É um requisito fundamental na adoção de soluções com sucesso CMA na MCC, considerando a largura de banda de redes sem fio, e as limitações de mobilidade. Portanto, uma das áreas em aberto é: investigar como se pode fazer migração de forma otimizada em tempo real e garantir qualidade de QoS, algumas pesquisas semelhantes são feitas por [TSH12] [LJXL13]. Outros desafios abertos relacionados com o consumo de energia em computação móvel na nuvem são: Como projetar e entregar serviços de computação móvel na nuvem com o mínimo consumo de energia de dispositivos móvel, sem afetar a experiência do usurário móvel? Como reduzir o consumo de energia em nuvem no centro de dados sem violar os acordos de níveis de serviço com os clientes? Como elaborar um mecanismo de computação offloading que vai aprender as necessidades de computação e tomar decisões para reduzir o consumo de energia? Como criar mecanismos para descoberta de eficiência energética nas redes sem fio? Como criar novas abordagens de arquiteturas, considerando questões energética?

15 Capítulo 4 Conclusões A computação móvel na nuvem está se tornando um assunto em crescente expansão devido ao seu forte crescimento do mercado de negócio. A MCC ainda está no estágio inicial de desenvolvimento, assim, é necessário apreender um conhecimento profundo da tecnologia, a fim de apontar a direção de pesquisas futuras. Esta monografia apresenta uma revisão sobre os antecedentes e princípio da MCC, as características, o trabalho de pesquisa recente e tendências de pesquisa futuras. Além disso, discute algumas estratégias de redução do consumo de energia em três perspectivas: os dispositivos móveis, as infraestruturas e comunicações de rede e, por fim, infraestruturas da nuvem. 12

16 Referências [Ali09] Mufajjul Ali. Green cloud on the horizon. Em Cloud Computing, páginas Springer, [ASA + 13] Saeid Abolfazli, Zohreh Sanaei, Ejaz Ahmed, Abdullah Gani e Rajkumar Buyya. Cloudbased augmentation for mobile devices: motivation, taxonomies, and open challenges [BAHT11] J. Baliga, R.W.A. Ayre, K. Hinton e RodneyS. Tucker. Green cloud computing: Balancing energy in processing, storage, and transport. Proceedings of the IEEE, 99(1): , [Con09] Vital Wave Consulting. mhealth for development: The opportunity of mobile technology for healthcare in the developing world [DLNW13] Hoang T Dinh, Chonho Lee, Dusit Niyato e Ping Wang. A survey of mobile cloud computing: architecture, applications, and approaches. Wireless communications and mobile computing, 13(18): ,2013.6, 7 [DPM10] Charalampos Doukas, Thomas Pliakas e Ilias Maglogiannis. Mobile healthcare information management utilizing cloud computing and android os. Em Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2010 Annual International Conference of the IEEE, páginas IEEE, [dsmm12] Ana Paula Couto da Silva, Michela Meo e Marco Ajmone Marsan. Energy-performance trade-off in dense wlans: A queuing study. Computer Networks, 56(10): , , 2 [HK11] Matthias Herlich e Holger Karl. Reducing power consumption of mobile access networks with cooperation. Em Proceedings of the 2nd International Conference on Energy- Efficient Computing and Networking, e-energy 11, páginas 77 86, New York, NY, USA, ACM. 2 [HSL + 12] Feng Han, Z. Safar, W.S. Lin, Yan Chen e K.J.R. Liu. Energy-efficient cellular network operation via base station cooperation. Em Communications (ICC), 2012 IEEE International Conference on, páginas , [HWS12] Zhiguo Hong, Yongbin Wang e Minyong Shi. Ctmc-based availability analysis of cluster system with multiple nodes. Em David Jin e Sally Lin, editors, Advances in Future Computer and Control Systems, volume160ofadvances in Intelligent and Soft Computing, páginas [JA12] Dan Johansson e Karl Andersson. Web-based adaptive application mobility. Em Cloud Networking (CLOUDNET), 2012 IEEE 1st International Conference on, páginas IEEE,

17 14 REFERÊNCIAS 4.0 [KCD + 00] Linda T Kohn, Janet M Corrigan, Molla S Donaldson et al. To Err Is Human:: Building asaferhealthsystem, volume 627. National Academies Press, [KKR + 03] D Kopec, MH Kabir, D Reinharth, O Rothschild e JA Castiglione. Human errors in medical practice: systematic classification and reduction with automated information systems. Journal of medical systems, 27(4): , [LJXL13] Haikun Liu, Hai Jin, Cheng-Zhong Xu e Xiaofei Liao. Performance and energy modeling for live migration of virtual machines. Cluster computing, 16(2): , [LWX01] Zhiyuan Li, Cheng Wang e Rong Xu. Computation offloading to save energy on handheld devices: a partition scheme. Em Proceedings of the 2001 international conference on Compilers, architecture, and synthesis for embedded systems, páginas ACM, [MG11] Peter Mell e Tim Grance. The nist definition of cloud computing [Mur08] San Murugesan. Harnessing green it: Principles and practices. IT Professional, 10(1):24 33, Jan [OnL] OnLive. Cloudlift enterprise. 10 [RBP12] Rajiv Ranjan, Rajkumar Buyya e Manish Parashar. Special section on autonomic cloud computing: technologies, services, and applications. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 24(9): , [RGT13] Mazedur Rahman, Jerry Gao e Wei-Tek Tsai. Energy saving in mobile cloud computing*. Em Cloud Engineering (IC2E), 2013 IEEE International Conference on, páginas IEEE, , 9 [RNS11] Sushmita Ruj, Amiya Nayak e Ivan Stojmenovic. Dacc: Distributed access control in clouds. Em Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (Trust- Com), 2011 IEEE 10th International Conference on, páginas91 98.IEEE, [RR09] John W Rittinghouse e James F Ransome. Cloud computing: implementation, management, and security [RRL + 14] M Reza Rahimi, Jian Ren, Chi Harold Liu, Athanasios V Vasilakos e Nalini Venkatasubramanian. Mobile cloud computing: A survey, state of art and future directions. Mobile Networks and Applications, 19(2): , [SAGK12] Zohreh Sanaei, Saeid Abolfazli, Abdullah Gani e Rashid Hafeez Khokhar. Tripod of requirements in horizontal heterogeneous mobile cloud computing. arxiv preprint arxiv: , [SCG + 10] Dawei Sun, Guiran Chang, Qiang Guo, Chuan Wang e Xingwei Wang. A dependability model to enhance security of cloud environment using system-level virtualization techniques. Em Pervasive Computing Signal Processing and Applications (PCSPA), 2010 First International Conference on, páginas , [SSV11] S. Sankar, M. Shaw e K. Vaid. Impact of temperature on hard disk drive reliability in large datacenters. Em Dependable Systems Networks (DSN), 2011 IEEE/IFIP 41st International Conference on, páginas , june [Sun09] SunMicrosystems. Introduction to Cloud Computing Architecture. Sun Microsystems, 1 edição, june

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