A task execution scheme for dew computing with state-of-the-art smartphones

The computing resources of today’s smartphones are underutilized most of the time. Using these resources could be highly beneficial in edge computing and fog computing contexts, for example, to support urban services for citizens. However, new challenges, especially regarding job scheduling, arise. Smartphones may form ad hoc networks, but individual devices highly differ in computational capabilities and (tolerable) energy usage. We take into account these particularities to validate a task execution scheme that relies on the computing power that clusters of mobile devices could provide. In this paper, we expand the study of several practical heuristics for job scheduling including execution scenarios with state-of-the-art smartphones. With the results of new simulated scenarios, we confirm previous findings and better comprehend the baseline approaches already proposed for the problem. This study also sheds some light on the capabilities of small-sized clusters comprising mid-range and low-end smartphones when the objective is to achieve real-time stream processing using Tensorflow object recognition models as edge jobs. Ultimately, we strive for industry applications to improve task scheduling for dew computing contexts. Heuristics such as ours plus supporting dew middleware could improve citizen participation by allowing a much wider use of dew computing resources, especially in urban contexts in order to help build smart cities.publishedVersio

Energieeffiziente Ausführung von qualitätsbewussten Algorithmen für Mobile Simulationen

Der Energieverbrauch mobiler Geräte ist ein wichtiger Aspekt des modernen technologischen Alltags, da Mobilgeräte nur begrenzte Energie zur Verfügung haben, jedoch häufig im Dauereinsatz sind und dabei auf Abruf anspruchsvolle Berechnungen durchführen. Ein möglicher Ansatz für bessere Energieeffizienz ist hierbei der Einsatz qualitätsbewusster Algorithmen, um den Ressourcenverbrauch unter Verringerung der Qualität in einem akzeptablen Bereich zu halten. Die vorliegende Arbeit befasst sich damit, wie numerische Berechnungen in einer qualitätsbewussten Implementierung derart ausgeführt werden können, sodass sie eine dynamische, zur Zeit der Berechnung bekannte Energieschranke einhalten und die Qualität dabei anpassen. Zunächst werden qualitätsbewusste Algorithmen und deren wichtigste Eigenschaften als Grundlage erörtert. Verwandte Arbeiten, welche sich ähnlicher Problemstellungen annehmen, werden thematisiert und von der vorliegenden Arbeit abgegrenzt. Anhand einer Voruntersuchung zu Simulationsberechnungen wird festgestellt, dass bei einfachen Berechnungen ohne weitere Schnittstellen in guter Näherung ein proportionaler Zusammenhang zwischen Laufzeit und Energieverbrauch besteht. Als Konsequenz wird ein Verfahren vorgeschlagen, das sich diesen Zusammenhang zunutze macht und mit nur wenigen Energiemessungen die Berechnung eines akkuraten Energiemodells erlaubt, das einfache Vorhersagen über den Energieverbrauch bestimmter Ausführungen ermöglicht. Auf Grundlage des initialen Modells wird anschließend ein erweitertes, auf Energiezuständen basierendes Modell erarbeitet, das für mehrstufige Berechnungen verschiedener Art eingesetzt werden kann. Die Evaluation des initialen Modells ergab abhängig von der Parameterwahl im relevanten Bereich mittlerer bis hoher Qualität Abweichungen zwischen 0% und 20%, teilweise bedingt durch die Implementierung der Messungen. Das erweiterte Modell wurde einzeln sowie im Vergleich mit dem initialen Modell evaluiert und ergab akkurate Ergebnisse mit durchschnittlicher Abweichung von 4,1% und Einzelabweichungen zwischen 0% und 12%. Der Vorteil des erweiterten Modells gegenüber dem initialen konnte identifiziert und begründet werden. Abschließend werden mögliche Ansätze für zukünftige Forschungsarbeiten beschrieben, für welche die erarbeiteten Modelle verwendet und erweitert werden können

Edge Computing for Internet of Things

The Internet-of-Things is becoming an established technology, with devices being deployed in homes, workplaces, and public areas at an increasingly rapid rate. IoT devices are the core technology of smart-homes, smart-cities, intelligent transport systems, and promise to optimise travel, reduce energy usage and improve quality of life. With the IoT prevalence, the problem of how to manage the vast volumes of data, wide variety and type of data generated, and erratic generation patterns is becoming increasingly clear and challenging. This Special Issue focuses on solving this problem through the use of edge computing. Edge computing offers a solution to managing IoT data through the processing of IoT data close to the location where the data is being generated. Edge computing allows computation to be performed locally, thus reducing the volume of data that needs to be transmitted to remote data centres and Cloud storage. It also allows decisions to be made locally without having to wait for Cloud servers to respond