Ereigniskorrelation auf energiebeschränkten mobilen Endgeräten

Der Einsatz von Systemen mit komplexer Ereignisverarbeitung ist heutzutage in vielen Gebieten der Informationstechnologie anzutreffen. Beispielsweise können mithilfe eines mobilen Stau-Warn-Systems Autofahrer vor einem Stauende gewarnt und folglich Auffahrunfälle vermieden werden. Ein solches CEP-System kann hinsichtlich der guten Prozessorleistung eines Smartphones lokal auf einem mobilen Endgerät ausgeführt werden, wobei der Akku des Smartphones dabei stark belastet wird. Im Gegensatz dazu besteht die Möglichkeit, die berechnungsintensive Ausführung des CEP-Operators in einer Infrastruktur durchzuführen. In diesem Fall entsteht jedoch eine hohe Netzwerk-Kommunikation, die ebenfalls den Akku des Smartphones stark beansprucht. In dieser Arbeit wird daher der Energieverbrauch eines CEP-Systems mit lokaler, auf einem Smartphone durchgeführter Ausführung eines CEP-Operators mit der Ausführung in einer Infrastruktur verglichen. Dabei werden CEP-Operatoren anhand spezifischer Merkmale, wie der Anzahl der eingehenden Ereignisströme, der Berechnungskomplexität sowie der Frequenz der Ereigniskorrelation, klassifiziert. Aufgrund der Konfiguration eines CEP-Operators kann folglich entschieden werden, ob sich dessen Ausführung in einer entfernten Infrastruktur oder lokal auf dem Smartphone energieeffizienter darstellt. Die durchgeführte Evaluation hat gezeigt, dass die Frequenz der Ereigniskorrelation maßgeblich für den Energieverbrauch des CEP-Systems verantwortlich ist. Die Berechnungskomplexität des CEP-Operators bei der Ereigniskorrelation hat hingegen einen geringen Einfluss auf den Energiebedarf des Systems

Evaluating Container Deployment Implementations for Foglets

In recent years, the number of devices connected to local networks has rapidly expanded to create a new internet known as The Internet of Things. The applications run on these devices often require lower latency solutions than cloud computing can provide in order to perform time-sensitive interactions with other devices near the network’s edge. One solution to this problem is fog computing, a geo-distributed architecture that provides computational resources closer to the edge of the network. This proximity yields low-latency connections among such devices. In order to implement a powerful fog computing network, applications must be able to deploy and migrate quickly throughout the geo-distributed resources. In the Foglets project, containers are used to efficiently deploy applications. The Foglets project currently contains two platforms that handle container deployment: one that utilizes system calls, and another that uses the well-established Docker API. In this work, we evaluate the latency and throughput of the two deployment platforms, as well as the impact of container commands and size on these metrics. We found that while serving many simultaneous deployments through multithreading, the Docker API yields lower latency and higher throughput. We also found that the size of the container and commands run on the container had a negligible impact on the deployment’s latency and throughput.Undergraduat