Mobile apps provide embedded systems the interface that they usually lack, getting in return specialized and contextual functionalities and informations. Their interactions enables a wide range of possibilities for developers and eventually for users. COIN is an operating system developed to expand this possibilities, opening up embedded devices to the deployment and execution of small tasks, which are programmer-defined relocatable slices of mobile app logic. Exposing the devices' resources to arbitrary tasks entails that their limited capabilities have to be shared among them. This thesis goes into the issue of identifying policies and algorithms that are able to establish and enforce a fair allocation of various resources (e.g. radios, sensors, actuators). The same goals are common with previous works but different in the targeted devices and therefore requirements. In fact, the novelty of COIN in the approach to this kind of devices, the resources of which are usually strictly closed, calls for a new dedicated solution. After an analysis of existing solutions and COIN's specific requirements, this thesis introduces Queuettery, a system for resources abstraction and fair sharing. Queuettery is a novel composition and extension of known algorithms that explores a trade-off between resource arbitration and limited device capabilities with a solution which, to the best of my knowledge and for the novelty of the COIN approach, hasn't been proposed before. Experimental evaluations show that Queuettery can achieve an average relative error in the implementation of ideal allocations below 7%, while keeping the computational overhead below 1% with respect to the common practice on limited resources systems.

Le mobile app offrono ai sistemi embedded l'interfaccia che usualmente non posseggono, ottenendo in cambio capacità e informazioni specializzate e contestuali. La loro interazione apre un gran numero di possibilità per gli sviluppatori ed infine per l'utente. Il sistema operativo COIN nasce per espandere queste possibilità, rendendo i dispositivi embedded accessibili all'installazione ed esecuzione di piccoli task che incapsulano parti di logica applicativa delle mobile app. Rendere le risorse del dispositivo embedded fruibili da task arbitrari significa doverne condividere le capacità tra loro. In questa tesi si è affrontato il problema di individuare politiche e meccanismi che permettessero l'allocazione equa di porzioni di risorse diverse (radio, sensori, attuatori, etc.) e l'implementazione della stessa. Gli stessi scopi sono presenti anche in lavori precedenti ma con presupposti differenti; infatti, la novità portata dal sistema operativo COIN nell'approccio a questi sistemi, le cui capacità sono di solito rigidamente limitate, richiede una soluzioni nuova, pensata specificamente per questi. Dopo aver analizzato le soluzioni esistenti, congiuntamente alle esigenze specifiche di COIN, questa tesi introduce Queuettery, un sistema che permette l'astrazione delle risorse e la loro condivisione attraverso un approccio probabilistico all'arbitraggio. Queuettery propone una composizione ed estensione originale di algoritmi noti che esplora il trade-off tra l'arbitraggio e le limitate capacità dei dispositivi in una soluzione che, al meglio delle mie conoscenze, non trova per questo applicazioni precedenti. Gli esperimenti condotti mostrano che Queuettery è in grado di offrire scostamenti medi relativi dall'allocazione ideale inferiori al 7%, a fronte di un overhead computazionale inferiore al 1% rispetto alla common practice per sistemi a risorse limitate.

Condivisione equa di risorse in sistemi per l'Internet of Things. Sharing resources fairly in Internet of Things systems

MANCA, PAOLO
2015/2016

Abstract

Mobile apps provide embedded systems the interface that they usually lack, getting in return specialized and contextual functionalities and informations. Their interactions enables a wide range of possibilities for developers and eventually for users. COIN is an operating system developed to expand this possibilities, opening up embedded devices to the deployment and execution of small tasks, which are programmer-defined relocatable slices of mobile app logic. Exposing the devices' resources to arbitrary tasks entails that their limited capabilities have to be shared among them. This thesis goes into the issue of identifying policies and algorithms that are able to establish and enforce a fair allocation of various resources (e.g. radios, sensors, actuators). The same goals are common with previous works but different in the targeted devices and therefore requirements. In fact, the novelty of COIN in the approach to this kind of devices, the resources of which are usually strictly closed, calls for a new dedicated solution. After an analysis of existing solutions and COIN's specific requirements, this thesis introduces Queuettery, a system for resources abstraction and fair sharing. Queuettery is a novel composition and extension of known algorithms that explores a trade-off between resource arbitration and limited device capabilities with a solution which, to the best of my knowledge and for the novelty of the COIN approach, hasn't been proposed before. Experimental evaluations show that Queuettery can achieve an average relative error in the implementation of ideal allocations below 7%, while keeping the computational overhead below 1% with respect to the common practice on limited resources systems.
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
28-apr-2017
2015/2016
Le mobile app offrono ai sistemi embedded l'interfaccia che usualmente non posseggono, ottenendo in cambio capacità e informazioni specializzate e contestuali. La loro interazione apre un gran numero di possibilità per gli sviluppatori ed infine per l'utente. Il sistema operativo COIN nasce per espandere queste possibilità, rendendo i dispositivi embedded accessibili all'installazione ed esecuzione di piccoli task che incapsulano parti di logica applicativa delle mobile app. Rendere le risorse del dispositivo embedded fruibili da task arbitrari significa doverne condividere le capacità tra loro. In questa tesi si è affrontato il problema di individuare politiche e meccanismi che permettessero l'allocazione equa di porzioni di risorse diverse (radio, sensori, attuatori, etc.) e l'implementazione della stessa. Gli stessi scopi sono presenti anche in lavori precedenti ma con presupposti differenti; infatti, la novità portata dal sistema operativo COIN nell'approccio a questi sistemi, le cui capacità sono di solito rigidamente limitate, richiede una soluzioni nuova, pensata specificamente per questi. Dopo aver analizzato le soluzioni esistenti, congiuntamente alle esigenze specifiche di COIN, questa tesi introduce Queuettery, un sistema che permette l'astrazione delle risorse e la loro condivisione attraverso un approccio probabilistico all'arbitraggio. Queuettery propone una composizione ed estensione originale di algoritmi noti che esplora il trade-off tra l'arbitraggio e le limitate capacità dei dispositivi in una soluzione che, al meglio delle mie conoscenze, non trova per questo applicazioni precedenti. Gli esperimenti condotti mostrano che Queuettery è in grado di offrire scostamenti medi relativi dall'allocazione ideale inferiori al 7%, a fronte di un overhead computazionale inferiore al 1% rispetto alla common practice per sistemi a risorse limitate.
Tesi di laurea Magistrale
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