Um modelo de custo eficiente para minimização da energia consumida e do tempo de processamento de tarefas IoT em um ambiente Mobile Edge Computing - Gross, João Luiz Grave (2020)
Com o avanço da quantidade de dispositivos móveis conectados à Internet, aplicações intensivas em dados e requisitos de QoS cada vez mais restritos, juntamente ao fato desses equipamentos serem alimentados por baterias com capacidade limitada, o consumo energético e a latência de resposta das aplicações para Internet das Coisas tornam-se um importante campo de pesquisa. A utilização da Cloud como única alternativa ao descarregamento de tarefas levanta dúvidas sobre sua efetividade neste cenário, visto a elevada latência das comunicações. Mobile Edge Computing (MEC) é uma arquitetura que introduz uma camada de computação intermediária entre os dispositivos finais e a Cloud. Ela proporciona às redes móveis recursos de Cloud Computing próximos ao usuário final, de modo que as aplicações dos dispositivos móveis possam descarregar suas tarefas, preservando seu nível de bateria e reduzindo a latência de resposta. Neste cenário é proposto um modelo de custo com diversidade de variáveis de consumo energético e tempo decorrido para a arquitetura MEC, com o objetivo de alocar as tarefas na melhor opção de custo disponível, visando reduzir tanto a energia total consumida pelo sistema como a latência total. O modelo de custo é implementado através do algoritmo de escalonamento TEMS (Time and Energy Minimization Scheduler) e validado com experimentos simulados. Os resultados mostram que é possível reduzir a energia consumida no sistema em até 51,61% e o tempo total decorrido em até 86,65% nos casos simulados com os parâmetros e características definidas em cada teste.