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Titel:Energy-efficient Transitional Near-* Computing
Autor:Graubner, Pablo Karl
Weitere Beteiligte: Freisleben, Bernd (Prof. Dr.)
Erscheinungsjahr:2019
URI:http://archiv.ub.uni-marburg.de/diss/z2019/0052
URN: urn:nbn:de:hebis:04-z2019-00521
DOI: https://doi.org/10.17192/z2019.0052
DDC:004 Informatik
Titel(trans.):Energie-effizientes Transitional Near-* Computing

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Schlagwörter:

Summary:
Studies have shown that communication networks, devices accessing the Internet, and data centers account for 4.6% of the worldwide electricity consumption. Although data centers, core network equipment, and mobile devices are getting more energy-efficient, the amount of data that is being processed, transferred, and stored is vastly increasing. Recent computer paradigms, such as fog and edge computing, try to improve this situation by processing data near the user, the network, the devices, and the data itself. In this thesis, these trends are summarized under the new term near-* or near-everything computing. Furthermore, a novel paradigm designed to increase the energy efficiency of near-* computing is proposed: transitional computing. It transfers multi-mechanism transitions, a recently developed paradigm for a highly adaptable future Internet, from the field of communication systems to computing systems. Moreover, three types of novel transitions are introduced to achieve gains in energy efficiency in near-* environments, spanning from private Infrastructure-as-a-Service (IaaS) clouds, Software-defined Wireless Networks (SDWNs) at the edge of the network, Disruption-Tolerant Information-Centric Networks (DTN-ICNs) involving mobile devices, sensors, edge devices as well as programmable components on a mobile System-on-a-Chip (SoC). Finally, the novel idea of transitional near-* computing for emergency response applications is presented to assist rescuers and affected persons during an emergency event or a disaster, although connections to cloud services and social networks might be disturbed by network outages, and network bandwidth and battery power of mobile devices might be limited.

Zusammenfassung:
Studien haben gezeigt, dass Kommunikationsnetze, mobile Geräte und Rechenzentren bis zu 4,6% des weltweiten Stromverbrauchs ausmachen. Obwohl diese Geräte und Komponenten immer effizienter werden, steigt auch die Menge der Daten, die sie verarbeiten, übertragen und speichern. Neuere Paradigmen, wie z.B. Fog- und Edge Computing, erhöhen unter diesen Bedingungen die Effizienz von angebotenen Diensten, indem sie die Daten in der Nähe des Benutzers, des Netzwerks, der Endgeräte und an den Datenquellen selbst verarbeiten. In dieser Dissertation wird diese Entwicklung unter dem neuen Begriff Near-* oder Near-Everything Computing zusammengefasst. Es wird darüber hinaus ein neuartiges Paradigma vorgeschlagen, das die Energieeffizienz von Near-* Computing erhöhen soll: Transitional Computing. Es überträgt Multi-Mechanismen Transitionen, ein kürzlich entwickeltes Paradigma für ein hochgradig anpassungsfähiges zukünftiges Internet, aus dem Bereich der Kommunikationssysteme zu Near-* Computing. In diesem Zusammenhang werden in dieser Dissertation drei neue Arten von Transitionen vorgestellt, sowie Ergebnisse in Bezug auf eine verbesserte Energieeffizienz präsentiert, unter anderem für Infrastructure-as-a-Service (IaaS) Clouds, für Software-definierte drahtlose Netzwerke (SDWNs) am Rande des Internets, in Information-Centric Networks (DTN-ICNs) mobiler Geräte, sowie auf programmierbaren Komponenten wie mobilen Co-Prozessoren. Ferner wird die neuartige Idee von Transitional Near-* Computing für Anwendungen vorgestellt, die Rettungskräfte und betroffene Personen während eines Krisen- oder Katastrophen falls unterstützen, obwohl Verbindungen zu Cloud-Diensten und sozialen Netzwerken durch Netzausfälle gestört sein könnten und die Netzwerkbandbreite sowie die Batterieleistung mobiler Geräte stark begrenzt sind.


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