Energy-efficient Transitional Near-* Computing

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 Katastrophen­falls 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.