Programming models for mobile environments
Authors:   , Lordan Gomis Francesc-Josep 
Published: July 2023

For the last decade, mobile devices have grown in popularity and became the best-selling computing devices. Despite their high capabilities for user interactions and network connectivity, the computing power of mobile devices is low and the lifetime of the application running on them limited by the battery. Mobile Cloud Computing (MCC) is a technology that tackles the limitations of mobile devices by bringing together their mobility with the vast computing power of the Cloud. Programming applications for Mobile Cloud Computing (MCC) environments is not as straightforward as coding monolithic applications. Developers have to deal with the issues related to parallel programming for distributed infrastructures while considering the battery lifetime and the variability of the network produced by the high mobility of this kind of devices.
As with any other distributed environment, developers turn to programming models to improve their productivity by avoiding the complexity of manually dealing with these issues and delegate on the corresponding model all the management of these concerns. This thesis contributes to the current state of the art with an adaptation of the COMPSs programming model for MCC environments. COMPSs allows application programmers to code their applications in a sequential, infrastructure-agnostic fashion without calls to any COMPSs-specific API using the native language for the target platform as if they were to run on the mobile device. At execution time, a runtime system automatically partitions the application into tasks and orchestrates their execution on top of the available resources.
This thesis contributes with an extension to the programming model to allow task polymorphism and let the runtime exploit computational resources other than the CPU of the resources. Besides, the runtime architecture has been redesigned with the characteristics of MCC in mind, and it runs as a common service which all the applications running simultaneously on the mobile device contact for submitting the execution of their tasks. For collaboratively exploiting both, local and remote resources, the runtime clusters the computational devices into Computing Platforms according to the mechanisms required to provide the processing elements with the necessary input values, launch the task execution avoiding resource oversubscription and fetching the results back from them. The CPU Platform run tasks on the cores of the CPU. The GPU Platform leverages on OpenCL to run tasks as kernels on GPUs or other accelerators embedded in the mobile device. Finally, the Cloud Platform offloads the execution of tasks onto remote resources. To holistically decide whether is worth running a task on embedded or on remote resources, the runtime considers the the costs -- time, energy and money -- of running the computation on each of the platforms and picks the best. Each platform manages internally its resources and orchestrates the execution of tasks on them using different scheduling policies.
Using local and remote computing devices forces the runtime to share data values among the nodes of the infrastructure. This data is potentially privacy-sensitive, and the runtime exposes it to possible attackers when transferring it through the network. To protect the application user from data leaks, the runtime has to provide communications with secrecy, integrity and authenticity.
In the extreme case of a network breakdown that isolates the mobile device from the remote nodes, the runtime has to ensure that the execution continues to provide the application user with the expected result even if the connection never re-establishes. The mobile device has to respond using only the resources embedded in it, what could incur in the re-execution of computations already ran on the remote resources. Remote workers have to continue with the execution so that, in case of reconnection, both parts synchronize its progress to reduce the impact of the disruption.

Els últims anys, els dispositius mòbils han guanyat en popularitat i s'han convertit en els dispositius més venuts. Tot i la connectivitat i la bona interacció amb l'usuari que ofereixen, la seva capacitat de càlcul is baixa i limitada per la vida de la bateria. El Mobile Cloud Computing (MCC) és una tecnologia que soluciona les limitacions d'aquests dispositius ajuntant la seva mobilitat amb la gran capacitat de còmput del Cloud. Programar aplicacions per entorns MCC no és tan directe com fer aplicacions monolítiques. Els desenvolupadors han de tractar amb els problemes relacionats amb la programació paral·lela mentre tenen en compte la duració de la bateria i la variabilitat de la xarxa degut a la mobilitat inherent a aquest tipus de dispositius. Com per qualsevol altre entorn distribuït, els desenvolupadors recorren a models de programació que millorin la seva productivitat i els evitin tractar manualment amb aquests problemes delegant la seva gestió en el model. Aquesta tesis contribueix a l'estat de l'art actual amb una adaptació del model de programació COMPSs als entorns MCC. COMPSs permet als desenvolupadors programar les aplicacions de forma agnòstica a la infraestructura i seqüencial sense necessitat d'invocar cap API específica utilitzant el llenguatge natiu de la platforma com si l'aplicació s'executés directament en el mòbil. En temps d'execució, una eina (runtime) automàticament divideix l'aplicació en tasques i n'orquestra la seva execució sobre els recursos disponibles. Aquesta tesis estèn el model de programació per tal de permetre polimorfisme a nivell de tasca i deixar al runtime explotar els recursos computacionals dels que disposa el mòbil a part de la CPU. A més a més, l'arquitectura del runtime s'ha redissenyat tenint en compte les característiques pròpies del MCC, i aquest s'executa com un servei comú al que totes les aplicacions del mòbil contacten per tal d'executar les seves tasques. Per explotar col·laborativament tots els recursos, locals i remots, el runtime agrupa els recursos en Computing Platforms en funció dels mecanismes necessaris per proveir el recurs amb les dades d'entrada necessàries, llançar l'execució i recuperar-ne els resultats. La CPU Platform executa tasques en els nuclis de la CPU. La GPU Platform utilitza OpenCL per executar tasques en forma de kernels a la GPU o altres acceleradors integrats en el mòbil. Finalment, la Cloud Platform descàrrega l'execució de tasques en recursos remots. Per decidir holisticament si és millor executar una tasca en un recurs local o en un remot, el runtime considera els costs (temporal, energètic econòmic) d'executar la tasca en cada una de les plataformes i n'escull la millor. Cada plataforma gestiona internament els seus recursos i orquestra l'execució de les tasques en ells seguint diferents polítiques de planificació. L'ús de recursos locals i remots força la compartició de dades entre els nodes de la infraestructura. Aquestes dades són potencialment sensibles i de caràcter privat i el runtime les exposa a possibles atacs que les transfereix per la xarxa. Per tal de protegir l'usuari de possibles fuites de dades, el runtime ha de dotar les comunicacions amb confidencialitat, integritat i autenticitat. En el cas extrem en que un error de xarxa aïlli el dispositiu mòbil dels nodes remots, el runtime ha d'assegurar que l'execució continua i que eventualment l'usuari rebrà el resultat esperat fins i tot en cas de que la connexió no és restableixi mai. El mòbil ha de ser capaç d'executar l'aplicació utilitzant únicament les dades i recursos disponibles en aquell moment, la qual cosa pot forçar la re-execució d'algunes tasques ja calculades en els recursos remots. Els recursos remots han de continuar l'execució per tal que en cas de reconnexió, ambdues parts sincronitzin el seu progrés i es minimitzi l'impacte de la desconnexió.