Yoğun işlemci kullanımına ihtiyaç duyan uygulamalar için iş birliğine dayalı uygun gecikmeli veri boşaltma planı
A delay optimal collaborative offloading scheme for cpu-intensive applications
Yazar: RAMAZAN AKKURT
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET FATİH TÜYSÜZ
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: 5G = Five-Generation Wireless Telephone Technology ; Bulut bilişim = Cloud computing ; Hücresel ağlar = Cellular networks

Özet:
Gelişen teknoloji ve sistemlerle birlikte taşınabilir cihazlar giderek daha popüler hale gelmiştir. Günümüz teknolojileri ile taşınabilir cihazlar kullanıcı taleplerine servis sağlayan birincil iletişim araçları olarak görülmektedir. Haber, eğlence, sağlık, iş ve sosyal ağlar gibi birçok kategoride çeşitli uygulamalar ile kullanıcı taleplerine cevap veren mobil cihazların üzerindeki yük bu servislerin gelişmesiyle giderek daha da artmaktadır. Bu cihazlar birçok kullanıcı talebine cevap verebilecek kadar güçlü kaynaklara sahip olsa da boyutları ve taşınabilirlik özelliklerinin getirdiği bazı engeller sebebiyle depolama, pil ve kısmen de işlem gücü olarak sınırlı kaynaklara sahiptirler. Bu sınırlı kaynaklar bazı durumlarda yetersiz kalabilmekte ve kullanıcı deneyimini kötü etkilemektedir. Yoğun işlemci kullanımı ile yüksek pil tüketimine sebep olan uygulamalar, cihazların sahip olduğu pil kapasitesinin üstünde enerji tüketimi ile mevcut pil kaynağını sömürerek kullanılan servislerin kesilmesine sebep olmaktadırlar.  Benzer olarak, büyük veri boyutlarına sahip birçok dosya ve uygulama verisi ile depolama alanın yetersiz kalmasına sebep olan kullanıcı uygulamaları, hizmet kalitesinde bozulmalara ve kullanılan servislerin sekteye uğramasına sebep olmaktadırlar. Bu tarz sorunları ele almak Mobil Bulut (Mobile Cloud), Mobil Uç (Mobile Edge) ve Sis Bilişim (Fog Computing) gibi bazı bulut teknoloji yaklaşımları ortaya çıkmıştır. Hem depolama hem de işlem gücü olarak mobil cihazlara ayrı bir platform olarak destek sağlayan bu teknolojilerin temel hedefi, cihazın mevcut işlerini mobil cihazlar adına üstlenmek ve servis kalitesindeki bozulmaların önüne geçmektir. Bu tezde, Mobil Uç Hesaplama (MEC) ve Mobil Bulut Bilişim (MCC) sistemini baz alan ve veri boşaltma (offloading) senaryoları kullanan bir karar planı geliştirilmiştir. Veri boşaltma planı, kullanıcı verilerinin mobil cihazdan MEC/MCC sunucularına, MEC/MCC sunucularından gelen sonuçların ise tekrar cihaza aktarılmasını temel alan bir veri boşaltma planıdır. Tez kapsamında bu modele uygun olarak kullanılacak bir mobil uygulama geliştirilmiştir. Sınırlı kaynaklarından dolayı bu uygulamayı çalıştırırken zorluk çeken mobil cihaz, uzun gecikme sürelerinin yanı sıra yüksek miktarlarda da pil tüketimine sebep olarak kullanıcı deneyimini kötü etkilemektedir. Uygulamanın bekleme sürelerinin minimize edilmesi planı üzerinde duran ve bu senaryoya uygun olarak geliştirilen veri boşaltma planı, mobil cihazın o anda kullandığı büyük ölçekli uygulama parçalarının nerede ve hangi sırada çalıştırılacağına karar vermek üzere tasarlanmıştır. Bu plana göre uygulamanın getirdiği iş yükü duruma bağlı olarak mobil cihazın kendi kaynaklarında veya bazı parçaları Mobil Uç sisteminin kaynaklarında veya bazıları ise Mobil Bulut sisteminin kaynaklarında çalıştırılmak üzere 3 adet ayrı platformu baz almaktadır. Geliştirilen veri boşaltma planı ile mobil cihazın kendi kaynaklarını kullanarak uygulamanın sonuçlanmasında meydana gelen uzun bekleme süresi, bulut sistemlerin yardımıyla minimize edilerek cihaza göre daha olumlu sonuçlar elde edilmiştir.

Abstract:
With the developing technology and systems, portable devices have become more and more popular. With today's technologies, portable devices are seen as primary communication tools that provide service to user demands. With the development of these services, the load on mobile devices that respond to user demands with various applications in many categories such as news, entertainment, health, business and social networks is increasing. Although these devices have powerful resources to compensate the demands of many users, they have limited resources in terms of storage, battery and partially processing power due to their size and portability. These limited resources may be insufficient in some cases and adversely affect the user experience. Applications that cause high battery consumption with intensive CPU usage, consume more energy than the battery capacity of the devices and cause the services used to be interrupted by exploiting the existing battery resource. Similarly, many files and application data with large data sizes and user applications that cause insufficient storage space cause deterioration in service quality and interruption of services used. Some cloud technology approaches such as Mobile Cloud, Mobile Edge, and Fog computing have emerged to address these issues. Some cloud technology approaches have emerged to address such issues, such as Mobile Cloud, Mobile Edge, and Fog computing. The main goal of these technologies, which provide support to mobile devices as a separate platform, both in terms of storage and processing power, is to undertake the current tasks of the device on behalf of mobile devices and to prevent deterioration in service quality. In this thesis, an offloading decision scheme was developed based on Mobile Edge Computing (MEC) and Mobile Cloud Computing (MCC) system and using offloading scenarios. Offloading decision scheme is a data offloading scheme based on transferring user data from mobile device to MEC/MCC servers and results from MEC/MCC servers back to device. Within the scope of the thesis, a mobile application has been developed to be used in accordance with that scheme. The mobile device, which has difficulty running this application due to its limited resources, affects the user experience badly by causing high battery consumption as well as long delay times. The offloading decision scheme, which focuses on minimizing the execution times of the application and developed in accordance with this model, is designed to decide where and in which order the large-scale application parts that the mobile device is currently using will be execute. According to this scheme, the load brought by the application is based on 3 separate platforms, depending on the condition, to be execute on the mobile device's own resources or some parts of application on the resources of the mobile edge system or some on the resources of the mobile cloud system. With the developed offloading decision scheme, the long waiting time that occurs in the conclusion of the application by using the mobile device's own resources is minimized with the aid of cloud systems, and more favorable results are obtained compared to the device