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Dissertation
AutorGabriel Orsini
BetreuerWinfried Lamersdorf
TitelKontextadaptive Anwendungsarchitekturen für das mobile Cloud Computing
ZusammenfassungDer stetige technologische Fortschritt im Bereich der Informationstechnologie hat innerhalb der letzten Jahre zu einer fortlaufenden Miniaturisierung der beteiligten Geräte geführt. Diese Miniaturisierung wird als der entscheidende Wegbereiter für die Realisierung von Mark Weisers Vision des Ubiquitous Computing gesehen, die die Durchdringung von Alltagsgegenständen mit Informationstechnologie beschreibt.

Die Miniaturisierung hat bereits eine Reihe neuer Kategorien von Geräten wie Smartphones oder Tablet-PCs hervorgebracht, die sich aufgrund ihrer Größe durch eine hohe Mobilität im Zusammenhang mit ihrer Benutzung auszeichnen. Diese mobilen Geräte können allerdings nicht immer den Anforderungen der Nutzer an unterstützte Anwendungen, Speicherkapazität und Akkulaufzeit gerecht werden, da der fortlaufenden Miniaturisierung nur in Teilen eine entsprechende Leistungssteigerung folgt. Zukünftig ist von einem weiteren Anstieg dieser Anforderungen an mobile Geräte auszugehen, die die Kooperation ressourcenbeschränkter mobiler Geräte mit weiteren Ressourcen in ihrer Umgebung erforderlich machen, um die Anforderung der Nutzer zu erfüllen. Diese Kooperation wird auch als mobiles Cloud Computing beschrieben. Ein Beispiel findet sich in der Auslagerung von Berechnungen durch Sprachassistenzsysteme wie Apple Siri oder Microsoft Cortana, die die Eingaben ihrer Nutzer zur Verarbeitung in eine entfernte Infrastruktur übertragen.

Um die beschriebene Kooperation zu realisieren, gilt es allerdings zu berücksichtigen, dass sich durch die hohe Mobilität dieser Geräte ihre Umgebung, also ihr Kontext, häufig verändert und eine entsprechende Adaption der Interaktion mit der Infrastruktur erforderlich macht. Dies wiederum führt zu einem wachsenden Bedarf an Softwaresystemen, die in der Lage sind, sich selbstständig an ihren Ausführungskontext anzupassen. Eine kontextadaptive Anwendung kann sich so beispielsweise bei einer niedrigen Übertragungsbandbreite durch eine Reduktion der Qualität an einen veränderten Kontext anpassen und so die Nutzbarkeit der Anwendung sicherstellen. Ebenso kann sie einen niedrigen Ladezustand der Batterie erfassen und entsprechende Teile ihrer Implementierung durch eine energieeffiziente Variante ersetzen, um die verbleibende Nutzungsdauer des mobilen Gerätes im Batteriebetrieb zu maximieren.

Entsprechend liegt der zentrale Forschungsaspekt dieser Dissertation auf der Untersuchung und Erarbeitung von Konzepten für eine kontextadaptive Anwendungsarchitektur, die es Anwendungen auf mobilen Geräten erlaubt, sich mittels verschiedener Adaptionsstrategien anzupassen, beispielsweise um die umgebende Infrastruktur im Rahmen des beschriebenen Kooperationsszenarios der Sprachassistenz zu nutzen und diese Adaptionsstrategie in Abhängigkeit vom aktuellen und zukünftigen Kontext eines mobilen Geräts automatisiert und proaktiv anzupassen.

Als Ergebnis wurden zunächst wesentliche Anforderungen an eine kontextadaptive Anwendungsarchitektur erhoben, in einem Anforderungskatalog festgehalten und eine entsprechende Basisarchitektur für mobiles Cloud Computing abgeleitet. In diesem Zusammenhang wurde ein generischer Kontextadaptionsprozess entwickelt, der es mobilen Geräten ermöglicht, ihren zukünftigen Kontext vorherzusagen, um das Verhalten einer mobilen Anwendung und deren Verteilung in die Infrastruktur zu beeinflussen. Hierfür wurden Adaptionsstrategien konzipiert, die die Funktionalität eines mobilen Gerätes erweitern, bestehende Funktionalität beschleunigen oder auf eine insgesamt höhere Verfügbarkeit und Nutzbarkeit mobiler Anwendung abzielen. Auf dieser Basis wurde ein Konzept für eine kontextadaptive Anwendungsarchitektur entwickelt, die eine dynamische Kooperation mobiler Geräte mit ihrer Infrastruktur ermöglicht.

Der Einsatz der entwickelten Architektur versetzt Entwickler in die Lage, mobile Anwendungen zu entwickeln, die verteilt und kontextadaptiv ausgeführt werden, ohne sich mit den Details der Verteilung und Adaption auseinandersetzen zu müssen, da diese mobilen Anwendungen selbstständig Veränderungen ihres Nutzungskontextes lernen und antizipieren.
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