Integrating mobile devices into a scalable Grid Computing architecture designed to perform distributed computations

The idea of Grid Computing originated in the nineties and found its concrete applications in contexts like the SETI@home project where a lot of computers (offered by volunteers) cooperated, performing distributed computations, inside the Grid environment analyzing radio signals trying to find extraterrestrial life. The Grid was composed of traditional personal computers but, with the emergence of the first mobile devices like Personal Digital Assistants (PDAs), researchers started theorizing the inclusion of mobile devices into Grid Computing; although impressive theoretical work was done, the idea was discarded due to the limitations (mainly technological) of mobile devices available at the time. Decades have passed, and now mobile devices are extremely more performant and numerous than before, leaving a great amount of resources available on mobile devices, such as smartphones and tablets, untapped. Here we propose a solution for performing distributed computations over a Grid Computing environment that utilizes both desktop and mobile devices, exploiting the resources from day-to-day mobile users that alternatively would end up unused. The work starts with an introduction on what Grid Computing is, the evolution of mobile devices, the idea of integrating such devices into the Grid and how to convince device owners to participate in the Grid. Then, the tone becomes more technical, starting with an explanation on how Grid Computing actually works, followed by the technical challenges of integrating mobile devices into the Grid. Next, the model, which constitutes the solution offered by this study, is explained, followed by a chapter regarding the realization of a prototype that proves the feasibility of distributed computations over a Grid composed by both mobile and desktop devices. To conclude future developments and ideas to improve this project are presented.

Aggregate Programming in Scala: a Core Library and Actor-Based Platform for Distributed Computational Fields

La programmazione aggregata è un paradigma che supporta la programmazione di sistemi di dispositivi, adattativi ed eventualmente a larga scala, nel loro insieme -- come aggregati. L'approccio prevalente in questo contesto è basato sul field calculus, un calcolo formale che consente di definire programmi aggregati attraverso la composizione funzionale di campi computazionali, creando i presupposti per la specifica di pattern di auto-organizzazione robusti. La programmazione aggregata è attualmente supportata, in modo più o meno parziale e principalmente per la simulazione, da DSL dedicati (cf., Protelis), ma non esistono framework per linguaggi mainstream finalizzati allo sviluppo di applicazioni. Eppure, un simile supporto sarebbe auspicabile per ridurre tempi e sforzi d'adozione e per semplificare l'accesso al paradigma nella costruzione di sistemi reali, nonché per favorire la ricerca stessa nel campo. Il presente lavoro consiste nello sviluppo, a partire da un prototipo della semantica operazionale del field calculus, di un framework per la programmazione aggregata in Scala. La scelta di Scala come linguaggio host nasce da motivi tecnici e pratici. Scala è un linguaggio moderno, interoperabile con Java, che ben integra i paradigmi ad oggetti e funzionale, ha un sistema di tipi espressivo, e fornisce funzionalità avanzate per lo sviluppo di librerie e DSL. Inoltre, la possibilità di appoggiarsi, su Scala, ad un framework ad attori solido come Akka, costituisce un altro fattore trainante, data la necessità di colmare l'abstraction gap inerente allo sviluppo di un middleware distribuito. Nell'elaborato di tesi si presenta un framework che raggiunge il triplice obiettivo: la costruzione di una libreria Scala che realizza la semantica del field calculus in modo corretto e completo, la realizzazione di una piattaforma distribuita Akka-based su cui sviluppare applicazioni, e l'esposizione di un'API generale e flessibile in grado di supportare diversi scenari.