4 resultados para scalable coding
em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna
Resumo:
Questa Tesi aspira a mostrare un codice a livello di pacchetto, che abbia performance molto vicine a quello ottimo, per progetti di comunicazioni Satellitari. L’altro scopo di questa Tesi è quello di capire se rimane ancora molto più difficile maneggiare direttamente gli errori piuttosto che le erasures. Le applicazioni per comunicazioni satellitari ora come ora usano tutte packet erasure coding per codificare e decodificare l’informazione. La struttura dell’erasure decoding è molto semplice, perché abbiamo solamente bisogno di un Cyclic Redundancy Check (CRC) per realizzarla. Il problema nasce quando abbiamo pacchetti di dimensioni medie o piccole (per esempio più piccole di 100 bits) perché in queste situazioni il costo del CRC risulta essere troppo dispendioso. La soluzione la possiamo trovare utilizzando il Vector Symbol Decoding (VSD) per raggiungere le stesse performance degli erasure codes, ma senza la necessità di usare il CRC. Per prima cosa viene fatta una breve introduzione su come è nata e su come si è evoluta la codifica a livello di pacchetto. In seguito è stato introdotto il canale q-ary Symmetric Channel (qSC), con sia la derivazione della sua capacità che quella del suo Random Coding Bound (RCB). VSD è stato poi proposto con la speranza di superare in prestazioni il Verification Based Decoding (VBD) su il canale qSC. Infine, le effettive performance del VSD sono state stimate via simulazioni numeriche. I possibili miglioramenti delle performance, per quanto riguarda il VBD sono state discusse, come anche le possibili applicazioni future. Inoltre abbiamo anche risposto alla domande se è ancora così tanto più difficile maneggiare gli errori piuttosto che le erasure.
Resumo:
La popolarita` dei giochi online e` in crescita, ma allo stesso tempo le architetture proposte dagli sviluppatori e le connessioni di cui sono dotati gli utenti sembrano restare non adeguate a questo. Nella tesi si descrive un'architettura peer-to-peer che riesce ad effettuare una riduzione nella perdita dei pacchetti grazie al meccanismo del Network Coding senza effetti collaterali per la latenza.
Resumo:
Mobile devices are now capable of supporting a wide range of applications, many of which demand an ever increasing computational power. To this end, mobile cloud computing (MCC) has been proposed to address the limited computation power, memory, storage, and energy of such devices. An important challenge in MCC is to guarantee seamless discovery of services. To this end, this thesis proposes an architecture that provides user-transparent and low-latency service discovery, as well as automated service selection. Experimental results on a real cloud computing testbed demonstrated that the proposed work outperforms state of-the-art approaches by achieving extremely low discovery delay.
Resumo:
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.