25
Figura 5.2: Segunda tela do aplicativo, que exibe o mapa global, gerado atrav´es do compartilhamento de leituras realizadas por diversos usu´arios.
26
Cap´ıtulo 6
Avalia¸c˜ao e Experimentos
6.1
Objetivos
Na Tabela 4.2 foram apresentadas todas as propostas vi´aveis de consolida¸c˜ao de dados na aplica- ¸
c˜ao. O objetivo deste cap´ıtulo ´e avaliar as vantagens, desvantagens e impactos de diferentes abordagens para armazenamento e consolida¸c˜ao de dados na aplica¸c˜ao.
Este experimento ser´a realizado levando em conta que manter o hist´orico da intensidade de sinal ´e imprescind´ıvel. Sendo assim, as propostas avaliadas neste experimento s˜ao P1(n˜ao realizar nenhuma consolida¸c˜ao), P4(consolidar somente no servidor, separando por intervalo de tempo) e P8(consolidar no cliente e no servidor, sendo que a consolida¸c˜ao no servidor deve ser separada por intervalo de tempo).
6.2
M´etricas de avalia¸c˜ao
Uma m´etrica deste experimento ´e o volume de dados armazenados no banco de dados do servidor, medido em bytes. Atrav´es desta medi¸c˜ao, vamos conseguir avaliar entre as trˆes propostas apresentadas, quais s˜ao as que mais economizam espa¸co no banco de dados do servidor da aplica¸c˜ao, e quais que mais consomem estes recursos.
Outra m´etrica usada ´e o volume de dados transferido do aplicativo m´ovel para o servidor da aplica¸c˜ao. Atrav´es desta medi¸c˜ao, vamos conseguir avaliar entre as trˆes propostas apresentadas, quais s˜ao as que mais economizam recursos de rede, e quais que mais consomem estes recursos.
6.3
Realiza¸c˜ao do experimento
Para descobrir o volume de dados transmitido pela rede, foi necess´ario escrever uma pequena aplica¸c˜ao utilizando NodeJS (https://nodejs.org/en/). Esta aplica¸c˜ao se comporta como o servidor, e recebe as leituras do dispositivo m´ovel, por´em ao inv´es de salvar estas leituras em um banco de dados, a aplica¸c˜ao apenas exibe na tela o volume total em bytes de dados trafegado nas chamadas HTTP referentes ao envio dos dados do celular para o servidor. Esta aplica¸c˜ao foi nomeada Post-Content-Size, e est´a disponibilizada publicamente atrav´es da url https://github.com/linharesh/post-content-size.
28 Para descobrir o volume de dados ocupado no banco de dados do servidor, acessamos o console do banco de dados e utilizamos o comando L+. Este comando exibe uma listagem com todas os bancos de dados do tipo PostgreSQL existentes no computador, e exibe o espa¸co ocupado em disco por cada um destes bancos.
Vale notar que o banco de dados da aplica¸c˜ao mesmo sem nenhuma leitura de intensidade de sinal armazenada, ocupa espa¸co em disco. Nesta aplica¸c˜ao, o banco de dados apenas com as tabelas, mas sem nenhum dado preenchido, ocupa em disco o volume de 7.303.000 bytes. Para uma avalia¸c˜ao adequada sobre o uso de espa¸co em disco de cada proposta de consolida¸c˜ao, devemos considerar o volume de dados ocupado apenas pelos dados da aplica¸c˜ao. Este volume pode ser encontrado ao subtrair o volume de dados total encontrado pelo volume de dados ocupado pelo banco de dados sem nenhum dado (7.303.000 bytes).
Para a realiza¸c˜ao deste experimento, o aplicativo m´ovel foi instalado no telefone de um estudante, e o aplicativo monitorou a qualidade do sinal durante o per´ıodo de 4 dias, sem realizar nenhum tipo de consolida¸c˜ao.
Ap´os coletar as leituras utilizadas no experimento, o aplicativo m´ovel foi configurado para n˜ao apagar estas leituras ap´os o envio para o servidor. Fizemos isto pois quer´ıamos preservar a amostra para que ela pudesse ser utilizada em todos os experimentos. As amostras coletadas est˜ao dispon´ıveis atrav´es do seguinte link: https://github.com/linharesh/post-content-size/tree/master/Experimentos.
Todos os trˆes experimentos seguiram o mesmo processo: Configura¸c˜ao da proposta de consolida- ¸
c˜ao avaliada no aplicativo m´ovel e no servidor(P1, P4 e P8), transferˆencia das as leituras do aplicativo m´ovel para o Post-Content-Size para medir o volume de dados trafegado na rede, e ent˜ao transmiss˜ao das mesmas leituras do aplicativo m´ovel para o servidor da aplica¸c˜ao. Por ´ultimo, aguardar o servidor realizar as consolida¸c˜oes caso ele esteja programado para isto, e ent˜ao medir o volume de dados ocupado no servidor.
6.4
Resultados
Para o experimento que avalia a proposta P1, que consiste em n˜ao realizar nenhum tipo de consolida¸c˜ao, nem no cliente nem no servidor, o volume de dados transferido na rede foi de 1.678.751 bytes. J´a o volume de dados armazenado no servidor foi de 1.528.000 bytes.
J´a para o experimento que avalia a proposta P4, que consiste em n˜ao realizar consolida¸c˜ao no cliente, mas realizar a consolida¸c˜ao no servidor separando por intervalo de tempo, o volume de dados transferidos na rede foi de 1.678.751 bytes, exatamente o mesmo do experimento da proposta P1, j´a que nestes dois experimentos n˜ao houve nenhuma altera¸c˜ao na abordagem de consolida¸c˜ao no cliente. Portanto, o volume de dados transferido foi exatamente o mesmo. J´a o volume de dados armazenado no servidor foi de 120.000 bytes.
No experimento que avalia a proposta P8, que consiste em realizar consolida¸c˜ao no cliente e no servidor, sendo que a consolida¸c˜ao no servidor deve ser separada por intervalo de tempo, o volume de dados transferido na rede foi de 29.121 bytes. J´a o volume de dados armazenado no servidor foi de 96.000
29 bytes.
A tabela 6.1 exibe os resultados do experimento.
Tabela 6.1: Tabela de resultados do experimento
Volume de dados trafegado na rede Volume de dados ocupado no banco de dados da aplica¸c˜ao
P1 1.678.751 bytes 1.528.000 bytes
P2 1.678.751 bytes 120.000 bytes
P4 29.121 bytes 96.000 bytes
6.5
Conclus˜oes
Com rela¸c˜ao ao volume de dados trafegado na rede, podemos concluir que a utiliza¸c˜ao da con- solida¸c˜ao de dados no cliente reduziu significativamente o volume de dados trafegado. Ao realizar a consolida¸c˜ao no cliente, o volume de dados trafegados na rede reduziu de 1.678.751 bytes para 29.121 bytes, um volume 57,64 vezes menor.
J´a com rela¸c˜ao ao volume de dados ocupado no banco de dados do servidor, podemos concluir que a utiliza¸c˜ao da t´ecnica de consolida¸c˜ao no servidor reduz significativamente o volume de dados ocupado em disco. Ao comparar os resultados do experimento P1 com os resultados do experimento P4, podemos observar uma redu¸c˜ao de 12,73 vezes no volume de dados armazenados. Comparando P1 com P8 esta diferen¸ca continua significativa, desta vez de 15,91 vezes.
Cap´ıtulo 7
Conclus˜ao
Neste trabalho foi apresentado o desenvolvimento de um aplicativo m´ovel para mapear a inten- sidade de sinal celular. O aplicativo desenvolvido atende as necessidades propostas, e se mostrou capaz de realizar leituras de intensidade de sinal celular e gerar um mapa com as leituras feitas no pr´oprio dispositivo. Al´em disso, podemos enviar as leituras para um servidor que ir´a armazenar as leituras feitas por todos os usu´arios e podemos gerar um mapa constru´ıdo utilizando informa¸c˜oes compartilhadas por diversos usu´arios.
Foram apresentadas propostas para economia de recursos computacionais, e nos experimentos realizados estas propostas se mostraram eficientes. Como sugest˜ao de trabalhos futuros, novas propostas podem ser estudadas. Al´em disso, tamb´em pode ser avaliado o impacto das propostas de economia de recursos na fidelidade dos mapas de intensidade de sinal, ou seja, avaliar se as propostas de economia de recursos podem gerar distor¸c˜oes na intensidade do sinal exibida nos mapas e como minimizar este efeito. Muitos dos objetivos propostos foram alcan¸cados, e conclu´ımos este trabalho com apresentando um aplicativo que atende as situa¸c˜oes apontadas na Introdu¸c˜ao, e resolve o problema mencionado.
Al´em disso, todo o c´odigo fonte desenvolvido neste trabalho ´e aberto e disponibilizado nos links https://github.com/linharesh/SignalStrength, https://github.com/linharesh/LocationSignalServer e https://github.com/linharesh/post-content-size. Esperamos que a decis˜ao de disponibilizar o c´odigo fonte deste trabalho possa contribuir com outros projetos, que podem reutilizar componentes de software desenvolvidos neste trabalho.
Uma sugest˜ao para trabalho futuro consiste tentar melhorar o mapa de intensidade de sinal celular gerado pelo aplicativo. A representa¸c˜ao atrav´es de regi˜oes retangulares possui deficiˆencias, e acreditamos que a mudan¸ca de intensidade de sinal celular de uma regi˜ao para outra deveria ser representada de uma forma gradual, para que o mapa represente algo mais pr´oximo da distribui¸c˜ao de intensidade de sinal celular no mundo real.
A cria¸c˜ao e disponibiliza¸c˜ao do servidor apresentado nesta pesquisa possibilita diversos traba- lhos futuros, como a possibilidade de que diversos aplicativos existentes que j´a monitoram a localiza¸c˜ao geogr´afica do usu´ario passem a monitorar em segundo plano a intensidade de sinal celular, desde que o usu´ario concorde em disponibilizar estas informa¸c˜oes. Isto possibilitaria um potencial significativo para
31 crescimento no n´umero de usu´arios fornecendo informa¸c˜oes para o sistema. Para facilitar a integra¸c˜ao do servidor apresentado nesta pesquisa com aplicativos de terceiros, sugiro a cria¸c˜ao de um guia para utiliza¸c˜ao da API do servidor.
Al´em disso, a partir do momento em que o banco de dados do sistema estiver populado com dados reais, uma s´erie de estudos podem ser realizados sobre estes dados, buscando estabelecer rela¸c˜oes entre a intensidade do sinal celular e outros fatores. Fatores ambientais podem ser relacionados, como condi¸c˜oes clim´aticas, meteorol´ogicas e geogr´aficas e tamb´em fatores sociais como desenvolvimento urbano e econˆomico.
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