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Para disminuir la latencia y el consumo energético de las aplicaciones de usuario, paradigmas como el Edge Computing proponen delegar cierta carga computacional, que normalmente se ejecutaría en el dispositivo del cliente o en la Nube, a dispositivos situados en el borde de la red. Esto permite tanto optimizar la ejecución de las aplicaciones, como descongestionar la red al disminuir la cantidad de datos que se envían para su procesamiento en la Nube. Para hacer una asignación óptima de tareas a dispositivos es necesario considerar las capacidades y recursos de los dispositivos y los requisitos de las aplicaciones para determinar qu+AOk dispositivos serán los encargados de ejecutar cada tarea de la aplicación. En este trabajo se presenta una solución para la asignación óptima de tareas a dispositivos del borde cuyo objetivo es minimizar el consumo energético de la ejecución de las aplicaciones mientras considera los requisitos de la aplicación. Nuestro modelo de selección de dispositivos se integra con herramientas de virtualización ligera y orquestación de contenedores ampliamente utilizadas en la industria, ofreciendo alta disponibilidad y tolerancia a fallos. Aplicamos nuestra propuesta al despliegue de una aplicación de realidad aumentada en una infraestructura de nodos heterogéneos, obteniendo una reducción del consumo de la aplicación del 83+ACU comparado con la asignación por defecto del orquestador Kubernetes.

Cada vez existen más dispositivos de la Internet de las Cosas conectados a Internet que generan una gran cantidad de datos que pueden llegar a congestionar la red en su camino hacia la Nube. Para paliar esta congestión, tecnologías recientes, como el Edge Computing y el Fog Computing, proponen realizar el procesamiento de los datos en dispositivos más cercanos al origen de estos datos. Esto hace que las infraestructuras sobre las que se despliegan las aplicaciones sean cada vez más variables (diferentes tipo de dispositivos, capacidades de cómputo, características de red, etc). En este trabajo se presenta una solución para la asignación óptima de tareas a dispositivos del borde, con el objetivo de minimizar el consumo energético de la ejecución de las aplicaciones. Para ello, utilizamos modelos de variabilidad de Lineas de Producto Software para configurar tanto las aplicaciones como las infraestructuras de despliegue, presentando un modelo general para este último. La configuración de ambas se utiliza como entrada a un marco de trabajo de asignación óptima de tareas, obteniendo como resultado un sistema que proporciona la configuración más eficiente energéticamente en el momento en que el usuario lanza la aplicación, sin comprometer su experiencia como usuario, de forma transparente, escalable, y consiguiendo un importante ahorro energético, como se demuestra en nuestro caso de estudio.

El software es una pieza fundamental en la sociedad actual. Sin embargo, tenemos que ser conscientes de que su uso impacta en el medioambiente. Relacionado con esta preocupación, desde hace unos años, se está investigando en el área del Software Sostenible que persigue que el Software esté alineado con los objetivos de desarrollo sostenible. Una de las dimensiones del Software Sostenible es el denominado Green Software, que aboga por el desarrollo de software que sea energéticamente eficiente. Este artículo se enmarca en esta línea de trabajo y presenta un estudio que hemos realizado para determinar qué combinación de navegador+buscador de internet es más eficiente desde el punto de vista energético. Para ello hemos medido el consumo de diferentes componentes hardware del ordenador en el que se ha llevado a cabo una búsqueda. Estas mediciones se han realizado con el instrumento de medición que hemos desarrollado. Como resultado hemos obtenido que la combinación más eficiente es Firefox+Ecosia. El uso de esta combinación durante un minuto en vez de la más utilizada actualmente (Chrome+Google) permitiría, por ejemplo, recorrer más de 3900 km en un coche Tesla.