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Enregistrement W2886070095 · doi:10.4230/lipics.ecoop.2018.18

ThingsMigrate: Platform-Independent Migration of Stateful JavaScript IoT Applications

2018· article· en· W2886070095 sur OpenAlexafffund
Julien Gascon‐Samson, Kumseok Jung, Shivanshu Goyal, Armin Rezaiean‐Asel, Karthik Pattabiraman

Notice bibliographique

RevueDROPS (Schloss Dagstuhl – Leibniz Center for Informatics) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueIoT and Edge/Fog Computing
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaInstitute for Computing, Information and Cognitive Systems
Mots-clésStateful firewallComputer scienceJavaScriptCloud computingUnobtrusive JavaScriptMiddleware (distributed applications)Operating systemProgrammerRich Internet applicationVirtual machineState (computer science)AspectJInternet of ThingsDistributed computingEmbedded systemProgramming languageSoftwareComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Internet of Things (IoT) has gained wide popularity both in academic and industrial contexts. As IoT devices become increasingly powerful, they can run more and more complex applications written in higher-level languages, such as JavaScript. However, by their nature, IoT devices are subject to resource constraints, which require applications to be dynamically migrated between devices (and the cloud). Further, IoT applications are also becoming more stateful, and hence we need to save their state during migration transparently to the programmer. In this paper, we present ThingsMigrate, a middleware providing VM-independent migration of stateful JavaScript applications across IoT devices. ThingsMigrate captures and reconstructs the internal JavaScript program state by instrumenting application code before run time, without modifying the underlying Virtual Machine (VM), thus providing platform and VM-independence. We evaluated ThingsMigrate against standard benchmarks, and over two IoT platforms and a cloud-like environment. We show that it can successfully migrate even highly CPU-intensive applications, with acceptable overheads (about 30%), and supports multiple migrations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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