Com o avanço da quantidade de dispositivos móveis conectados à Internet, aplicações intensivas em dados e requisitos de QoS cada vez mais restritos, juntamente ao fato desses equipamentos serem alimentados por baterias com capacidade limitada, o consumo energético e a latência de resposta das aplicações para Internet das Coisas tornam-se um importante campo de pesquisa. A utilização da Cloud como única alternativa ao descarregamento de tarefas levanta dúvidas sobre sua efetividade neste cenário, visto a elevada latência das comunicações. Mobile Edge Computing (MEC) é uma arquitetura que introduz uma camada de computação intermediária entre os dispositivos finais e a Cloud. Ela proporciona às redes móveis recursos de Cloud Computing próximos ao usuário final, de modo que as aplicações dos dispositivos móveis possam descarregar suas tarefas, preservando seu nível de bateria e reduzindo a latência de resposta. Neste cenário é proposto um modelo de custo com diversidade de variáveis de consumo energético e tempo decorrido para a arquitetura MEC, com o objetivo de alocar as tarefas na melhor opção de custo disponível, visando reduzir tanto a energia total consumida pelo sistema como a latência total. O modelo de custo é implementado através do algoritmo de escalonamento TEMS (Time and Energy Minimization Scheduler) e validado com experimentos simulados. Os resultados mostram que é possível reduzir a energia consumida no sistema em até 51,61% e o tempo total decorrido em até 86,65% nos casos simulados com os parâmetros e características definidas em cada teste.

Carrier Aggregation (CA) has been proposed by 3GPP LTE-Advanced to meet or even exceed IMT-Advanced systems enhanced peak data rates requirements. In its rationale, multiple Component Carriers (CC) can be flexibly aggregated so that user equipment can access a total bandwidth of up to 100 MHz. As each CC has the same structure as the one from LTE R8, CA does not require notable changes in the LTE physical layer structure. Nevertheless, the way radio resources are allocated to mobile users in CA scenarios is still an hot research topic and the availability of an open source tool modelling such kind of feature is highly demanded in both academia and industry contexts. The present contribution is three-folded. First, it presents an open source and freeware extension of the well-known LTE-Sim simulator, which implements CA functionalities. Second, it also proposes an implementation of multi-band scheduling strategies able to optimally distribute radio resource among mobile users in the presence of multiple CCs and strict Quality of Service (QoS) constraints. Third, computer simulations have been also carried out to demonstrate the effectiveness of the aforementioned contributions. In particular, simulation results show the capacity improvements achieved by the proposed Enhanced Multi Scheduler against systems without CA, considering values of the bandwidth per component carrier of 5 and 20 MHz, in terms of average cell packet loss, delay, goodput and spectral efficiency.