Postgraduate Student
аспирант
канд. техн. наук, доцент
Candidate of Technical Sciences, Associate Professor
The relevance of this study stems from the exponential mobile growth and the fundamental limitations of modern mobile networks, which make traditional centralized approaches to information processing inefficient. Aim. The paper analyses the disadvantages of modern mobile networks when transmitting large-scale data and an assessment for possible compensation of limitations through distributed mobile computing, including a study of the impact of thermal throttling on smartphone performance under long-term computing load. Methods. Experimental performance analysis for data transfer rates, synthetic performance tests, stress tests for throttling analysis, and a comparative analysis of mobile and stationary systems are used. Results. A comprehensive real performance analysis disclosed key challenges in 4G, 3G, and 2G networks such as: connection instability (speed fluctuations in 4G from 10-15 Mbit/s with dips up to 5 Mbit/s), high transmission delays, and a catastrophic drop in throughput in previous-generation networks. Experimental data demonstrate that transferring a 2 GB file under optimal 4G conditions takes 20 minutes, while in 3G this figure reaches 2 hours, and in 2G it becomes a virtually impossible task. As an alternative approach, we explore distributed mobile computing for the devices. Comparative performance tests between flagship smartphones (Samsung Galaxy S24) and stationary systems revealed that with single-threaded computing the gap is only 15 %, but the key limiting factor is thermal throttling, which reduces the device's performance by 45-50% after 12-18 minutes of intensive load. Conclusions. The obtained results confirm the theoretical possibility of creating efficient distributed mobile computing systems based on clusters, but point to the necessity for advanced load balancing algorithm and thermal management determining the potential avenues for future study.
Актуальность настоящего исследования обусловлена экспоненциальным ростом мобильного трафика данных и фундаментальными ограничениями современных мобильных сетей, делающими традиционные централизованные подходы к обработке информации малоэффективными. Цель исследования - комплексный анализ ограничений современных мобильных сетей в контексте передачи больших объемов данных и оценка возможности компенсации этих ограничений за счет распределенных вычислений на мобильных устройствах, включая исследование влияния термального троттлинга на производительность смартфонов в условиях длительной вычислительной нагрузки. Методы. Использованы экспериментальные измерения скорости передачи данных, синтетические тесты производительности, стресс-тесты для анализа троттлинга и сравнительный анализ мобильных и стационарных систем. Результаты. В работе представлен комплексный анализ реальной производительности сетей 4G, 3G и 2G, выявивший критические проблемы: нестабильность соединения (колебания скорости в 4G от 10-15 Мбит/с с провалами до 5 Мбит/с), высокие задержки передачи и катастрофическое падение пропускной способности в сетях предыдущих поколений. Экспериментальные данные демонстрируют, что передача файла объемом 2 ГБ в оптимальных условиях 4G занимает 20 минут, тогда как в 3G этот показатель достигает 2 часов, а в 2G становится практически не реализуемой задачей. В качестве альтернативного подхода исследуется концепция распределенных вычислений на мобильных устройствах. Проведенные сравнительные тесты производительности между флагманскими смартфонами (Samsung Galaxy S24) и стационарными системами выявили, что при однопоточных вычислениях разрыв составляет лишь 15 %, однако ключевым ограничивающим фактором выступает термальный троттлинг, приводящий к потере 45-50 % производительности уже через 12-18 минут интенсивной нагрузки. Выводы. Полученные результаты обосновывают принципиальную возможность создания эффективных распределенных вычислительных систем на базе кластеров мобильных устройств, однако указывают на необходимость разработки специализированных алгоритмов балансировки нагрузки и управления тепловыми режимами, что определяет направления дальнейших исследований в данной области.