Etude et développement d'une application p2p sécurisée sous Android : communication par wifi

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1 Etude et développement d'une application p2p sécurisée sous Android : communication par wifi Résumé : Comment prendre en compte l'aspect consommation d'énergie dans la conception de notre application? Pour répondre à cette problématique, nous avons cherché tous les documents relatifs à ce sujet sur des bases de données scientifiques en ligne principalement. Nous avons ensuite réparti la recherche en 3 axes : la consommation d'énergie sur Android, la consommation d'énergie par rapport aux spécifications ad hoc et les solutions existantes pour réduire ce problème. Voici le plan de notre recherche : Introduction I. Démarche adoptée II. Consommation d'énergie sous Android 1. La consommation indépendamment des applications 2. La consommation des différentes applications III. Consommation d'énergie par rapport aux spécifications des réseaux mobile ad hoc 1. La connexion des terminaux mobiles 2. Transmission des données et taille des buffers côté destinataire IV. Solutions 1. Choix d'une technologie sans fil 2. Solutions pour la réduction de la consommation d'énergie des applications Conclusion Bibliographie

2 Introduction La recherche bibliographique développée ci-après est associée à notre projet tutoré dont l'objectif est de développer une application de suivi des arrivées/départs des écoliers. Cette application sera utilisée par les animateurs du CLAE (Centre de Loisirs Associés à l'école) pour notifier l'heure de départ ou d'arrivée des élèves. Cette application tourne sur des équipements portables de type smartphone ou tablette exécutant le système opératoire Android de Google. Rappelons qu'un smartphone («téléphone intelligent») est un téléphone portable qui possède des fonctions similaires à celles des assistants personnels (lecture de vidéos, mp3, navigation web, agenda, messagerie instantanée...). Le système Android est un système d'exploitation open source utilisé notamment par les smartphones. La multitude d'applications, de périphériques et de moyens de communications a un impact direct sur l'autonomie des terminaux mobiles qui sont alimentés par des batteries. Ce problème d'autonomie d'énergie est également important pour l'application que nous cherchons à développer puisqu'il a un effet sur la logistique nécessaire pour assurer la disponibilité des terminaux. Il est primordial de prendre en compte cet aspect dans la conception de notre application. Nous appellerons notre application AGDE dans la suite de l'exposé. Les objectifs de cette recherche sont donc d'identifier les principales sources de consommation d'énergie et de définir des recommandations permettant d'améliorer l'autonomie des terminaux et de réduire l'énergie consommée AGDE. Beaucoup de travaux ont été effectués récemment sur ce sujet ce qui nous a permis d'accéder à plusieurs publications scientifiques traitant de ce problème. Nous analyserons dans une première partie, la consommation énergétique sur la plateforme Android. Dans une seconde partie, nous étudierons la consommation d'énergie par rapport aux spécifications des réseaux mobiles ad hoc. Puis dans une dernière partie, nous verrons les différentes solutions qui sont aujourd hui proposées. Nous choisirons une de ces solutions qui répondra aux spécifications du projet et qui nous permettra d implémenter les différentes fonctionnalités.

3 I. Démarche adoptée Face à notre problématique d optimisation de l énergie, nous avons trouvé une grande variété de documents. Nous avons commencé par définir la nature et le niveau de l information que nous recherchions, ce qui nous a permis de trier et de sélectionner nos documents de travail. Les critères de sélection suivant ont été retenus : la pertinence, la fiabilité de l information et les degrés d actualité. Une problématique bien identifiée nous a permis de restituer l information dont nous avions besoin sans grande difficulté en exploitant l essentiel. La difficulté majeure à laquelle nous avons été confrontées est la diversité des différentes solutions que ces documents proposent. Une diversité due au fait que la consommation d énergie sur les smartphones est un sujet d actualité qui fait l objet de nombreuses recherches. Problème que nous avons pu résoudre en nous basant sur les spécifications de notre application. Nous tenons également à préciser que cette phase de recherche bibliographique qui a été une première pour la plupart d entre nous pour le développement d un projet nous a permis de découvrir et d exploiter les différentes ressources de documentation existantes. II. Consommation d énergie sur Android 1. La consommation indépendamment des applications Android est un système d exploitation pour les Smartphones, les PDA et les terminaux mobiles conçus par Android. C est un système d exploitation basé sur le noyau Linux. Aujourd hui les terminaux mobiles sont devenus très sophistiqués et fournissent des applications utilisées dans la vie de tous les jours. Ces applications sont devenues indispensables. Nous avons l exemple des applications de réseaux sociaux comme Facebook mais également des applications de localisation géographique (GPS). Ces applications sont la plupart du temps consommatrices d énergie même quand elles ne sont pas lancées car tournent en Background tout le reste du temps. Elles induisent une augmentation de la puissance de fonctionnement des microprocesseurs qui font que ces terminaux sont très

4 consommateurs d énergie ; ce qui diminue l autonomie en terme d énergie des différents terminaux mobiles. La complexité des terminaux mobiles font que les concepteurs logiciels ont du mal à quantifier la consommation énergétique de leurs applications. C est dans ce contexte que des chercheurs de l université de Cambridge [1] ont publié une étude récente visant à identifier la consommation énergétique de l exécution d une application et la quantification de cette énergie. Ces tests on été faits en utilisant des terminaux de Google Android. Une étude que nous avons jugé détaillée et exhaustive comportant 4 phases de test intéressant que sont : The Automated test execution : ce test supprime tout comportement aléatoire. Il est réalisé sans interaction avec l'utilisateur. C est une préparation du matériel de test (le Power Server) et permet une fiabilité des résultats de l appareil de contrôle. Il consiste à exécuter à répétition la même séquence d actions. The batch opération : c est une séquence de tests exécutés sans intervention. Des scripts s exécutent de manière dynamique sans provoquer des modifications logicielles du terminal. Untethered operation : durant ce test pas de connexions physiques (à l exception de la batterie) aux interfaces du téléphone. C est un test qui permet de voir l impact d un changement réseau. No hardware modification : qui ne nécessite aucun changement du matériel de test.il suffit juste de changer la batterie et d utiliser une application spécifique. Ce qui rend la technique accessible à tous les concepteurs. Ces tests ont été lancés par un système nommé Power Server responsable d envoyer les scripts de test au mobile et de collecter les différents résultats. Un seul programme client tourne sur le téléphone. Il reçoit les scripts et exécute les actions requises. La mesure de l énergie consommée par le téléphone a été faite en insérant une résistance de mesure (précision de 0,02 Ω) en série entre une batterie et son connecteur au terminal (la résistance ajoutée par le montage n'est pas un problème car la consommation d'énergie induite correspond à moins de 1% de l énergie totale). Ces différents tests ont permis d identifier les composants entrainants des variations énergétiques et de les éteindre au fur et à mesure sauf certains comme le CPU qui sont

5 nécessaires au fonctionnement du terminal et surtout à l exécution concurrente des programmes. Sur la figure numéro 1, nous avons la consommation énergétique en Watts de différents modes d'exécution dont les phases de démarrage (booting) et d extinction (off) du mobile en fonction du temps. On note une consommation importante lors du démarrage du mobile. Cette valeur reste aux alentours de 1,2 Watts pendant 40 s. Lorsque le téléphone est idle (deuxième phase) c'est à dire allumé et non en veille, il consomme toujours de l'énergie (0,34 Watts en moyenne) à cause des processus qui tournent en fond pour faire fonctionner le système Android et de l'éclairage de l'écran. Il n'y a que lorsque le téléphone est en veille (troisième phase -standby) qu'il ne consomme plus. Figure numéro 1 extraite du document [1] Dans la figure numéro 2, on allume l'écran du téléphone portable toutes les 500ms. Le changement de la luminosité de l'écran de éteint à allumé au maximum augmente l'énergie consommée de plus de la moitié d'un Watt sur une période de quelques millisecondes. On note également la consommation d énergie induite par le rétro éclairage qui se situe aux alentours d 1 watt quand le rétro éclairage est au maximum et aux alentours de 0,5Watts quand le rétro éclairage est faible.

6 Figure numéro 2, extraite du document [1] En résumé, cette étude nous a montré que même lorsque aucune application n'est lancée, le téléphone consomme de l'énergie à cause du système d'exploitation et du rétroéclairage de l'écran qui peut être important. La phase qui consomme le plus d'énergie reste cependant l'allumage du mobile. Il est donc préférable de ne pas éteindre son téléphone mais plutôt de le laisser en veille car ainsi il ne consomme pas d'énergie (consommation négligeable). 2. La consommation des différentes applications Sur le long terme et avec un nombre important d applications qui tournent sur le système, la quantité d énergie consommée devient importante. D autres facteurs provenant des applications courantes entrent aussi en jeu. Ces applications sont caractérisées par une exécution répétitive la plupart du temps en arrière plan pour effectuer une tâche périodiquement. Lorsque les applications courantes gèrent elles-mêmes leurs exécutions périodiques indépendamment des autres applications, elles peuvent avoir un impact négatif sur la vie de la batterie en causant des «réveils» du téléphone un grand nombre de fois inutile. C est le cas des applications de flux RSS, de courriel, de Podcast, Facebook, Twitter etc. Il y a également les applications qui font office de capteurs dans des domaines de localisation de vérification de la température, du son de la lumière ambiante. Dans ce contexte, les chercheurs de l université d Edinburgh de l école d informatique [2] proposent une solution permettant de minimiser le nombre de fois où le mobile est réveillé par les applications courantes. Cette solution est présentée plus bas dans la phase de recherches de solutions.

7 Il y a également un ensemble de bonnes pratiques accessible à tout utilisateur qui permet d optimiser la consommation énergétique sous la plateforme ( régler la luminosité de l'écran au plus bas, désactiver le GPS, le Bluetooth et le wifi quand on ne s'en sert pas...). Les applications sont donc de grandes consommatrices d'énergie mais il est possible de réduire leur consommation en appliquant les bonnes pratiques ou en utilisant la solution proposée par les chercheurs de l'université d'edinburgh expliquée plus bas. III. Consommation d énergie par rapport aux spécifications des réseaux mobiles ad hoc D un point de vue général, un réseau ad hoc est un ensemble de terminaux mobiles qui communiquent par ondes radio sans infrastructure existante préalablement établie. Chaque terminal joue le rôle de client et de serveur à la fois. Nous nous intéressons dans notre cas à un réseau et essayons de définir les paramètres qui influencent la consommation en énergie des terminaux en communication. 1. La connexion des terminaux mobiles Avant tout échange de données, il faudrait d abord que le terminal soit accessible par d autres terminaux à travers son adresse IP et d autres paramètres. Cette adresse peut être allouée statiquement ou dynamiquement selon le choix de l administrateur. L allocation dynamique conduit à un échange de requêtes entre le terminal et un équipement dédié qui entraine une consommation au niveau du mobile plus importante que dans le cas où cet adressage est statique. Figure numéro 3, extraite du document [1]

8 La figure numéro 3 représente un résumé de l'énergie consommée sur 200 essais avec chacun de ces deux types d adressage. L'ordonnée (frequency density) correspond au rapport entre la fréquence d'une classe et son amplitude. Ici, plus une barre est haute, plus l'énergie correspondante apparaît fréquemment dans les résultats. La plupart des coûts pour une connexion dynamique tourne autour de 6 Joules tandis qu'une connexion statique consomme couramment seulement 1,5 Joules. En effectuant un ratio, on constate que l utilisation d un adressage statique consomme 4 fois moins d énergie que l utilisation d un adressage dynamique. Si on utilise un adressage statique plutôt que dynamique, on gagne ainsi 5J ce qui correspond à 5s de communication (énergie consommée en moyenne 1W) ou 8min en veille (énergie consommée en moyenne 0,01W). Une étude réalisée par les auteurs du document [1], a démontré qu il existe une technique qui permet d améliorer l efficacité énergétique des connexions utilisant l adressage dynamique. Cela consisterait à éliminer la partie ARP du processus de connexion. Cette restriction est permise par la RFC 826 dans certaines situations spécifiques. Cette technique est déjà mise en œuvre dans les versions récentes de l OS Android. Les résultats obtenus en terme de consommation d'énergie restent cependant supérieurs aux résultats obtenus avec un adressage statique. Pour effectuer une connexion Wifi, il est donc préférable d'utiliser un adressage statique afin d'économiser de l'énergie. 2. Transmission de données et taille des buffers côté destinataire Ce sont des paramètres ou processus qui pourraient avoir une grande influence sur la consommation d énergie d un terminal. On pourrait s attendre à ce que l envoi de grandes quantités données de la part du terminal induise une grande consommation en énergie et ceci pourrait encore être influencé par la taille des buffers. Notre application doit permettre aux différents terminaux directement accessibles de s échanger des informations de mise à jour bien qu ils soient à des distances variables. Ces paramètres sont à prendre en considération pour éviter de grandes consommations inutiles côté terminal. En général, les données sont immédiatement envoyées, sans attendre d'avoir rempli un paquet en entier. La taille des messages cause ainsi d'importants changements en terme de consommation d'énergie.

9 La figure numéro 4 montre la variation de la consommation d énergie par Ko par rapport à la taille des buffers, pour deux tailles de messages (1Ko et 32Ko) Dans la figure 4 l axe des abscisses est en échelle logarithmique. Il est à noter que le choix de la taille du buffer peut causer une très grande différence. Pour ces deux messages, le choix de la taille du tampon peut faire varier considérablement la consommation d énergie. Le ratio peut être de 10. La consommation d'énergie par Ko pour le message de 32Ko est plus basse que celle du message de 1 Ko à cause des coûts fixes à l'envoi d'un message qui sont mieux amortis lorsqu'on envoie plus de données. Cependant, la courbe du message de 1 Ko s'atténue et rejoint la courbe du message de 32 Ko au delà d'une certaine taille de buffer (400 Octets environ). Figure numéro 4, extraite du document [1] Il est donc nécessaire de trouver le juste milieu pour configurer la taille des buffers, une taille petite par rapport à la taille maximale autorisée sur le réseau conduirait à une faible efficacité de transmission car les paquets sont envoyés partiellement remplis et une taille très grande conduirait aussi à une faible efficacité car les données doivent être fragmentées dans plusieurs paquets pour être envoyées et des entêtes supplémentaires sont ajoutés. Si on veut économiser de l'énergie, il faudra ajuster la taille des buffers en fonction de la taille des messages transmis. Il est aussi préférable d'envoyer toujours des messages de même taille.

10 On peut aussi réduire la puissance d émission mais la distance maximale entre les terminaux sera de ce fait réduite. III. Solutions 1. Choix d une technologie sans fil Aujourd hui on observe une expansion démesurée des smartphones, néanmoins la capacité des batteries de ces derniers croit à un rythme plus lent. Notre application AGDE fonctionnera sur des terminaux dédiés à l'application, c'est à dire que seule notre application sera exécutée sur le smartphone. De plus, nous devons choisir un réseau local sans fil, le moins consommateur, car il faut noter que la transmission de données est une activité très consommatrice en termes d énergie. Il y a aussi le fait qu un réseau ad hoc doit s autoorganiser, donc plus la topologie change vite et plus la charge du trafic de contrôle (et donc la consommation d énergie) sera importante. Des mesures sont prises pour mesurer la quantité d énergie consommée en réception et ceci dans l optique de mettre en place des solutions pour limiter la puissance d émission au strict nécessaire. Selon l étude menée dans le document [3], nous avons le tableau suivant : Wireless channel Energy for receiving 1MB data (Joule) Bluetooth ~ b (Wifi) ~3-10 Nb : Ces énergies dépendent non seulement de l état du réseau (nombre d utilisateurs) mais aussi de la distance entre les terminaux. La norme permet aux mobiles de faire de l économie d énergie en passant en mode veille. Mais avant d entrer dans le mode veille, le mobile informe un de ses voisins afin que celui-ci mette en tampon les paquets destinés à cette station voulant entrer en mode veille. A la sortie du mode veille, le mobile récupère ses données qui étaient bufférisées. Cette méthode permet d économiser de l énergie mais peut être un inconvénient en termes de QoS (Qualité de Service). En utilisant le wifi, il y a une méthode dans le document [3] qui permet aussi de faire de l économie d énergie en désactivant la carte wifi lorsqu elle n est pas utilisée. Cette méthode est appelée «Wake on Wireless» (WoW).

11 2. Solutions pour la réduction de la consommation d énergie des applications L existence des applications est de plus en plus présente dans la vie des smartphones. Cependant, ces applications sont des sources de consommation d énergie qui peuvent être considérables, ce qui peut être handicapant pour la capacité de la batterie. En général, les applications courantes consomment plus d énergie car elles s exécutent en permanence ou de façon périodique. Des études et des recherches sont menées pour mettre en œuvre des solutions permettant de limiter la consommation d énergie des applications Android. Une des solutions, proposée par les chercheurs de l école d'informatique de l université d Edinburgh [2], serait d ordonnancer d une manière optimale les applications afin d économiser l énergie des téléphones portables. Pour ce faire il faut premièrement, mesurer les énergies associées aux applications courantes indépendantes et démontrer qu il peut y avoir des économies d énergies considérables en augmentant au maximum le temps de veille (sommeil) par l ordonnancement de lots d applications récurrentes. Ensuite, étudier les avantages sur des plates-formes mobiles par exemple Android, afin de minimiser le nombre de fois où le téléphone sort du mode veille pour exécuter des applications récurrentes et réduire l utilisation de la puissance en faisant des applications qui utilisent des ressources complémentaires. Un exemple de ressource complémentaire serait de faire plusieurs transmissions avec un seul entête, au lieu d avoir à chaque fois un entête par transmission. En effet, les formules de la figure numéro 5 démontrent que l ordonnancement par lot permet de diminuer la consommation d énergie pour le même nombre d application. CR is the energy cost of the ramp. CT is the energy cost of the tail. C50k is the energy cost of the 50k transfer. The total energy cost of n independent 3G transfers is n(cr + C50k + CT ) In the case of batched applications, the cost of a applications in b batches is b(cr + ac50k + CT ) Figure numéro 5, extraite du document [2] Le cout initial du démarrage est appelé la ramp et il y a un plus long plateau résiduel d'energie entre 10 et 12secondes à la fin qui est appelé le tail. Intuitivement, il est mieux de

12 faire plusieurs transferts à la fois avec un seul coût de ramp et tail plutot que d'avoir plusieurs cycles ramp transfert tail. Par exemple si nous avons 9 transferts indépendants cela nous donne 9CR + 9C50k + 9 CT et si nous faisons 3 lots de 3 applications ( ce qui nous fait 9 transferts) cela nous donne 3CR + 9C50k + 3CT. Dans l'étude, en remplaçant les valeurs de CR, C50k et CT par des valeurs numériques, cela nous donne 117J et 57J respectivement, soit une réduction de la consommation d'énergie de 51,3%. Cette solution a pour but de quantifier les caractéristiques énergétiques pour ensuite se baser sur ces mesures pour améliorer l ordonnancement des applications par lot sans donner de limites en donnant des intervalles spécifiques. Car le fait d imposer des intervalles ne serait pas très optimal pour certaines applications récurrentes importantes. Donc, pour éviter que le téléphone sorte de l état veille trop souvent, il faudrait faire en sorte que les exécutions des applications récurrentes se chevauchent. Ainsi l'algorithme d'ordonnancement par lots est mis en œuvre de la façon suivante : (Supposons qu'il existe une nouvelle application α avec un intervalle de ρ) Trouver l intervalle d'une application déjà programmée pour pouvoir se synchroniser. L algorithme vérifie en premier si l'intervalle ρ existe déjà. Si ce dernier n existe pas, il vérifie si le PGDC (plus grand commun diviseur) de ρ et de l un des intervalles existants est supérieur à 1, ensuite il choisit la plus basse valeur. Si aucun intervalle n'a été trouvé, l'algorithme choisit alors le plus petit intervalle existant. L'application correspondante à l'intervalle obtenu est appelé β. Calculer l'heure initiale d exécution de α pour voir si elle correspond à la prochaine heure d exécution de β. Si ρ est supérieur à l intervalle de β ou si le temps actuel + ρ est supérieur à la prochaine heure d exécution de β alors l exécution initiale de α correspondra à la prochaine exécution de β. Sinon il faut régler l offset de tel sorte que la prochaine heure d exécution de α coïncide avec l exécution de β. Ainsi en utilisant l'ordonnancement par lot des applications, on économise de l'énergie car le téléphone sort de veille moins souvent et donc la consommation liée à cette sortie de veille est supprimée.

13 Conclusion De cette recherche que nous avons réalisé, nous pouvons tirer plusieurs recommandations pour améliorer l'autonomie des terminaux Android. Tout d'abord, il est important de limiter le nombre d'applications actives au strict nécessaire. Pour notre application AGDE le problème ne se pose pas étant donné que notre application sera la seule à fonctionner sur les smartphones utilisés. Ensuite, il est possible de créer des profils d'utilisations qui par exemple en fonction du niveau de batterie, permettent de désactiver les périphériques inutilisés comme le GPS, 3G, Wifi et de jouer sur la luminosité de l'écran (il existe des applications disponibles sur Android Market comme Power Manager qui permettent de gérer cela). Pour AGDE nous avons choisi d'utiliser la technologie réseau Wifi. Nous désactiverons la carte Wifi lorsqu elle ne sera pas utilisée (WoW) car les connexions se feront de manière intermittente. Nous choisirons un adressage statique plutôt que dynamique car moins gourmand en énergie. Plus généralement, l'ordonnancement par lots est intéressant car il permet de réduire la consommation d'énergie mais il ne s'applique pas à AGDE car il faut plusieurs applications pour le faire. Enfin nous prévoyons d'évaluer la consommation d'énergie de notre application en la laissant fonctionner sur un smartphone pendant une durée déterminée et en regardant le pourcentage de batterie utilisée correspondant.

14 Bibliographie [1] RICE Andrew, HAY Simon. Measuring mobile phone energy consumption for wireless networking. Pervasive and Mobile Computing [en ligne]. Décembre 2010, Volume 6, Issue 6, Pages Disponible sur : _ob=articleurl&_udi=b7mf1-50pcmm0-1&_user= &_coverdate=12%2f31%2f2010&_rdoc=1&_fmt=high&_orig=gateway &_origin=gateway&_sort=d&_docanchor=&view=c&_acct=c &_version=1&_url Version=0&_userid= &md5=7a36af3d3b356dd441481ae6ae664093&searchtype=a (consulté le 01/03/2011) [2] CALDER Matt et MARINA Mahesh. Batch Scheduling of Recurrent Applications for Energy Savings on Mobile Phones. Sensor Mesh and Ad Hoc Communications and Networks (SECON), th Annual IEEE Communications Society Conference on. Mai Disponible sur : %20Recurrent%20Applications%20for%20Energy%20Savings%20on%20Mobile %20Phones.pdf (consulté le 01/03/2011) [3] WEIL Bin, ZHONG Lin. Energy Aware Multimedia Messaging Services Across Networks and Across Devices for Mobile Users. Lecture Notes in Computer Science [en ligne], 2006, Volume 4138, Pages Disponible sur : (consulté le 01/03/2011)