[论文解读] A Novel Re-Targetable Application Development Platform for Healthcare Mobile Applications

Chae Ho Cho, Fatemehsadat Tabei+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 13, 2019

IoT and Edge/Fog Computing被引用 4

一句话总结

本文提出了一种用于医疗移动应用的新型可重定向应用开发平台，显著减少了在多个操作系统之间移植时的开发时间。通过在模块化抽象层中解耦平台特定的代码，该平台在保持算法性能的同时，使代码转换工作量与目标操作系统的数量无关，实验结果验证了其相比传统方法可显著缩短开发时间。

ABSTRACT

The rapid enhancement of central power unit CPU performance enables the development of computationally-intensive healthcare mobile applications for smartphones and wearable devices. However, computationally intensive mobile applications require significant application development time during the application porting procedure when the number of considering target devices operating systems OSs is large. In this paper, we propose a novel retargetable application development platform for healthcare mobile applications, which reduces application development time with maintaining the performance of the algorithm. Although the number of applications target OSs increases, the amount of time required for the code conversion step in the application porting procedure remains constant in the proposed retargetable platform. Experimental results show that our proposed retargetable platform gives reduced application development time compared to the conventional platform with maintaining the performance of the mobile application.

研究动机与目标

• 解决将计算密集型医疗移动应用移植到多个操作系统时开发时间过长的日益严峻挑战。
• 减少在不同目标设备和操作系统之间移植应用时的代码转换时间和工作量。
• 在实现对新平台的无缝重定向的同时，保持高水平的算法性能。
• 设计一种模块化、可扩展的软件架构，抽象平台特定细节，以实现高效的跨平台部署。

提出的方法

• 该平台采用分层软件架构，其平台无关的核心将业务逻辑与操作系统特定的实现相隔离。
• 引入代码抽象层，封装设备和操作系统特定的功能，实现跨平台的代码复用。
• 通过配置驱动的方法动态适应新目标操作系统，而无需重写核心应用逻辑。
• 代码生成模块基于标准化接口定义，自动化创建操作系统特定的包装器。
• 通过允许以最小代码修改添加新操作系统，支持增量式移植。
• 通过优化的底层实现和所有目标平台上的高效内存管理，保持性能表现。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在将医疗移动应用移植到多个操作系统时最小化应用开发时间？
• RQ2 单个代码库在多种移动平台上能多大程度上保持高水平的算法性能？
• RQ3 随着目标操作系统的数量增加，代码转换工作量是否仍能保持恒定？
• RQ4 哪些架构模式能够实现移动应用的高效且可扩展的重定向？

主要发现

• 与传统平台相比，所提出的平台显著减少了应用开发时间，尤其在目标操作系统数量增加时更为明显。
• 无论目标操作系统的数量如何，代码转换步骤所需时间保持恒定，表明具有线性可扩展性。
• 该平台在所有目标平台上均保持了原始的算法性能，确保应用响应速度和准确度无下降。
• 实验结果证实，该平台可在不牺牲计算效率的前提下，实现医疗应用在新设备上的快速部署。
• 模块化架构支持高效维护与扩展，未来添加新操作系统时工程开销极小。
• 该平台的设计有效实现了业务逻辑与平台特定代码的解耦，使应用能够快速适应不断演进的移动硬件和软件生态系统。