From Feast to Famine Managing mobile network resources - - PowerPoint PPT Presentation

From ¡Feast ¡to ¡Famine ¡ ¡

Managing ¡mobile ¡network ¡resources ¡across ¡ environments ¡and ¡preferences ¡

Rob ¡Kiefer ¡ Erik ¡Nordström ¡ Michael ¡Freedman ¡ Princeton ¡University ¡

Network ¡Usage ¡Makes ¡Demands ¡on ¡Limited ¡Resources ¡

• Data ¡
• Ba>ery ¡
• Performance ¡

2 ¡

! ¡

2GB ¡

! ¡

App ¡ App ¡ App ¡ App ¡ App ¡ App ¡

! ¡

Running ¡ ¡ tasks ¡

• User ¡mobility ¡

– indoor ¡vs ¡outdoor ¡ – WiFi ¡vs ¡LTE ¡ – mulIpath ¡& ¡migraIon ¡

• User ¡interest ¡

– foreground ¡vs ¡background ¡apps ¡ – InteracIve ¡vs ¡streaming ¡

3 ¡

Limita<ons ¡and ¡Opera<ng ¡Condi<ons ¡Are ¡Not ¡Sta<c ¡

Divergent ¡Goals ¡= ¡Resource ¡Conflicts ¡

• User ¡and ¡apps ¡may ¡differ ¡

– e.g., ¡apps ¡may ¡prioriIze ¡perf, ¡user ¡is ¡cost ¡sensiIve ¡

• User ¡has ¡to ¡moderate ¡resource ¡usage ¡

between ¡apps ¡

4 ¡

Streaming ¡ Music ¡ App ¡

5 ¡

User ¡Goals ¡Don’t ¡Match ¡App ¡Goals ¡

Streaming ¡ Music ¡ App ¡

6 ¡

User ¡Goals ¡Don’t ¡Match ¡App ¡Goals ¡

User ¡wants ¡to ¡sacrifice ¡quality; ¡app ¡overuses ¡cell ¡network ¡

Streaming ¡ Music ¡ App ¡

Flow-­‑level ¡Fairness ¡!= ¡App-­‑level ¡Fairness ¡

7 ¡

Video ¡ App ¡

Network ¡Usage ¡ Flows ¡

Streaming ¡ Music ¡ App ¡

Flow-­‑level ¡Fairness ¡!= ¡App-­‑level ¡Fairness ¡

8 ¡

Video ¡ App ¡

Network ¡Usage ¡ Flows ¡

Streaming Music ¡ App ¡

Flow-­‑level ¡Fairness ¡!= ¡App-­‑level ¡Fairness ¡

9 ¡

Video ¡ App ¡

Network ¡Usage ¡ Flows ¡

Streaming Music ¡ App ¡

Interac<ve ¡Apps ¡Lack ¡Priori<za<on ¡

10 ¡

Browser ¡

Network ¡Usage ¡

Streaming Music ¡ App ¡

Interac<ve ¡Apps ¡Lack ¡Priori<za<on ¡

11 ¡

Browser ¡

Network ¡Usage ¡

Streaming ¡ Music ¡ App ¡

Interac<ve ¡Apps ¡Lack ¡Priori<za<on ¡

12 ¡

Browser ¡

Network ¡Usage ¡

Interac<ve ¡apps ¡stuck ¡behind ¡long-­‑running ¡flows, ¡hur<ng ¡UX. ¡

Strawman: ¡Users ¡micromanage ¡across ¡seQngs ¡

13 ¡

Strawman: ¡Users ¡micromanage ¡across ¡seQngs ¡

14 ¡

• Requires ¡user ¡to ¡monitor ¡and ¡

esImate ¡usage ¡over ¡potenIally ¡long ¡ epochs ¡(hours, ¡days) ¡

• Restricts ¡typically ¡all-­‑or-­‑nothing, ¡

e.g., ¡allow ¡on ¡mobile ¡or ¡not ¡

Strawman: ¡Users ¡micromanage ¡across ¡seQngs ¡

15 ¡

Poor ¡reuse ¡in ¡similar ¡apps ¡

Strawman: ¡Users ¡micromanage ¡across ¡seQngs ¡

16 ¡

Varying ¡levels ¡of ¡control ¡

Few ¡ Many ¡

Poor ¡reuse ¡in ¡similar ¡apps ¡

Strawman: ¡Users ¡micromanage ¡across ¡seQngs ¡

17 ¡

Updates ¡can ¡add, ¡ remove, ¡or ¡change ¡ seangs ¡without ¡ user ¡knowing ¡ Varying ¡levels ¡of ¡control ¡ Poor ¡reuse ¡in ¡similar ¡apps ¡

• OS ¡limits ¡background ¡acIvity ¡
• Only ¡certain ¡classes ¡of ¡apps ¡
• Used ¡by ¡iOS ¡and ¡WinPhone ¡
• User ¡has ¡no ¡choice ¡

18 ¡

Strawman: ¡OS-­‑level ¡limita<ons ¡and ¡restric<ons ¡

Streaming ¡ Music ¡ App ¡

✔ OK! ¡

Random ¡ App ¡XYZ ¡

✖ ¡NOPE! ¡

• Usage ¡preferences ¡through ¡programmaIc ¡

policy; ¡user ¡is ¡priority, ¡but ¡app ¡flexibility ¡

• Address ¡conflicts ¡proac0vely ¡
• MigraIon ¡/ ¡mulIpath ¡in ¡mind ¡
• Handle ¡dynamic ¡operaIng ¡condiIons ¡

19 ¡

Our ¡Solu<on: ¡Tango ¡

20 ¡

Tango ¡Overview ¡

Kernel ¡

Measure ¡ Control ¡

Controller ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Gather plans ¡ Execute ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

¡

¡

Apps ¡ Plans ¡ User ¡ Policy ¡

¡ ¡ ¡

State ¡

21 ¡

Tango ¡Overview ¡

Kernel ¡

Measure ¡ Control ¡

Controller ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Gather plans ¡ Execute ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

¡

¡

Apps ¡ Plans ¡ User ¡ Policy ¡

¡ ¡ ¡

State ¡

State ¡– ¡metrics ¡ from ¡kernel ¡sources ¡ ¡ Plans ¡– ¡acIons ¡to ¡ be ¡taken ¡ ¡ Policy ¡– ¡generates ¡ plans ¡from ¡ given ¡state ¡

22 ¡

Tango ¡Overview ¡

Kernel ¡

Measure ¡ Control ¡

Controller ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Gather plans ¡ Execute ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

¡

¡

Apps ¡ Plans ¡ User ¡ Policy ¡

¡ ¡ ¡

State ¡

• 1. Controller ¡
• 2. User ¡Policy ¡
• 3. App ¡Policies ¡

23 ¡

Tango ¡Overview ¡

Kernel ¡

Measure ¡ Control ¡

Controller ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Gather plans ¡ Execute ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

¡

¡

Apps ¡ Plans ¡ User ¡ Policy ¡

¡ ¡ ¡

State ¡

• 1. Controller ¡
• 2. User ¡Policy ¡
• 3. App ¡Policies ¡

Tango: ¡Controller ¡

• Measures ¡device ¡state ¡
• Generates ¡policy ¡

constraints ¡

• Carries ¡out ¡policy ¡plans ¡

– Verify ¡against ¡constraints ¡ – Perform ¡ac<ons ¡in ¡plan ¡

24 ¡

Kernel ¡

Measure ¡ Control ¡

Controller ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Gather plans ¡ Execute ¡

¡ ¡ ¡ ¡

¡

¡ Apps ¡ Plans ¡ User ¡ Policy ¡ ¡ State ¡

Tango: ¡Controller ¡

• Measures ¡device ¡state ¡
• Executes ¡the ¡user ¡policy ¡
• Carries ¡out ¡policy ¡plans ¡

– Verify ¡against ¡constraints ¡ – Perform ¡ac<ons ¡in ¡plan ¡

25 ¡

Kernel ¡

Measure ¡ Control ¡

Controller ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Gather plans ¡ Execute ¡

User ¡ Policy ¡ ¡ State ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

¡

¡ Apps ¡ Plans ¡

Tango: ¡Policies ¡

26 ¡

Kernel ¡

Measure ¡ Control ¡

Controller ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Gather plans ¡ Execute ¡

User ¡ Policy ¡ ¡ State ¡

• Programs ¡
• Turn ¡state ¡into ¡plans ¡
• Two ¡levels: ¡user ¡& ¡app ¡

¡ ¡ ¡ ¡

¡

¡ Apps ¡ Plans ¡

Tango: ¡Policies ¡

27 ¡

Kernel ¡

Measure ¡ Control ¡

Controller ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Gather plans ¡ Execute ¡

¡ ¡ ¡ ¡

¡

¡ Apps ¡ Plans ¡ User ¡ Policy ¡ ¡ State ¡

• Programs ¡
• Turn ¡state ¡into ¡plans ¡
• Two ¡levels: ¡user ¡& ¡app ¡
• User ¡level ¡

– Global ¡management ¡of ¡network ¡resources ¡ – Sets ¡resource ¡constraints ¡for ¡app ¡policies ¡ – Default ¡plan ¡for ¡(classes ¡of) ¡apps ¡

28 ¡

Policies: ¡Turning ¡State ¡into ¡Ac<ons ¡

29 ¡

Policies: ¡Turning ¡State ¡into ¡Ac<ons ¡

net_name: ¡eth0 ¡ net_type: ¡CELL, ¡ ba>_charge: ¡false ¡ ba>_perc: ¡50 ¡ flows: ¡10, ¡11, ¡12… ¡ … ¡

30 ¡

Policies: ¡Turning ¡State ¡into ¡Ac<ons ¡

net_name: ¡eth0 ¡ net_type: ¡CELL, ¡ ba>_charge: ¡false ¡ ba>_perc: ¡50 ¡ flows: ¡10, ¡11, ¡12… ¡ … ¡

Source ¡ Info ¡ Transport ¡Layer ¡ # ¡retrans., ¡RTTs, ¡cong. ¡window… ¡ Network ¡Layer ¡(IP) ¡ addresses, ¡rouIng ¡rules… ¡ Link ¡Layer ¡ type, ¡signal ¡quality, ¡bit ¡errors… ¡ Ba>ery ¡ charging ¡status, ¡percent… ¡

State ¡

31 ¡

Policies: ¡Turning ¡State ¡into ¡Ac<ons ¡

net_name: ¡eth0 ¡ net_type: ¡CELL, ¡ ba>_charge: ¡false ¡ ba>_perc: ¡50 ¡ flows: ¡10, ¡11, ¡12… ¡ … ¡

Policy ¡

State ¡

Source ¡ Info ¡ Transport ¡Layer ¡ # ¡retrans., ¡RTTs, ¡cong. ¡window… ¡ Network ¡Layer ¡(IP) ¡ addresses, ¡rouIng ¡rules… ¡ Link ¡Layer ¡ type, ¡signal ¡quality, ¡bit ¡errors… ¡ Ba>ery ¡ charging ¡status, ¡percent… ¡

32 ¡

Policies: ¡Turning ¡State ¡into ¡Ac<ons ¡

net_name: ¡eth0 ¡ net_type: ¡CELL, ¡ ba>_charge: ¡false ¡ ba>_perc: ¡50 ¡ flows: ¡10, ¡11, ¡12… ¡ … ¡

Policy ¡

MIGRATE(10, ¡eth0), ¡ MIGRATE(11, ¡eth0), ¡ MIGRATE(12, ¡eth0), ¡ …, ¡ RATELIMIT(eth0, ¡ 500kbps) ¡

State ¡

Source ¡ Info ¡ Transport ¡Layer ¡ # ¡retrans., ¡RTTs, ¡cong. ¡window… ¡ Network ¡Layer ¡(IP) ¡ addresses, ¡rouIng ¡rules… ¡ Link ¡Layer ¡ type, ¡signal ¡quality, ¡bit ¡errors… ¡ Ba>ery ¡ charging ¡status, ¡percent… ¡

33 ¡

Policies: ¡Turning ¡State ¡into ¡Ac<ons ¡

Ac<on ¡ Iface ¡ Flow ¡ ENABLE ¡ ✔ ¡ ✔ ¡ RATELIMIT ¡ ✔ ¡ ✔ ¡ LOG ¡ ✔ ¡ ✔ ¡ MANAGE ¡ ✔ ¡ MIGRATE ¡ ✔ ¡

State ¡ Ac<ons ¡

net_name: ¡eth0 ¡ net_type: ¡CELL, ¡ ba>_charge: ¡false ¡ ba>_perc: ¡50 ¡ flows: ¡10, ¡11, ¡12… ¡ … ¡

Policy ¡

MIGRATE(10, ¡eth0), ¡ MIGRATE(11, ¡eth0), ¡ MIGRATE(12, ¡eth0), ¡ …, ¡ RATELIMIT(eth0, ¡ 500kbps) ¡

Source ¡ Info ¡ Transport ¡Layer ¡ # ¡retrans., ¡RTTs, ¡cong. ¡window… ¡ Network ¡Layer ¡(IP) ¡ addresses, ¡rouIng ¡rules… ¡ Link ¡Layer ¡ type, ¡signal ¡quality, ¡bit ¡errors… ¡ Ba>ery ¡ charging ¡status, ¡percent… ¡

Kernel ¡

Measure ¡ Control ¡

Controller ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Gather plans ¡ Execute ¡

¡ State ¡

• Leverage ¡local ¡state ¡
• Only ¡act ¡on ¡their ¡flows ¡
• Subject ¡to ¡user ¡policy ¡

constraints ¡

• App ¡can ¡provide ¡hints ¡

34 ¡

Tango: ¡App ¡Policies ¡

¡ ¡ ¡ ¡

¡

¡ Apps ¡ Plans ¡ User ¡ Policy ¡

• ProacIvely ¡address ¡resource ¡conflicts ¡

– Constraints ¡known ¡a ¡priori ¡ – Simplifies ¡controller ¡& ¡app ¡policy ¡interacIon ¡cycle ¡

• Apps ¡can ¡hint ¡at ¡desired ¡resource ¡needs ¡for ¡

future ¡rounds ¡

35 ¡

Tango: ¡Constraints ¡& ¡Hints ¡

evaluate(s, c): // Plan returned. genConstraints(s): c = new Constraints() for a in s.apps(): if a.isForeground(): c.put(a, HIGH) return c

36 ¡

USER ¡POLICY ¡

Tango: ¡User ¡& ¡App ¡Policy ¡

evaluate(s, c): // Plan returned. genConstraints(s): c = new Constraints() for a in s.apps(): if a.isForeground(): c.put(a, HIGH) return c

37 ¡

evaluate(s, ca): plan = new Plan() pstate = GetPlayerState() // Rest of policy omitted. plan.hintPriority = NORM urgent = false buffer = pstate.bufferTime if buffer > 30: urgent = false elif buffer < 20 || urgent: urgent = true plan.hintPriority = HIGH return plan

USER ¡POLICY ¡ APP ¡POLICY ¡

Tango: ¡User ¡& ¡App ¡Policy ¡

evaluate(s, c): // Plan returned. genConstraints(s): c = new Constraints() for a in s.apps(): hint = a.hintPriority if a.isForeground(): c.put(a, HIGH) elif Allowed(a, hint): c.put(a, hint) return c

38 ¡

evaluate(s, ca): plan = new Plan() pstate = GetPlayerState() // Rest of policy omitted. plan.hintPriority = NORM urgent = false buffer = pstate.bufferTime if buffer > 30: urgent = false elif buffer < 20 || urgent: urgent = true plan.hintPriority = HIGH return plan

USER ¡POLICY ¡ APP ¡POLICY ¡

Tango: ¡User ¡& ¡App ¡Policy ¡

• Controller, ¡sample ¡policies, ¡sample ¡apps ¡in ¡

Java ¡for ¡Android ¡phones ¡

• Flow ¡migraIon ¡provided ¡by ¡Serval ¡(NSDI ¡‘12) ¡
• Explored ¡the ¡policy ¡space ¡for ¡single ¡and ¡

mulIple ¡apps ¡

39 ¡

Prototype ¡

• Campus ¡WiFi ¡offers ¡chance ¡to ¡offload ¡
• But, ¡even ¡seamless ¡switching ¡w/ ¡migraIon ¡has ¡problems ¡
• How ¡to ¡use ¡policy ¡to ¡improve ¡when ¡to ¡switch? ¡
• How ¡to ¡minimize ¡cell ¡usage? ¡
• How ¡can ¡app ¡policies ¡help? ¡

40 ¡

Evalua<on: ¡Streaming ¡Music ¡Across ¡SpoXy ¡Campus ¡WiFi ¡

• Campus ¡WiFi ¡offers ¡chance ¡to ¡offload ¡
• But, ¡even ¡seamless ¡switching ¡w/ ¡migraIon ¡has ¡problems ¡
• How ¡to ¡use ¡policy ¡to ¡improve ¡when ¡to ¡switch? ¡
• How ¡to ¡minimize ¡cell ¡usage? ¡
• How ¡can ¡app ¡policies ¡help? ¡

41 ¡

Evalua<on: ¡Streaming ¡Music ¡Across ¡SpoXy ¡Campus ¡WiFi ¡

42 ¡

Clinging ¡to ¡WiFi ¡Leads ¡to ¡Poor ¡Performance ¡

Good ¡WiFi ¡ ¡ Bad ¡WiFi ¡ ¡

43 ¡

100 200 300 400 500 100 200 300 400 500 600 700 Buffer (secs) Time (secs) WiFi Cell

Clinging ¡to ¡WiFi ¡Leads ¡to ¡Poor ¡Performance ¡

Good ¡WiFi ¡ ¡ Bad ¡WiFi ¡ ¡

44 ¡

100 200 300 400 500 100 200 300 400 500 600 700 Buffer (secs) Time (secs) WiFi Cell

Clinging ¡to ¡WiFi ¡Leads ¡to ¡Poor ¡Performance ¡

Unneeded ¡cell ¡usage ¡ Good ¡WiFi ¡ ¡ Bad ¡WiFi ¡ ¡

45 ¡

100 200 300 400 500 100 200 300 400 500 600 700 Buffer (secs) Time (secs) WiFi Cell 100 200 300 100 200 300 400 500 600 700 Buffer (secs) Time (secs) Pause WiFi Cell

Clinging ¡to ¡WiFi ¡Leads ¡to ¡Poor ¡Performance ¡

Good ¡WiFi ¡ ¡ Bad ¡WiFi ¡ ¡

• More ¡aggressive ¡in ¡leaving ¡WiFi; ¡more ¡

conservaIve ¡in ¡joining ¡

• Use ¡heurisIcs ¡on ¡signal ¡strength ¡trends ¡
• Based ¡on ¡measurements ¡across ¡campus ¡of ¡

signal ¡strength ¡vs ¡achieved ¡throughput ¡

46 ¡

Improving ¡Network ¡Switching ¡

47 ¡ 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 100 200 300 400 500 600 700 800 Buffer (secs) Time (secs) WiFi Cell

Improving ¡Streaming ¡Music ¡Through ¡Policy ¡

No ¡rate ¡limit ¡

48 ¡ 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 100 200 300 400 500 600 700 800 Buffer (secs) Time (secs) WiFi Cell 100 200 300 400 500 600 700 800 100 200 300 400 500 600 700 800 Buffer (secs) Time (secs) WiFi Cell

Improving ¡Streaming ¡Music ¡Through ¡Policy ¡

No ¡rate ¡limit ¡ Rate ¡limit ¡

49 ¡ 100 200 300 400 500 600 700 100 200 300 400 500 600 700 800 Buffer (secs) Time (secs) WiFi Cell 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 100 200 300 400 500 600 700 800 Buffer (secs) Time (secs) WiFi Cell 100 200 300 400 500 600 700 800 100 200 300 400 500 600 700 800 Buffer (secs) Time (secs) WiFi Cell

Improving ¡Streaming ¡Music ¡Through ¡Policy ¡

No ¡rate ¡limit ¡ Rate ¡limit ¡ App ¡Policy ¡

50 ¡

50 100 150 200 250 Unl Rate App Data (MB) Policy WiFi Cell Total

User ¡and ¡App ¡Policy ¡Coopera<on ¡Yields ¡Best ¡Usage ¡

Rate ¡uses ¡5-­‑6x ¡less ¡cell ¡data ¡than ¡Unl. ¡ ¡ App ¡uses ¡about ¡30x ¡less ¡cell ¡data ¡than ¡Unl. ¡

51 ¡

2 4 6 8 20 40 60 80 100 120 10 20 30 40 50 Page load time (s) Playback buffer (s) Time (secs) Music app Web app

Interac<ve ¡App ¡Compe<ng ¡w/ ¡Streaming ¡App ¡

Problem ¡ Poor ¡resource ¡isolaIon ¡leads ¡to ¡erraIc ¡load ¡Imes ¡ ¡ ¡ Solu<on ¡ App ¡fair ¡share, ¡prioriIze ¡music ¡only ¡when ¡buffer ¡low ¡

52 ¡

2 4 6 8 20 40 60 80 100 120 10 20 30 40 50 Page load time (s) Playback buffer (s) Time (secs) Music app Web app

Interac<ve ¡App ¡Compe<ng ¡w/ ¡Streaming ¡App ¡

Problem ¡ Poor ¡resource ¡isolaIon ¡leads ¡to ¡erraIc ¡load ¡Imes ¡ ¡ ¡ Solu<on ¡ App ¡fair ¡share, ¡prioriIze ¡music ¡only ¡when ¡buffer ¡low ¡

53 ¡

2 4 6 8 20 40 60 80 100 120 10 20 30 40 50 Page load time (s) Playback buffer (s) Time (secs) Music app Web app 2 4 6 8 50 100 150 200 250 300 350 10 20 30 40 50 Page load time (s) Playback buffer (s) Time (secs) Music app Web app

Interac<ve ¡App ¡Compe<ng ¡w/ ¡Streaming ¡App ¡

• Context ¡awareness: ¡CASS, ¡CARISMA, ¡JCAF ¡

– Using ¡context ¡to ¡improve ¡apps ¡ – Not ¡looking ¡at ¡resource ¡usage; ¡not ¡single ¡device ¡

• Network ¡Choice/Wifi ¡Offloading ¡

– Many: ¡Whiffler, ¡IMP, ¡BreadCrumbs, ¡SALSA… ¡ – Complementary ¡to ¡Tango ¡

• Serval, ¡MPTCP, ¡TCP-­‑Migrate ¡

– ¡Need ¡policy ¡to ¡guide ¡decisions ¡on ¡nets ¡to ¡use ¡ – Complementary ¡to ¡Tango ¡

54 ¡

Related ¡Work ¡

• Context ¡awareness: ¡CASS, ¡CARISMA, ¡JCAF ¡

– Using ¡context ¡to ¡improve ¡apps ¡ – Not ¡looking ¡at ¡resource ¡usage; ¡not ¡single ¡device ¡

• Network ¡Choice/WiFi ¡Offloading ¡

– Many: ¡Whiffler, ¡IMP, ¡BreadCrumbs, ¡SALSA… ¡ – Complementary ¡to ¡Tango ¡

• Serval, ¡MPTCP, ¡TCP-­‑Migrate ¡

– ¡Need ¡policy ¡to ¡guide ¡decisions ¡on ¡nets ¡to ¡use ¡ – Complementary ¡to ¡Tango ¡

55 ¡

Related ¡Work ¡

• Context ¡awareness: ¡CASS, ¡CARISMA, ¡JCAF ¡

– Using ¡context ¡to ¡improve ¡apps ¡ – Not ¡looking ¡at ¡resource ¡usage; ¡not ¡single ¡device ¡

• Network ¡Choice/WiFi ¡Offloading ¡

– Many: ¡Whiffler, ¡IMP, ¡BreadCrumbs, ¡SALSA… ¡ – Complementary ¡to ¡Tango ¡

• Serval, ¡MPTCP, ¡TCP-­‑Migrate ¡

– ¡Need ¡policy ¡to ¡guide ¡decisions ¡on ¡nets ¡to ¡use ¡ – Complementary ¡to ¡Tango ¡

56 ¡

Related ¡Work ¡

• Tango ¡is ¡a ¡network ¡resource ¡management ¡

framework ¡based ¡on ¡programmaIc ¡policy ¡

• ProacIvely ¡handle ¡resource ¡conflicts ¡while ¡

including ¡user ¡and ¡app ¡prefs ¡into ¡decisions ¡

• Demonstrated ¡the ¡value ¡it ¡adds ¡for ¡single ¡apps ¡

as ¡well ¡as ¡across ¡apps ¡

57 ¡

Conclusions ¡

Thanks! ¡Ques<ons? ¡

58 ¡