Cómo optimizar el acceso a la red

El uso de la radio inalámbrica para transferir datos es quizás una de las fuentes más importantes de consumo de la batería de tu app. Con el fin de minimizar el consumo de la batería asociado con la actividad de red, es esencial que comprendas cómo el modelo de conectividad afecta al hardware subyacente de la radio.

En esta sección, se presenta la máquina de estado de la radio inalámbrica y se explica cómo el modelo de conectividad de tu app interactúa con ella. Luego, ofrece varias técnicas que, cuando se siguen, ayudarán a minimizar el efecto del consumo de datos de tu app en la batería.

Máquina de estado de radio

La radio inalámbrica del dispositivo del usuario tiene funciones de ahorro de energía integradas que ayudan a minimizar la cantidad de batería que consume. Cuando está completamente activa, la radio inalámbrica consume una gran cantidad de energía, pero cuando está inactiva o en espera, consume muy poca energía.

Un factor importante que debes recordar es que la radio no puede pasar del modo en espera a completamente activa de forma instantánea. Existe un período de latencia asociado con el "encendido" de la radio. Por lo tanto, la batería pasa de los estados de energía más alta a los más bajos lentamente para conservar energía cuando no está en uso mientras se intenta minimizar la latencia asociada con el "encendido" de la radio.

La máquina de estado de una radio de red 3G típica consta de tres estados de energía:

  • Energía completa: Se utiliza cuando una conexión está activa, lo que permite que el dispositivo transfiera datos a la máxima velocidad posible.
  • Energía baja: Es un estado intermedio que reduce el consumo de energía de la batería en aproximadamente un 50%.
  • En espera: El estado de consumo de energía mínimo durante el cual no se activa ninguna conexión de red.

Si bien los estados "energía baja" y "en espera" consumen mucha menos batería, también presentan una latencia significativa para las solicitudes de red. Regresar al estado de energía completa desde el estado de energía baja lleva alrededor de 1.5 segundos, y pasar del modo de espera al estado de energía completa puede llevar más de 2 segundos.

Para minimizar la latencia, la máquina de estado usa un retraso para posponer la transición a estados de energía más baja. En la figura 1, se muestran los tiempos de AT&T para una radio 3G típica.


Figura 1: Máquina de estado de radio inalámbrica 3G convencional

La máquina de estado de radio en cada dispositivo, en particular el retraso de transición asociado ("tiempo de cola") y la latencia de inicio, variarán según la tecnología de radio inalámbrica empleada (3G, LTE, 5G, etc.) y la define y configura la red del operador a través de la cual opera el dispositivo.

En esta página, se describe una máquina de estado representativa para una radio inalámbrica 3G típica, según los datos proporcionados por AT&T. Sin embargo, los principios generales y las prácticas recomendadas resultantes se aplican a todas las implementaciones de radio inalámbrica.

Este enfoque es particularmente eficaz para la navegación web típica en dispositivos móviles, ya que evita la latencia no deseada mientras los usuarios navegan por la Web. El tiempo de cola relativamente bajo también garantiza que, una vez que finalice la sesión de navegación, la radio pueda pasar a un estado de energía más baja.

Lamentablemente, este enfoque puede dar lugar a apps ineficientes en los sistemas operativos modernos de smartphones, como Android, donde las apps se ejecutan tanto en primer plano (donde la latencia es importante) como en segundo plano (donde se debe priorizar la duración de batería).

Qué tipo de impacto tienen las apps en la máquina de estado de radio

Cada vez que creas una nueva conexión de red, la radio pasa al estado de energía completa. En el caso de la máquina de estado de radio 3G típica que se describió antes, permanecerá con energía completa mientras dure la transferencia, más 5 segundos adicionales de tiempo de cola, seguidos de 12 segundos en el estado de energía baja. Por lo tanto, para un dispositivo 3G típico, cada sesión de transferencia de datos hará que la radio tome energía durante al menos 18 segundos.

En la práctica, esto significa que una app que realice una transferencia de datos de un segundo, tres veces por minuto, mantendrá la radio inalámbrica siempre activa y la volverá a activar la energía alta en el momento en que entre en modo de espera.


Figura 2: Uso de energía de radio inalámbrica relativa para una transferencia de un segundo que se ejecuta tres veces por minuto. La figura excluye la latencia de “encendido” entre ejecuciones.

En comparación, si la misma app empaqueta sus transferencias de datos y ejecuta una sola transferencia de tres segundos cada minuto, esto mantendría la radio en el estado de alta potencia por un total de solo 20 segundos cada minuto. Esto permitiría que la radio esté en espera durante 40 segundos cada minuto, lo que generaría una reducción significativa en el consumo de batería.


Figura 3: Uso de energía de radio inalámbrica relativa para transferencias de tres segundos que se ejecutan una vez por minuto.

Técnicas de optimización

Ahora que comprendes cómo el acceso a la red afecta la duración de la batería, veamos algunas acciones que puedes realizar para reducir el consumo y, al mismo tiempo, proporcionar una experiencia del usuario rápida y fluida.

Conjuntos de transferencias de datos

Como se indicó en la sección anterior, una de las mejores formas de mejorar la eficiencia de la batería es agrupar las transferencias de datos para transferir más datos con menos frecuencia.

Por supuesto, esto no siempre es posible si tu app necesita recibir o enviar datos de inmediato en respuesta a una acción del usuario. Para mitigar este problema, puedes anticipar y cargar los datos. Otras situaciones, como el envío de registros o estadísticas a un servidor y otras transferencias de datos iniciadas por la app, no urgentes, se prestan muy bien al procesamiento por lotes y los paquetes. Consulta Cómo optimizar tareas iniciadas por la app para obtener sugerencias sobre cómo programar transferencias de red en segundo plano.

Carga previa de datos

La carga previa de datos es otra forma eficaz de reducir la cantidad de sesiones de transferencia de datos independientes que ejecuta tu app. Con la carga previa, cuando el usuario realiza una acción en tu app, esta anticipa los datos que probablemente se necesitarán para la siguiente serie de acciones del usuario y los recupera en un solo aumento de actividad, en una sola conexión, a plena capacidad.

Mediante la carga de las transferencias, se reduce la cantidad de activaciones de radio necesarias para descargar los datos. Como resultado, no solo se conserva la duración de batería, sino que también se mejora la latencia, se reduce el ancho de banda requerido y se reducen los tiempos de descarga.

La carga previa también proporciona una experiencia del usuario mejorada, ya que minimiza la latencia en la app causada por la espera a que se completen las descargas antes de realizar una acción o ver los datos.

Aquí hay un ejemplo práctico.

Lector de noticias

Muchas apps de noticias intentan reducir el ancho de banda descargando titulares solo después de que se ha seleccionado una categoría, artículos completos solo cuando el usuario quiere leerlos y miniaturas cuando se desplaza la vista.

Con este enfoque, la radio se ve obligada a permanecer activa durante la sesión de lectura de noticias de la mayoría de los usuarios a medida que se desplazan por los titulares, cambian las categorías y leen artículos. Además, el cambio constante entre estados de energía genera una latencia significativa cuando se cambia de categoría o se leen artículos.

Un mejor enfoque es cargar previamente una cantidad razonable de datos al inicio, comenzando con el primer conjunto de titulares de noticias y miniaturas (lo que garantiza un tiempo de inicio de baja latencia) y continúa con los titulares y las miniaturas restantes, así como con el texto de cada artículo disponible al menos en la lista principal de titulares.

Otra alternativa es precargar todos los titulares; miniaturas; textos del artículo; y, posiblemente, imágenes completas del artículo (en general, en segundo plano y en un horario predeterminado). Con este enfoque, se corre el riesgo de dedicar una gran cantidad de ancho de banda y duración de la batería a la descarga de contenido que nunca se usará, por lo que debe implementarse con precaución.

Consideraciones adicionales

Si bien la carga previa de datos tiene muchos beneficios, si se usa de manera demasiado agresiva, también existe el riesgo de aumentar el agotamiento de la batería y el uso del ancho de banda, además de la cuota de descarga, ya que se descargan datos que no se usan. También es importante garantizar que la carga previa no retrase el inicio de la aplicación mientras la app espera a que se complete la carga previa. En términos prácticos, puede significar el procesamiento de datos de forma progresiva o el inicio de transferencias consecutivas priorizadas, de modo que los datos necesarios para el inicio de la aplicación se descarguen y procesen primero.

La intensidad de la carga previa de los datos depende del tamaño de los datos que se descargan y de la probabilidad de que se usen. Como guía general, según la máquina de estados que se describió antes, para los datos que tienen un 50% de probabilidades de usarse en la sesión de usuario actual, por lo general, puedes realizar una carga previa durante alrededor de 6 segundos (aproximadamente entre 1 y 2 megabytes) antes de que el costo potencial de descargar datos sin usar coincida con el ahorro potencial de no descargar esos datos, para comenzar.

En términos generales, te recomendamos precargar los datos de modo que solo tengas que iniciar otra descarga cada 2 a 5 minutos y en el orden de 1 a 5 megabytes.

Según este principio, las descargas grandes (como los archivos de video) deben descargarse en fragmentos a intervalos regulares (cada 2 a 5 minutos), con una carga previa efectiva solo de los datos de video que probablemente se vean en los próximos minutos.

Una solución es programar la descarga completa para que se produzca solo cuando haya conexión a Wi-Fi y, posiblemente, solo cuando el dispositivo se esté cargando. La API de WorkManager admite exactamente este caso de uso, lo que te permite restringir el trabajo en segundo plano hasta que el dispositivo cumpla con los criterios especificados por el desarrollador, como cargar y estar conectado a Wi-Fi.

Verifica la conectividad antes de realizar solicitudes

La búsqueda de señal móvil es una de las operaciones que más consumen la batería de un dispositivo móvil. Una práctica recomendada para las solicitudes iniciadas por el usuario es comprobar primero si hay una conexión mediante ConnectivityManager, como se muestra en Cómo supervisar el estado de conectividad y la medición de la conexión. Si no hay red, la app puede evitar que la radio móvil realice búsquedas para ahorrar batería. Luego, la solicitud se puede programar y realizar en un lote con otras solicitudes cuando se establezca una conexión.

Conexiones de grupo

Una estrategia adicional que puede ser útil, además del procesamiento por lotes y la carga previa, es agrupar las conexiones de red de tu app.

En general, es más eficiente reutilizar las conexiones de red existentes que iniciar otras nuevas. La reutilización de conexiones también permite que la red reaccione de forma más inteligente ante la congestión y los problemas de datos de red relacionados.

HttpURLConnection y la mayoría de los clientes HTTP, como OkHttp, habilitan la agrupación de conexiones de forma predeterminada y vuelven a usar la misma conexión para varias solicitudes.

Resumen y proyección de futuro

En esta sección, aprendiste mucho sobre la radio inalámbrica y algunas estrategias que puedes aplicar de manera general para proporcionar una experiencia del usuario rápida y responsiva y, al mismo tiempo, reducir el consumo de batería.

En la siguiente sección, analizaremos en detalle tres tipos distintos de interacciones de red comunes en la mayoría de las apps. Aprenderás los impulsores de cada uno de estos tipos, así como las técnicas modernas y las APIs para administrar estas interacciones de manera eficiente.