DOI QR코드

DOI QR Code

모바일 클라우드 컴퓨팅에서 모바일 기기의 에너지 절약을 위한 함수 수준 정적 오프로딩 기법

A Function Level Static Offloading Scheme for Saving Energy of Mobile Devices in Mobile Cloud Computing

  • 민홍 (호서대학교 컴퓨터정보공학부) ;
  • 정진만 (한남대학교 정보통신공학과) ;
  • 허준영 (한성대학교 컴퓨터공학과)
  • 투고 : 2015.01.09
  • 심사 : 2015.03.04
  • 발행 : 2015.06.15

초록

모바일 클라우드 컴퓨팅은 모바일 기기의 자원제약적인 한계를 극복하기 위해 클라우드 서비스를 활용하는 기술로 모바일 기기에서 실행해야 할 일부 작업을 클라우드에서 수행하게 하는 컴퓨테이션 오프로딩 기법이 사용된다. 오프로딩에 필요한 통신 비용보다 모바일 기기 내에서의 연산 비용이 클 경우 모바일 기기는 클라우드에게 작업 수행을 위탁한다. 모바일 기기에서 수행할 작업과 클라우드에서 수행할 작업을 분할하기 위한 기존의 비용 분석 모델은 함수 호출에 필요한 데이터 전송과 응답 시간만을 오프로딩 비용으로 산정하였다. 본 논문에서는 컴퓨테이션 오프로딩 비용 산출 시 함수의 호출 및 응용 프로그램의 동기화 빈도를 고려한 작업 분할 기법을 제안하였고 실험을 통해 기존의 기법들에 비해 에너지 효율성을 높일 수 있음을 확인하였다.

Mobile cloud computing is a technology that uses cloud services to overcome resource constrains of a mobile device, and it applies the computation offloading scheme to transfer a portion of a task which should be executed from a mobile device to the cloud. If the communication cost of the computation offloading is less than the computation cost of a mobile device, the mobile device commits a certain task to the cloud. The previous cost analysis models, which were used for separating functions running on a mobile device and functions transferring to the cloud, only considered the amount of data transfer and response time as the offloading cost. In this paper, we proposed a new task partitioning scheme that considers the frequency of function calls and data synchronization, during the cost estimation of the computation offloading. We also verified the energy efficiency of the proposed scheme by using experimental results.

키워드

과제정보

연구 과제 주관 기관 : 한남대학교, 한성대학교

참고문헌

  1. Q. Zhang, L. Cheng, and R. Boutaba, "Cloud computing: state-of-the-art and research challenges," Journal of Internet Services and Applications, Vol. 1, No. 1, pp. 7-18, Apr. 2010. https://doi.org/10.1007/s13174-010-0007-6
  2. M. Rahimi et al., "Mobile Cloud Computing: A Survey, State of Art and Future Directions," Mobile Networks and Applications, Vol. 19, No. 2, pp. 133-143, Apr. 2014. https://doi.org/10.1007/s11036-013-0477-4
  3. K. Kumar, and Y. Lu, "Cloud Computing for Mobile Users: Can Offloading Computation Save Energy?," Computer, Vol. 43, No. 4, pp. 51-56, Apr. 2010. https://doi.org/10.1109/MC.2010.98
  4. N. Fernado, S. Loke, and W. Rahayu, "Mobile cloud computing: A survey," Future Generation Computer Systems, Vol. 29, No. 1, pp. 84-106, Jan. 2013. https://doi.org/10.1016/j.future.2012.05.023
  5. J. Luzuriaga, J. Cano, C. Calafate, and P. Manzoni, "Evaluating Computation Offloading Trade-offs in Mobile Cloud Computing: A Sample," Proc. of the Fourth International Conference on Cloud Computing, GRIDs, and Virtualization, pp. 138-143, 2013.
  6. H. La, and S. Kim, "A Taxonomy of Offloading in Mobile Cloud Computing," Proc. of the 7th IEEE International Conference on Service-Oriented Computing and Applications, pp. 147-153, 2014.
  7. C. Wang, and Z. Li, "A computation offloading scheme on handheld devices," Journal of Parallel and Distributed Computing, Vol. 64, No. 6, pp. 740-746, Jun. 2004. https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2003.10.005
  8. H. Chen, Y. Lin, and C. Chen, "COCA: Computation Offload to Clouds using AOP," Proc. of the 12th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing, pp. 466-473, 2012.
  9. T. Lin, C. Hsu, C. King, "Context-Aware Decision Engine for Mobile Cloud Offloading," Proc. of IEEE Wireless Communications and Networking Conference Workshops, pp. 111-116, 2013.
  10. D. Kovachev, T. Yu, and R. Klamma, "Computation Offloading from Mobile Devices into the Cloud," Proc. of IEEE 10th International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications, pp. 784-791, 2012.
  11. E. Cuevo, A. Balasubramanian, "MAUI: making smartphones last longer with code offload," Proc. of the 8th international conference on Mobile systems, applications, and services, pp. 49-62, 2010.
  12. K. Kumar, et al., "A Survey of Computation Offloading for Mobile Systems," Mobile Networks and Applications, Vol. 18, No. 1, pp. 129-140, Feb. 2013.
  13. L. Jiao, et al., "Cloud-based Computation Offloading for Mobile Devices: State of the Art, Challenges and Opportunities," Proc. of Future Network and Mobile Summit, pp. 1-11, 2013.
  14. Z. Stone, T. Zickler, T. Darrell, "Autotagging Facebook: Social Network Context Improves Photo Annotation," Proc. of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, pp. 1-8, 2008.