Power-Aware Hybrid Encoding Scheme for Mobile Cloud Services on Open Source Hardware Platforms

Abstract

Cloud computing has been developed in various ways and many services have been migrated to this relatively new paradigm since its advent. One representative example is mobile cloud computing, MCC, in short. With introduction of faster network access and better empowered mobile devices than their predecessors, the integration of cloud computing and mobile devices would be the natural technology evolution path, which leads to the vision of mobile cloud computing. To provide the mobility capability, mobile devices have battery as an energy source and if the battery is discharged no more cloud service is available. The biggest advantage of mobile device which is mobility causes to the biggest disadvantage. Motivated by the importance of conserving energy on mobile devices, in this paper, we introduce an adaptive energy-aware encoding scheme for open source hardware platforms for RDA-based mobile cloud services which we have named in our work. We expect that an open source hardware platform can be a next important mobile device as well as a leader of IoT (Internet of Things). Through experiments we have found that the characteristic of hardware components on a device need to be considered carefully and the result showes that our proposed method is effective in saving energy consumption for providing RDA-based mobile cloud computing. 비교적 새로운 패러다임인 클라우드 컴퓨팅은 다양한 분야로 발전하고 있으며, 많은 서비스들이 클라우드 컴퓨팅 형태로 옮겨지고 있다. 대표적인 예가 모바일 클라우드 컴퓨팅, 즉 MCC(Mobile Cloud Computing)이다. 빠른 네트워크 접근력과 성능 좋은 모바일 단말들의 출현으로, 클라우드 서비스들과 이런 모바일 단말들과의 결합은 클라우드 컴퓨팅의 발전을 위해 너무도 자연스러운 단계로 보여진다. 그런데, 모바일 단말의 가장 큰 장점인 이동성은, 또한 이 단말들의 가장 큰 단점을 야기시킨다. 이동성을 위해 사용하는 밧데리가 서비스를 계속 사용할 수 있느냐 없느냐를 좌우하기 때문이다. 모바일 단말에서 이러한 에너지 절약의 중요성을 깨닫고, 이 논문에서는 오픈소스 하드웨어 플랫폼에서 원격 화면 전송 프레임워크를 사용하여 구현되는 클라우드 서비스들을 사용할 때 에너지 효율성을 고려하여 처리할 수 있도록 하기 위한 인코딩 방법을 제안한다. 단말에서 에너지 소모가 가장 큰 CPU와 무선랜카드의 에너지 사용량을 적응적으로 줄임으로써 전반적인 에너지 소모량을 줄이고자 하였다. 라즈베리파이를 이용한 두 종류 테스트 시나리오의 반복적인 테스트를 통해 제안하는 적응적 인코딩 방법이 기존의 RFB보다 에너지 효율성 면에서 뛰어남을 확인하였다.