Porównanie efektywności energetycznej mgły i chmury obliczeniowej - przegląd

• Autorzy: Kopras Bartosz , Idzikowski Filip

Identyfikatory

DOI

10.15199/59.2019.6.39

Warianty tytułu

EN

Energy effectiveness comparision of fog and cloud computing - a survey

• Konferencja: Krajowa Konferencja Radiokomunikacji, Radiofonii i Telewizji (25-27.06.2019 ; Wrocław, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W ostatniej dekadzie rozwiązania oparte na chmurze obliczeniowej stawały się coraz bardziej popularne. Dla wielu zastosowań związanych z urządzeniami mobilnymi i Internetem Rzeczy opieranie się wyłącznie na odległych centrach danych może jednak okazać się nieefektywne. Dlatego pojawił się pomysł mgły obliczeniowej – rodzaju sieci, w której zasoby obliczeniowe i pamięciowe rozmieszczone są bliżej użytkowników końcowych. Celem tej pracy jest porównaniemgły i chmury poprzez analizę prac poruszających ten temat w kontekście efektywności energetycznej.

EN

In the last decade Cloud Computing has seen a surge of popularity. However, relaying solely on distant Cloud data centers may be inefficient for many applications concerning mobile devices and the Internet of Things. A new, more decentralized paradigm called Fog Computing has been proposed to augment Cloud performance. It shifts the computational and storage resources closer to the end users. This work provides a comparison of Fog and Cloud Computing by surveying papers discussing this issue in context of energy efficiency.

Słowa kluczowe

PL

chmura; efektywność energetyczna; mgła; zielona telekomunikacja

EN

cloud; energy efficiency; fog; green ICT

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
• Rocznik: 2019
• Tom: nr 6
• Strony: 307--310, CD
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Kopras Bartosz

• Katedra Radiokomunikacji, Wydział Elektroniki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska, ul. Polanka 3, 60-965 Poznań

autor

Idzikowski Filip

• Katedra Radiokomunikacji, Wydział Elektroniki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska, ul. Polanka 3, 60-965 Poznań

Bibliografia

• [1] Bonomi, Flavio, Milito, Rodolfo, Zhu, Jiang, Addepalli, Sateesh, 2012, “Fog computing and its role in the Internet of Things”. Proc. MCC, ISBN 978-1- 4503-1519-7.
• [2] Cerwall, Patrik, et al., 2018, “Ericsson mobility report”. Technical report, Ericsson.
• [3] Chen, D., Schedler, S., Kuehn, V., 2016, “Backhaul traffic balancing and dynamic content-centric clusterin for the downlink of fog radio access network”. IEEE SPAWC 2016, 1–5.
• [4] Cisco, 2017, “The zettabyte era: Trends and analysis”. Technical report, Cisco.
• [5] Deng, R., Lu, R., Lai, C., Luan, T. H., Liang, H., 2016, “Optimal workload allocation in fog-cloud computing toward balanced delay and power consumption”. IEEE Internet of Things Journal, 3 (6): 1171–1181.
• [6] Dinh, T. Q., Tang, J., La, Q. D., Quek, T. Q. S., 2017, “Offloading in mobile edge computing: Task allocation and computational frequency scaling”. IEEE Transactions on Communications, 65 (8): 3571–3584.
• [7] Gia, T. N., Jiang, M., Rahmani, A., Westerlund, T., Liljeberg, P., Tenhunen, H., 2015, “Fog computing in healthcare Internet of Things: A case study on ECG feature extraction”. Proc. WNM.
• [8] Jalali, F., Hinton, K., Ayre, R., Alpcan, T., Tucker, R. S., 2016, “Fog computing may help to save energy in cloud computing”. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 34 (5): 1728–1739.
• [9] Kopras, Bartosz, Idzikowski, Filip, Kryszkiewicz, Pawel, 2019, “Power consumption and delay in wired parts of fog computing networks”. IEEE StICT 2019, Montreal, Canada.
• [10] OpenFog Consortium, 2017, “OpenFog reference architecture for fog computing, OPFRA001.020817”.
• [11] Psannis, K.E., Xinogalos, S., Sifaleras, A., 2014, “Convergence of internet of things and mobile cloud computing”. Systems Science & Control Engineering, 2 (1): 476–483.
• [12] Sarkar, S., Chatterjee, S., Misra, S., 2018, “Assessment of the suitability of fog computing in the context of internet of things”. IEEE Transactions on Cloud Computing, 6 (1): 46–59.
• [13] Sarkar, S., Misra, S., 2016, “Theoretical modelling of fog computing: a green computing paradigm to support IoT applications”. IET Networks, 5 (2): 23–29.
• [14] Satyanarayanan, M., Bahl, P., Caceres, R., Davies, N., 2009, “The case for vm-based cloudlets in mobile computing”. IEEE Pervasive Computing, 8 (4): 14–23.
• [15] Shih, Y., Chung, W., Pang, A., Chiu, T., Wei, H., 2017, “Enabling low-latency applications in fogradio access networks”. IEEE Network, 31 (1): 52– 58.
• [16] T., Dinh Hoang, Chonho, Lee, Dusit, Niyato, Ping, Wang, 2011, “A survey of mobile cloud computing: architecture, applications, and approaches”. Wireless Communications and Mobile Computing, 13 (18): 1587–1611.

Uwagi

PL

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).