MOBİL İSTİFADƏÇİLƏRİN TƏLƏBLƏRİNƏ UYĞUN CLOUDLETLƏRİN SEÇİLMƏSİ ALQORİTMİNİN İŞLƏNMƏSİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

MOBİL İSTİFADƏÇİLƏRİN TƏLƏBLƏRİNƏ UYĞUN CLOUDLETLƏRİN SEÇİLMƏSİ ALQORİTMİNİN İŞLƏNMƏSİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

MOBİL İSTİFADƏÇİLƏRİN TƏLƏBLƏRİNƏ UYĞUN CLOUDLETLƏRİN SEÇİLMƏSİ ALQORİTMİNİN İŞLƏNMƏSİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

MOBİL İSTİFADƏÇİLƏRİN TƏLƏBLƏRİNƏ UYĞUN CLOUDLETLƏRİN SEÇİLMƏSİ ALQORİTMİNİN İŞLƏNMƏSİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

MOBİL İSTİFADƏÇİLƏRİN TƏLƏBLƏRİNƏ UYĞUN CLOUDLETLƏRİN SEÇİLMƏSİ ALQORİTMİNİN İŞLƏNMƏSİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri
MOBİL İSTİFADƏÇİLƏRİN TƏLƏBLƏRİNƏ UYĞUN CLOUDLETLƏRİN SEÇİLMƏSİ ALQORİTMİNİN İŞLƏNMƏSİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri
AZƏRBAYCAN MİLLİ ELMLƏR AKADEMİYASI

№2, 2021

MOBİL İSTİFADƏÇİLƏRİN TƏLƏBLƏRİNƏ UYĞUN CLOUDLETLƏRİN SEÇİLMƏSİ ALQORİTMİNİN İŞLƏNMƏSİ

Ələkbərov Oqtay R.

Son dövrlərdə mobil hesablama buludlarının (MHB) xidmətlərinin istifadəsində mobil istifadəçilərin sayının sürətlə artması, bulud serverlərin uzaqda olması və İnternet şəbəkəsinin yüklənməsi emal olunan məlumatların istifadəçiyə çatdırılmasında böyük gecikmələrə səbəb olur. Mobil qurğularda resurs qıtlığını, enerji sərfiyyatını və əlaqə kanallarında yaranan  gecikmələri aradan qaldırmaq üçün hesablama buludlarının uzaqda yerləşən serverlərini istifadəçiyə yaxın yerləşdirmək lazım gəlir. Əlaqə kanallarında gecikmələri və mobil qurğularda enerji sərfiyyatını azaltmaq üçün cloudletəsaslı MHB-lərdən istifadə edilməsi təklif edilmişdir. İstifadəçilərin tətbiqi proqramlarının cloudlet çoxluğunda sürətlə yerinə yetirilməsini təmin edən ən uyğun cloudletin seçilməsi hələ də böyük bir problemdir. Məqalədə naqilsiz şəhər miqyaslı şəbəkələrin baza stansiyalarının yaxınlığında yerləşdirilən və istifadəçiyə yaxın cloudletlərin resurslarından səmərəli istifadə edilməsi məsələsinin bir həlli verilmişdir. Cloudletlərin əhəmiyyətini təyin edən mümkün qiymətlərindən (istifadəçiyə yaxın olması, etibarlılıq göstəricisinin yüksək olması, əlaqə kanallarının sayının az olması və s.) istifadə etməklə istifadəçinin proqram əlavəsinin  münasib cloudletə yüklənməsi üçün şərtlər araşdırılmış  və alqoritim təklif edilmişdir (səh. 108-118).

Açar sözlər: hesablama buludları, mobil hesablama buludları, hesablama və yaddaş resursları, enerji sərfiyyatı, cloudlet, şəbəkə gecikmələri, əlaqə kanalları, etibarlılıq.
DOI : 10.25045/jpit.v12.i2.10
Ədəbiyyat
  • Akomolafe O.P., Abodunrin M.O. A Hybrid Cryptographic Model for Data Storage in Mobile Cloud Computing // J. Computer Network and Information Security, 2017, №6, pp. 53–60.
  • Shim Y. Effects of cloudlets on interactive applications in mobile cloud computing environments // International Journal of Advanced Computer Technology, 2015, vol.4, №1, pp.54-62.
  • Alekberov R.G., Pashayev F.H, Alekberov O.R. Forecasting Cloudlet Development on Mobile Computing Clouds // Information Technology and Computer Science, 2017, №11, 23–34.
  • Sahu D. Cloud Computing in Mobile Applications // International Journal of Scientific and Research Publications, 2012, vol.2, №8, pp.1–9.
  • Mukherjee A., De D., Roy R.G. A power and latency aware cloudlet selection strategy for multi-cloudlet environment // IEEE Transactions on Cloud Computing, 2016, vol.7, pp.141–154. https://doi.org/10.1109/TCC.2016.25860M.K.,61.
  • Ahmed E., Gani A.,, M.K. Khan , Buyya R., Khan S.U. Seamless application execution in mobile cloud computing: motivation, taxonomy, and open challenges // Journal of Network and Computer Application, 2015, vol.52, pp.154–172.
  • Ahmed E., Akhunzada A., Whaiduzzaman M., Gani A., Hamid S.H., Buyya R. Network-centric performance analysis of runtime application migration in mobile cloud computing // Simulation Modelling Practice and Theory, 2015 vol.50, pp.42–56.
  • Alakbarov R.G., Alakbarov, O.R. Mobile Clouds Computing: Current State, Architecture And Problems / 2nd IEEE International Conference on Electrical, Computer and Communication Technologies (IEEE ICECCT 2017), Coimbatore, India, 22–24 February, 2017, pp.1–6 . 
  • Goyal M., Singh S. Mobile Cloud Computing // International Journal of Enhanced Research in Science Technology & Engineering, 2014, vol.3, №4, 517–521.
  • Liu F. Gearing resource-poor mobile devices with powerful clouds: architectures, challenges, and applications // IEEE Wireless Communications, 2013, vol.20, №3, pp.14–22.
  • Qi H. Research on Mobile Cloud Computing: Review, Trend and Perspectives. https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1206/1206.1118.pdf
  • Mathur R.P, Sharma M. A survey on computational offloading in mobile cloud computing / Fifth International Conference on Image Information Processing, 2019, pp.525–520. https://doi.org/10.1109/ICIIP 47207.
  • Fernando N., Loke S.W., Rahayu W. Mobile cloud computing: a survey // Future Generation Computer Systems, 2013, vol.29, pp.84–106.
  • Dinh H.T., C. Lee C., D. NiyatoD., Wang P. A survey of mobile cloud computing: architecture, applications, and approaches // Wireless Communications and Mobile Computing, 2013, vol.13, pp.1587–1611
  • Mukherjee D., De D. Low power offloading strategy for femto-cloud mobile network // Engineering Science and Technology an International Journal, 2016, vol.19, pp.260–270.
  • Tawalbeh L., Jarar Y.,Weh A., Dosari F. Large scale cloudlets deployment for efficient mobile cloud computing // Journal of Networks, 2015, vol.10, pp.70–76.
  • Quwaider M., Jararweh Y. Cloudlet-based efficient data collection in wireless body area networks // Simulation Modelling Practice and Theory, 2015,vol.50, pp.57–71.
  • Verbelen T., Simoens P.,Turck D., Dhoedt B. Adaptive deployment and configuration for mobile augmented reality in the cloudlet // Journal of Network and Computer Application, 2014. vol.41, pp.206–216.
  • Alakbarov K., Pashayev F., Hashimov M. Development of  the Method of Dynamic Distribution of Users’ Data in Storage Devices in Cloud Technology //Advances in Information Sciences and Service Sciences, 2016,vol.8, no.1, pp.16-21.
  • Akomolafe P., Abodunrin M.O. A Hybrid Cryptographic Model for Data Storage in Mobile Cloud Computing. I.J. Computer Network and Information Security,2017, no.6, pp.53-60.
  • Bohez S,, Verbelen T., Simoens P., Dhoedt B. Discrete-event simulation for efficient and stable resource allocation in collaborative mobile cloudlets // Simulation Modelling Practice and Theory 2015, vol.50, pp.109–129.
  • O’Sullivan J., Grigoras D. Integrating mobile and cloud resources management using the cloud personal assistant // Simulation Modelling Practice and Theory, 2015, vol.50, pp.20–41.
  • Beloglazov A., Abawajy J., Buyya R. Energy-aware resource allocation heuristics for efficient management of data centers for cloud computing // Future Generation Computer Systems, 2012, vol.28, pp.755–768.
  • Samal P., Mishra P. Analysis of variants in round robin algorithms for load balancing in cloud computing // International of Journal Computer Science and Information Technology, 2013, vol.4, pp.416–419.
  • Zhao M., Zhou K. Selective Offloading by Exploiting ARIMA-BP for Energy Optimization in Mobile Edge Computing Networks // Algorithms, 2019, vol.12, no.2, pp.1-13.
  • Dinh H.T., Lee C., NiyatoD., P. Wang P. A survey of mobile cloud computing: Architecture, applications, and approaches // Wireless Communications and Mobile Computing, 2013, vol.13, no.18, pp.1587-1611.
  • Singh S., Chana I. QRSF: QoS-aware resource scheduling framework in cloud computing. Journal of Supercomputers, 2015, vol.71, pp.241–252.
  • Mam M., Leena G., Saxena N.S. Improved k-means clustering based distribution planning on a geographical network // International Journal of Intelligent Systems and Applications, 2017, vol.9, no.4, pp.69–75.
  • Jia M., Liang W., Xu Z., Huang M. Cloudlet Load Balancing in Wireless Metropolitan Area Networks // IEEE INFOCOM 2016 – The 35th Annual IEEE International Conference on Computer Communications, 2016, pp.1–9.
  • Nayyer M.Z., Raza I., Hussain S.A. A Survey of Cloudlet-Based Mobile Augmentation Approaches for Resource Optimization. ACM Computing Surveys, 2018, vol.51, no.5, 28 p. https://doi.org/10.1145/3241738.2018
  • Somula R.S., Sasikala R. A survey on mobile cloud computing: Mobile Computing + Cloud Computing (MCC = MC + CC) // Scalable Computing: Practice and Experience, 2018, vol.19, no.4, pp.309–337.
  • Kovachev D., Klamma R. Framework for Computation Offloading in Mobile Cloud Computing // International Journal of Artificial Intelligence and Interactive Multimedia, 2012, vol.1, №7, pp.6–15.
  • Xu Z., Liang W., Xu W. Efficient Algorithms for Capacitated Cloudlet. Placements // IEEE Transactions On Parallel And Distributed Systems, 2016, vol.27, №10, pp.2866–2880.