移动云计算环境下移动系统能源消耗情况研究

移动云计算环境下移动系统能源消耗情况研究
杨彬
【摘要】移动系统上许多应用程序执行需要进行大量的计算,这就需要消耗大量的能源.文章归纳了移动系统的节能方法,重点分析了移动云计算环境下移动系统能源消耗情况,以及移动云计算所面临的挑战对能源消耗的影响和解决方案.%Many applications on mobile systems need to perform a large number of calculations, which requires a lot of energy. Article summarizes the energy saving method of mobile system, focuses on the analysis of the mobile cloud computing environment mobile system energy consumption, and mobile cloud computing facing the challenges of energy consumption of the effects and solutions.
【期刊名称】《无线互联科技》
【年(卷),期】2015(000)011
【总页数】2页(P7-8)
【关键词】移动云计算;移动系统;计算卸载;能源消耗
【作者】杨彬
【作者单位】辽宁行政学院信息技术系,辽宁沈阳 110161
【正文语种】中文
移动系统中的云服务应用带来了一个新兴的移动计算模式，称为移动云计算
(MCC)[1]。

移动云计算是移动通信技术与云计算技术的结合[2]。

这种类型的计算
为企业提供了许多优点，包括初期投资较低，新服务启动时间短，降低维护和运营成本，通过虚拟化获得更高利用率，更易灾难恢复，使得云计算成为一个有吸引力的选择。

对移动用户而言，移动设备计算主要受能源和无线带宽的约束。

云计算可以为移动用户提供节能服务，但它也带来了一些独特的挑战。

1 移动系统的节能方法
移动设备，如智能手机，已成为许多用户的主要计算平台，各种研究已经确定了系统最理想的特性是拥有更长的电池续航能力。

移动系统上许多应用程序执行需要进行大量的计算，如果移动用户希望使用这些应用程序，计算必须在云中执行。

其他应用程序，如图像检索、语音识别、游戏、导航可以在移动系统运行。

然而，他们消耗大量的能源。

Kumar等人提出云计算能够节省移动用户的能源，但并不是所
有应用程序迁移到云端都能节省能源，这取决于迁移后的计算开销节省是否优于通信开销[3]。

低功耗设计多年来一直是一个活跃的研究课题。

在IEEE Xplore，搜索“low”和“power”关键词，会搜索出大量文档。

对于移动设备而言，有4种基本方法节能和延长电池续航时间：（1）采用新一代半导体技术。

如晶体管变得更小，每个晶体管功耗更小。

不幸的是，随着晶体管变得更小，需要更多的晶体管来提供更多的功能和更好的性能，因此，能源消耗增加。

（2）避免浪费能源。

整个系统或单个组件可以进入待机或睡眠模式以节省电力。

（3）慢速执行程序。

当一个处理器的时钟速度翻倍，能耗近8倍。

如果时钟速度减少一半，执行时间加倍，但只有1/4的能源消耗。

（4）消除单点计算。

移动设备不进行全部计算，而在其他地方进行计算，从而延长移动系统的电池待机时间。

我们专注于最后的节能方法。

2 卸载计算对能源消耗的影响
发送到另一台机器的计算不是一个新想法。

目前流行的客户机/服务器计算模型，
允许移动用户启动Web浏览器，上网搜索，网上购物。

云计算与现有模型区别是
采用了虚拟化技术。

而不是服务供应商管理运行在服务器上的程序，虚拟化允许云提供商运行来自不同客户虚拟机的任意应用程序。

虚拟化是云计算的一个基本特征，让不同的客户应用程序运行在不同的虚拟机，从而提供分离和保护。

移动云计算卸载技术是实现移动业务远程云端处理的基本方法，可以将移动设备的云业务通过无线接入网络转移到远方的云端，实现了移动云应用和云资源的结合，从而可以增强移动设备的数据处理能力，同时大大降低了移动终端的能源消耗[3]。

2.1计算卸载能源消耗分析
各种成本效益研究主要集中在是否要卸载计算到服务器，下面的例子提供了一个简单的分析。

假设计算需要C指令，让S和M分别是云服务器和移动系统的速度（指令/每秒），同样的任务，在服务器上需要C/S秒，在移动系统上需要C/M 秒。

如果服务器和移动系统之间交换D字节数据，并且B是网络带宽，需要D/B
秒传输和接收数据。

移动系统的消耗用瓦表示，Pc表示计算，Pi表示闲置，Ptr
表示发送和接收数据。

（传输功率一般高于接收功率，但对于这样的分析，他们是相同的。

）如果移动设备执行计算，能耗是Pc×(C/M)。

如果服务器执行计算，能耗是[Pi×(C/S)]+[Ptr×(D/B)]。

能量节约量是：
假设服务器速度是移动设备的F倍，S=F×M。

我们可以改写公式：
当这个公式结果是一个正数时表明节约能源。

如果D/B相比C/M足够小，并且F 足够大，公式结果为正。

例如，一个400 MHz英特尔XScale处理器的惠普
iPAQ PDA具有以下值：
如果我们使用四核服务器，时钟频率为3.2GHz，服务器加速F可由（S/M）
≈[（3.2×1024×4×x）/400]，其中X是由于额外的内存加速，等等。

如果假设
x=5，获得F≈160。

如果应用程序可并行处理，F的值可能更大，因为我们可以卸载计算到多个服务器。

如果假设F=160，方程2变为：
卸载盈亏平衡，将方程3为零，并获得：
Bo是卸载节约能源所需的最小带宽，通过（D/C）的比例确定。

如果（D/C）低，那么卸载可以节约能源。

2.2 计算卸载的优势
分析表明，通过计算卸载节能取决于无线带宽B，执行计算量C，传输数据量D。

现有的研究侧重于确定是否卸载计算预测这3个因素之间的关系。

客户端-服务器
模型的这个分析有一个基本假设：服务器不包含数据，所有的数据必须发送到服务提供商。

客户端必须卸载程序和数据到服务器。

例如，通常计算卸载新发现的服务器不包含移动用户的个人图像采集。

然而，云计算改变了这种假设：云存储数据并执行计算。

例如，Google的Picasa和Amazon S3存储数据的服务，还有Amazon EC2可以使用S3存储的数据执行计算。

大多数应用程序D值有显著变化。

不再需要通过无线网络发送数据，它可以发送一个指向数据的指针。

同时，F
值是弹性的，大量处理器可以在云上。

3 面临的挑战和解决方案
3.1 隐私和安全性
在云计算中，Web应用程序和数据代替传统的独立程序，而不再是存储在用户的
电脑上。

将所有的数据和计算资源转移到云，这可对安全产生影响。

安全问题分为2方面：一方面是客户端的隐私数据安全，另一方面是网络用户和服务商之间的信息交互与数据共享安全[4]。

因为数据在云中存储和管理，安全和隐私设置取决于
云提供商的IT管理。

云中的一个缺陷或安全漏洞可能导致侵犯隐私。

云服务提供商通常与许多第三方供应商合作，并不能保证这些供应商如何保护数据。

另一个潜在的隐私侵犯行为，个人通过定位导航数据卸载到云的“跟踪”。

此外，由于存在不同的访问规则，数据存储在一个位置可能不安全。

因为用户不知道数据存储位置，确定什么样的法律适用于维护数据是很困难的。

这可能引发严重的安全问题，公司在云中存储商业秘密，或用户从移动系统上传一个专利想法到云。

显然，没有考虑隐私和安全的影响，某些类型的数据不能存储到云。

一个可能的解决方案是加密存储数据。

然而，加密本身并不能解决问题。

图1显示了两个加密
方案。

在图1a中，数据保持在云存储站点加密，这可以防止未经授权的访问。

在图1b中，云供应商解密数据对这些数据进行操作。

例如，对于文档，云供应商必须知道哪些词是用来拼写检查；对于电子表格，云应用程序必须知道要计算的数字。

这是一般情况下的云服务。

另一个可能的隐私和安全解决方案是使用一种叫做隐写术的技术，如“数据外包和隐私”侧边栏。

信息隐藏技术可以用来转换数据，可以执行操作而不暴露他们。

在发送数据到云之前执行加密或隐写术，移动系统需要一些额外的处理Cp，并消耗额外的能量。

方程2可改写为：
图1 云计算的两个加密方案
其中Pc×(Cp/M)是需要保护隐私和安全的附加能量。

如果这个值很大，云计算可
能不为移动用户节省能源。

相反，在移动系统上执行操作可能更节能，当设备进行计算时Cp=0。

3.2 可靠性
移动云计算的另一个潜在问题是可靠性。

移动用户在云中执行计算依赖于无线网络和云服务。

连接受限时，依赖无线网络实现云计算是不可能的，更别说节能。

在建
筑物的地下室、隧道内或地铁，移动云计算很难定位。

在这些情况下，公式2中
的B变得很小甚至为零，云计算不节约能源。

重要计算依赖云，服务中断期间可能会导致问题。

如谷歌、亚马逊和T-Mobile这些服务提供商都经历过这样的故障。

这降低了方程2中的F值。

数据存储提出了另一个可靠性问题。

服务提供商移动助手服务崩溃，所有客户失去了他们的数据和联系。

在这样的情况下，一个选择涉及到另一个服务提供商的数据独立备份，这可能增加方程2中的D值。

3.3 实时数据
一些应用程序有实时数据，包括象棋、移动监测、搜索新抓取的图像以及导航等。

在这样的情况下，在方程2中的D不再是一个指向数据的指针；它指的是实际的
数据。

对于象棋应用程序，D值很小，因此卸载可以节省能源。

当D值大时，卸
载不节约能源。

在这种情况下，在移动系统执行计算更节能。

一种可能的解决方案是在移动系统和云计算之间分区计算，以减少能源消耗。

这样的解决方案可能包括在移动系统上处理部分实时数据。

如果处理过的数据规模较小，发送处理过的数据到服务器，降低无线传输能量。

分析表明，云计算可以为移动用户节省能源。

然而，并不是所有的应用程序迁移到云都能有效节能。

移动云计算服务不同于桌面云服务，因为他们必须提供节能服务。

卸载之前，服务应考虑隐私、安全、可靠性和数据通信的能源开销。

[参考文献]
[1]罗剑明，程良伦.一个移动云计算中的数据流应用分解与运行框架[J].计算机应用研究，2014，31（6）：1731-1735.
[2]周靖.移动云环境中一种具有实时性能的迁移计算模型[D].昆明：昆明理工大学，2014.
[3]赵国刚，赵力强，杨鲲.面向移动云计算接入网络的高能效无线资源管理[J].电信
科学，2014（7）：53-61.
[4]肖雪芳，雷国伟.面向移动云计算的关键技术研究[J].绵阳师范学院学报，2012，31(11)：73-76.。