Green Mobile Clouds:
Network Coding and User
Cooperation for Improved Energy
Efficiency
Janus Heide, Frank H. P. Fitzek, Morten
Videbæk Pedersen and Marcos Katz
Programa de Engenharia Elétrica - PEE/COPPE/UFRJ
Universidade Federal
1 do Rio de Janeiro
Autores
(Dados do Google Scholar)
• Janus Heide
– Citations for 'Janus Heide ' : 186
– Cited Publications: 17
– H-Index: 6
• Frank H. P. Fitzek
– Citations for ' Frank H. P. Fitzek ' : 2348
– Cited Publications: 100
– H-Index: 20
2
Autores
(Dados do Google Scholar)
• Morten Videbæk Pedersen
– Citations for ' Morten Videbæk Pedersen ' : 45
– Cited Publications: 4
– H-Index: 3
• Marcos Katz
– Citations for ' Marcos Katz' : 2605
– Cited Publications: 100
– H-Index: 28
3
Introdução
• O objetivo é de reduzir o consumo de Energia e as
Reduções de CO2
– Melhorar na eficiência da energia pelo ambos lados
Usuário e Network
– No ano novo 2007/8 43 billioẽs de SMS-> 30MWh
4
Introdução
• Proposta
l
- Para resolver isso
NC(Network Coding)
Cooperação de Usuário
- NC(Network Coding)
- Cooperação de Usuário
Random Linear Network Coding (RLNC)
Proximidade
5
Cluster
Esquema
6
Estrategia:
• Broadcast: BS transmite para todos os nós até que todos recebem
a mensagem

+(Bom) para aqueles que não receberam
Tempo e energia

-(Ruim) para aqueles que receberam
•
Pure Coding: Para melhorar a recuperação de pacotes RNCL em BS.

Dependo do tamanho do campo
 Melhora o rendimento do código
 Empiora a complexidade computacional
7
Estrategia:
l
Cooperação de Usuário: Por proximidade forma um cluster ou Nuvem
Mobile

O nó que recebe a mensagem é chamado cabeça
 Uma única cabeça (- Gasto de Energia)
 N-cabeças (+ Gasto de Energia)
 Combinação (2-3 cabeças)
Network Coding + Cooperação de Usuário : O usuário recebe o pacote
e aplica RNLC

O nó que recebe a mensagem é chamado cabeça
 Uma única cabeça (- Gasto de Energia)
 N-cabeças (+ Gasto de Energia)
 Combinação (2-3 cabeças)
8
Cenários:
• Single Cloud:1 BS transmite a (1 até 32) nós
 Redução de ate 90% de energia com 32 nós (usando cooperação de
usuário +network coding)
9
Cenários:
• Multiple homogeneous cloud:
conjunto de nós com usados como cluster do mesmo tamanho
10
Cenários:
•Multiple heterogeneous cloud: conjunto de nós com usados como
cluster do diferentes tamanho.
11
Conclusão
• A ganância dos usuários depende totalmente do cenário sendo maior
quando maior é a nuvem
• Coding foi muito menos sensível para o cenário e proporcionou ganhos
mesmo quando os tamanhos de nuvem foi pequena.
• A maior redução no consumo de energia para os nós em relação à
broadcasting foi de 90% e observada quando a codificação de rede foi
combinada com a cooperação e um nó era o chefe.
• A Introdução de um nó não-cabeça em um cluster aumenta as
transmissões locais de forma significativa.
12
Apêndice
• Random network coding is a simple yet powerful encoding scheme,
which in broadcast transmission schemes allows close to optimal
throughput using a decentralized algorithm. Nodes transmit random
linear combinations of the packets they receive, with coefficients
chosen from a Galois field. If the field size is sufficiently large, the
probability that the receiver(s) will linearly independent combinations
(and therefore obtain innovative information) approaches 1. It should
however be noted that, although random network coding has excellent
throughput performance, if a receiver obtains an insufficient number
of packets, it is extremely unlikely that they can recover any of the
original packets..
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Green Mobile Clouds:
Network Coding and User
Cooperation for Improved Energy
Efficiency
Janus Heide, Frank H. P. Fitzek, Morten
Videbæk Pedersen and Marcos Katz
Programa de Engenharia Elétrica - PEE/COPPE/UFRJ
Universidade Federal
14 do Rio de Janeiro