:: The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication ::, Vol.18 No.4 | (2018) pp.183~189

A Resource Allocation Strategy for Cloud Computing in Vehicular Datacenter

Seoyeon Kim

(준회원, 한남대학교 정보통신공학과)

Jinman Jung

(정회원, 한남대학교 정보통신공학과)

Taesik Kim

(정회원, 홍익대학교 토목공학과)

Hong Min

(종신회원, 호서대학교 컴퓨터정보공학부)

Abstract

최근 차량 무선통신 기술이 발달됨에 따라 차량과 클라우드 기술을 접목한 차량 클라우드(Vehicular Cloud) 의 관심이 높아지고 있다. 기존 기법들은 이동성이 있는 V2V(Vehicle-to-Vehicle)와 V2I(Vehicle-to-infrastructure) 의 차량 네트워크를 기반으로 데이터 수집을 하거나 중앙 서버와의 실시간 통신을 통한 클라우드 서비스에 집중하고있다. 본 논문에서는 주차된 차량을 클라우드 형태로 그룹화 하여 데이터센터로 활용하기 위한 연구에 초점을 맞춘다. 먼저 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 활용하는 차량 데이터센터 모델을 제시한다. 또한 차량 데이터센터모델에서 각 차량의 이탈율을 고려한 예상 실행시간을 계산하고 이를 활용하는 자원 선택 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 예상 실행시간 관점에서 제안된 자원 선택 기법이 기존 기법에 비해 더 향상됨을 보인다.
With the recent advancement of vehicle wireless communication technology, many vehicular clouds have been proposed. The existing research focused on cloud services through data collection based on vehicular networks of mobile V2V (Vehicle-to-Vehicle) and V2I (Vehicle-to-Infrastructure). In this paper, we present a vehicular datacenter model that utilizes the vehicle in the parking space as a resource for the datacenter. Also, we derive resource allocation strategy based on the expected execution time considering the leave rate of each vehicle in our vehicular datacenter model. Simulation results show that our proposed resource allocation strategies outperform the existing strategy in terms of mean execution time.
  Vehicular Cloud Computing, Parking Space, Resource Allocation, Datacenter

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