Thuật toán điều phối tính toán giảm tiêu thụ năng lượng trong điện toán đám mây di động

Bài viết trình bày giải pháp điều phối quá trình giảm tải tính toán cho thiết bị di động, giúp giảm các yêu cầu tính toán đến các trung tâm dữ liệu mạng di động. Điều này làm cho nhu cầu sử dụng năng lượng của các trung tâm dữ liệu giảm đi nhiều.

ISSN 2354-0575 THUẬT TỐN ĐIỀU PHỐI TÍNH TỐN GIẢM TIÊU THỤ NĂNG LƯỢNG TRONG ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY DI ĐỘNG Đỗ Thị Thu1, Nguyễn Gia Ba1, Đỗ Thanh Tùng2, Vũ Thành Trung1, Nguyễn Đình Hân1 Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên Ngân hàng TMCP đầu tư phát triển Việt Nam (BIDV) Ngày nhận: 15/12/2016 Ngày sửa chữa: 10/01/2017 Ngày xét duyệt: 20/02/2017 Tóm tắt: Cơng nghệ đám mây nhỏ địa phương (cloudlet) có tiềm phát triển mạnh Khả công nghệ đám mây nhỏ cho phép cung cấp dịch vụ, ứng dụng giảm tải tính tốn, lưu trữ có tính vượt trội, chưa có trước Tuy nhiên, kết hợp cloudlet với trung tâm liệu mạng di động thực tiễn đòi hỏi nhiều giải pháp công nghệ Trong báo này, quan tâm đến giải pháp điều phối trình giảm tải tính tốn cho thiết bị di động, giúp giảm u cầu tính tốn đến trung tâm liệu mạng di động Điều làm cho nhu cầu sử dụng lượng trung tâm liệu giảm nhiều Chúng tơi đề xuất thuật tốn hợp tác đám mây nhỏ cho phép giải hiệu vấn đề nói Kết thực nghiệm khẳng định giải pháp giúp giảm đáng kể chi phí lượng hệ thống tăng cường khả đáp ứng cải thiện chất lượng dịch vụ cho yêu cầu người dùng Từ khóa: Mạng di động, đám mây nhỏ, thuật tốn điều phối tính tốn, cloudlet, MCC Đặt vấn đề Trong điện toán đám mây di động, người dùng di động cần phải truy cập vào máy chủ đặt đám mây yêu cầu dịch vụ nguồn lực đám mây Tuy nhiên, người sử dụng di động phải đối mặt với số vấn đề tắc nghẽn hạn chế băng thông không dây, ngắt kết nối mạng, suy giảm tín hiệu gây thiết bị di động di chuyển Hơn nữa, trung tâm điện toán đám mây phổ biến Amazon AWS, Microsoft Azure, Google AppEngine triển khai số địa điểm định nằm cách xa người dùng thiết bị di động Do độ trễ truyền thơng lớn, người dùng muốn giao tiếp với đám mây, dẫn đến chất lượng dịch vụ bị giảm đáng kể Trong [1] Yaser Jararweh đề xuất mơ hình MCC dựa cloudlet giải pháp tốt cho vấn đề MCC dựa cloudlet tận dụng ưu Wi-Fi, tăng chất lượng dịch vụ đồng thời giảm lượng tiêu thụ cho trung tâm liệu đám mây mạng di động Mạng di động hỗ trợ đám mây trở thành lớp mobile – cloudlet – cloud Trong mô hình MCC dựa sở cloudlet, thiết bị di động gửi nhiệm vụ tới cloudlet để thực thi yêu cầu xử lý trả lại kết cuối cùng, điều làm giảm độ trễ truyền thông, làm giảm tiêu thụ điện thiết bị di động trung tâm liệu đám mây Cloudlet [1] máy tính đáng tin cậy cụm máy tính 50 với hiệu cao, kết nối với Internet Nó cài đặt với Wi-Fi Access point phép thiết bị di động truy cập vào nó, số trường hợp hai cloudlet AP tích hợp thực thể Ngồi ra, thiết bị di động sử dụng Wi-Fi để kết nối với cloudlet gần Thơng qua việc sử dụng có độ trễ thấp, băng thơng cao một-hop liên kết truy cập không dây, thiết bị di động truy cập vào cloudlet có tương tác thời gian thực Nếu cloudlet khơng có, thiết bị di động gửi yêu cầu đến đám mây xa, trường hợp tồi tệ hơn, dựa vào nguồn lực Rõ ràng, hỗ trợ đám mây nhỏ đám mây mang lại khả mới, vượt trội cho mạng di động nhờ thời gian hoạt động dài hơn, lực tính tốn lớn tiện ích khác Những lợi tạo điều kiện cho phát triển nhanh ứng dụng dịch vụ di động đa phương tiện Tuy nhiên, thực tế đặt là: thiết bị di động di chuyển, cấu hình liên tục biến đổi truy vấn yêu cầu dịch vụ thay đổi, điều làm cho trình giảm tải cho thiết bị di động trở lên tốn thời gian lượng hệ thống mạng, trung tâm liệu đám mây nhiều Vì vậy, đặt vấn đề lớn nâng cao vai trò cloudlet việc điều phối yêu cầu giảm tải thiết bị di động để tiết kiệm lượng cho trung tâm liệu mạng di động hỗ trợ đám mây Khoa học & Công nghệ - Số 13/Tháng - 2017 Journal of Science and Technology ISSN 2354-0575 Hình Mơ hình kiến trúc mạng DĐ hỗ trợ đám mây đám mây nhỏ Chúng xem xét mạng di động hỗ trợ đám mây nhỏ, thiết kế nhằm thực thi hiệu ứng dụng dịch vụ liệu đa phương tiện chạy thiết bị di động Mạng bao gồm ba thành phần là: mạng di động, đám mây nhỏ (CL) đám mây xa (CR) Mạng di động tập thiết bị di động (máy tính, điện thoại thơng minh, cảm biến, v.v.) có khả giao tiếp với qua môi trường vô tuyến Để ưu tiên trình bày hoạt động chế, tránh sa đà vào độ phức tạp thành phần chi tiết vật lý bên dưới, sử dụng khái niệm vùng phủ cloudlet, theo nghĩa đơn vị phân phối dịch vụ đồng mạng di động hỗ trợ đám mây nhỏ Từ trở đi, ta dùng thuật ngữ vùng phủ mạng ngang hàng (hoặc ngắn gọn vùng phủ) cần tham chiếu tới mạng cloudlet hỗ trợ cho mạng di động Vùng phủ tập cloudlet có kết nối trực tiếp gián tiếp với để cung cấp dịch vụ chuyển tiếp yêu cầu dịch vụ từ mạng di động tới cloudlet khác Chúng tơi đề xuất thuật tốn điều phối giảm tải hiệu thiết bị di động, cloudlet cloud giải vấn đề nói Thuật toán cho phép cloudlet điều phối yêu cầu giảm tải theo tiêu chí tiết kiệm lượng cho trung tâm liệu, mạng di động đảm đảm chất lượng dịch vụ cho user Những số liệu thu từ thực nghiệm chứng tỏ giải pháp đưa hiệu Chúng thảo luận, phân tích điểm hạn chế đề xuất hướng nghiên cứu Mơ hình thời gian hồn thành lượng tiêu thụ Chúng tơi xem xét việc thực ứng dụng tương tác mơi trường điện tốn đám mây di động Một người dùng thực Khoa học & Công nghệ - Số 13/Tháng - 2017 ứng dụng thiết bị di động di chuyển phần giảm tải ứng dụng đến cloudlet đến cloud xa Chúng tơi giả định thiết bị di động truy cập cloudlet thông qua mạng lưới không dây WIFI, truy cập cloud thông qua cloudlet Chúng tơi xây dựng mơ hình để tính thời gian hồn thành tiêu thụ lượng cho trường hợp Áp dụng giá trị đặc trưng cho thông số mơ hình, chúng tơi phân tích điều kiện theo xác định chi phí cho nhiệm vụ giảm tải thực nơi mobile device, cloudlet cloud Từ đó, chúng tơi xây dựng thuật tốn điều phối yêu cầu giảm tải có lợi thời gian hoàn thành tiêu thụ lượng cho trung tâm liệu, mạng di động đảm bảo chất lượng dịch vụ QoS cho mobile Trong phân tích, chúng tơi sử dụng hai mơ hình cho tính di động thiết bị di động: di động tuyến tính di động hình học Nếu ứng dụng tương tác u cầu tính tốn tập lệnh C, lệnh chia thành hai phần: phần phải thực nút di động phần cịn lại chuyển tới nút ngồi, đám mây nhỏ đám mây xa Chúng ta định nghĩa ký hiệu sử dụng viết này: - N: số lượng trình cần giảm tải wi - CM: Số lệnh thực nút di động - CC: Số lệnh chuyển tới nút bên để giảm tải (cloudlet remote cloud) Nếu có N lần lặp lại giai đoạn tính tốn, q trình thực thi trung bình CC’ lệnh: C CC' = NC - SM: Tốc độ nút di động để thực thi lệnh/giây - SC: Tốc độ CL CR để thực thi lệnh/giây - D: Số lượng liệu mà nút di động trao đổi với nút bên ngồi giai đoạn tính tốn tương tác Nếu có N lần lặp lại giai đoạn tính tốn, q trình giao dịch lượng liệu D’ = D/N - BL băng thông mobile cloudlet BR cho băng thông mobile với remote cloud - TPL: Độ trễ truyền thông nút di động cloudlet - TPR: Độ trễ truyền thông nút di động remote cloud - PC: Năng lượng tiêu thụ q trình tính tốn nút di động theo đơn vị watt - PI: Năng lượng tiêu thụ thời gian nhàn rỗi nút di động theo đơn vị watt Journal of Science and Technology 51 ISSN 2354-0575 - PT: Năng lượng tiêu thụ để gửi nhận liệu nút di động theo đơn vị watt Thông thường việc truyền liệu tiêu thụ điện cao việc nhận liệu, để đơn giản cho giả định chúng tiêu thụ - MN: mobile node thiết bị di động - LC: Local cloudlet - RC: Remote cloud Khi tất tính tốn thực nút di động, tất lệnh (CM + CC) thực với tốc độ SM Không có trao đổi liệu Vì vậy, thời gian hồn thành T lượng tiêu thụ E C +C (1) T(MN) = MS C M E(MN) = PC # CM + CC SM (2) Khi tất lệnh CC thực cloudlet remote cloud, ngồi thời gian dành để thực thi lệnh, cịn có thêm thời gian để trao đổi liệu với kích thước D Thời gian trao đổi liệu bao gồm thời gian truyền liệu, định nghĩa (kích thước liệu/băng thơng) thời gian truyền liệu hai nút Chúng giả định hoạt động ba bước Gửi liệu - Xử lý – Nhận liệu lặp lặp lại N lần Như tồn giai đoạn tính tốn tương tác liên quan đến việc truyền liệu 2N đòi hỏi 2N × TP giây cho tồn thời gian truyền nhận liệu Vì vậy, thời gian hồn thành lượng tiêu thụ nút di động với lệnh CC giảm tải CL CR là: Giảm tải cho cloudlet C C D (3.1) T (LC) = S M + S CL + 2N # TPL + B L M CL CCL CM D E (LC) = PC # S + PI # d S + 2N # TPL n + PT # B L M CL Giảm tải cho remote cloud C C D T (RC) = S M + S CR + 2N # TPR + B R M CR (4.1) (3.2) CCR CM D E (RC) = PC # S + PI # d S + 2N # TPR n + PT # B R M CR (4.2) Đầu tiên xem xét trường hợp tất tính tốn thực mobile trường hợp lệnh CC giảm tải tới cloudlet Để so sánh thời gian hoàn hành lượng tiêu thụ mobile hai trường hợp trên, tính T(MN)- T(LC) E(MN) – E(LC) giả sử SCL >> SM T (MN) - T (LC) = 52 C M + CC CCL C D l # -b M + + + SM SM SCL 2N TPL B L CC l Dl E (MN) - E (LC) N # ' PC # S - 2PI # TPL - PT # B M L (5) Bây xem xét trường hợp lệnh CC giảm tải cloudlet remote cloud Để so sánh thực tính T(CR)T(LC) E(CR)- E(LC) đây: C C D T (CR) - T (LC) = ( S M + S CR + 2N # TPR + B R M CR CM CCL D - ( S + S + 2N # TPL + B L M CL Ta E (CR) - E (LC) V RS SSPI # 'CC l # - F + (TPR - TPL) +WWW (6) SCR WW = N # SS SS WW 1 SS+ PT # Dl # b B - B l WW R L T X Để lệnh giảm tải thực thi cloudlet có lợi cho mobile tất vế phải phương trình từ (5) đến (6) lớn Từ ta suy bất đẳng thức sau (7) CC’ > SM × (2TPL + D’/BL) CC’ > SM × (2PI × TPL + PT × D’/BL) (8) CC’ < SCR × {2(TPR - TPL) + D’×(1/BR - 1/BL)}/(F-1) (9) CC’< SCR×{2(TPR-TPL)+(PT/PI)×D’×(1/BR-1/BL)}/(F-1) (10) Để lệnh giảm tải thực thi cloud có lợi cho mobile CC’ > SM × (2TPR + D’/BR) (11) CC’ > SM × (2PI × TPR + PT × D’/BR) (12) CC’ > SCR × {2(TPR- TPL) + D’× (1/BR - 1/BL)}/(F-1) (13) CC’ >SCR×{2(TPR-TPL)+(PT/PI)×D’×(1/BR-1/BL)}/(F-1) (14) Ngồi hai trường hợp việc giảm tải khơng có lợi cho mobile Để thực phân tích thuận lợi hơn, chúng tơi khảo sát liệu thu thập từ số di động thực, nút, mạng, đám mây chọn số thực tế [2] cho số tham số sử dụng phương trình • SM: Bộ vi xử lý ARM Cortex A7 xử dụng nhiều mobile bao gồm smartphones máy tính bảng có tốc độ thực thi lệnh 2.85GIPS 1.5GHz • SCR: vi xử lý Intel Xeon sử dụng phổ biến máy chủ xử lý Xeon 5690 có tốc độ 84 GIPS 3.46GHz Con số gần 30 lần tốc độ ARM Cortex A7 Nhưng máy chủ cloud có hệ thống phân cấp nhớ nhanh hiệu suất cao cho tính tốn dấu chấm động Khoa học & Công nghệ - Số 13/Tháng - 2017 Journal of Science and Technology ISSN 2354-0575 cung cấp số lượng nhiều lõi cho ứng dụng Vì vậy, thực tế, gia tốc nút đám mây thiết bị di động dễ dàng vượt qua 100 ~ 150 • SCL: Bởi đám mây nhỏ lắp ráp loại máy chủ off-the-shelf đám mây xa, tốc độ máy chủ thành phần gần giống Nhưng đám mây nhỏ có số lượng máy chủ mạng vật lý nội kết nối chúng phần mềm hỗ trợ, môi trường hoạt động chậm Chúng ta gán số lõi để chạy ứng dụng đám mây xa, đám mây nhỏ số lượng ứng dụng thực thi lúc thấp nhiều Với quan sát này, chúng tơi đốn gia tốc đám mây đám mây nhỏ cao giả định khoảng ~ 16 gọi gia tốc F • BR: Một remote cloud xa truy cập thông qua LTE có băng thơng lớn 20Mbps • BL: Một đám mây nhỏ địa phương truy cập thông qua mạng lưới không dây Chúng giả định định tuyến truy cập sử dụng WiFi để truy cập thiết bị di động thiết bị định tuyến truy cập lân cận IEEE802.11n có băng thơng 72.2 Mbps sử dụng 20 MHz Giả sử khoảng 40% thông lượng, chọn 30Mbps • TPR: 90% người dùng trải nghiệm không lớn độ trễ 25msec để truy cập trung tâm điện tốn đám mây Amazon gần thơng qua Internet Và độ trễ truy cập Internet cho LTE gần 100ms Vì vậy, chúng tơi chọn TPR 120 mili giây • TPL: Mặc dù thời gian trễ WiFi có biến động cao, giả định độ trễ /hop cho WiFi 20 ms Vì vậy, yêu cầu gửi qua N đám mây nhỏ mạng lưới khơng dây, phải 20*N ms Bảng cho ta biết số mức độ tiêu thụ lượng chế độ hoạt động thiết bị mobile phổ biến Mobile Devices PC PI PT HP iPAQ PDA 400MHz 0.9 0.3 1.3 Nokia N810 400MHz 0.8 1.5 Openmoko Neo Freerunner 0.27 Galaxy S2 1.5 GHz 0.36 1.7 Các thiết bị di động ngày phát triển có xu hướng tiêu thụ nhiều lượng Do thực nghiệm chọn thông số sau: PC: 1.0 watt ; PI: 0.3 watt; PT: 2.0 watts Chúng áp dụng giá trị tham số giải thích cho (9) - (12) thu kết Khoa học & Công nghệ - Số 13/Tháng - 2017 Hình Giả định mơ hình di chuyển ngẫu nhiên Trong hình xem xét tham số tỉ số tốc độ xử lý cloud/cloudlet Đối với liệu trao đổi trình đầu vào - xử lý - đầu ra, chúng tơi xem xét kích thước 10kb, 100kb Số lượng bước nhảy đại diện cho loạt chuyển động người dùng Nếu 1, người dùng không rời khỏi phạm vi cloudlet truy cập ban đầu Nếu 5, người dùng di chuyển xa bước nhảy khỏi phạm vi cloudlet truy cập ban đầu Hình Biểu đồ phân bổ tính tốn Ta thấy người sử dụng di chuyển khỏi định tuyến truy cập ban đầu với số lượng bước nhảy tùy theo liệu trao đổi Nếu kích thước liệu tăng, phạm vi người dùng di chuyển xung quanh giảm Chúng tăng số lượng hop đến 10, tìm thấy giá trị hợp lệ để giảm tải Điều có nghĩa kích thước liệu trao đổi khơng phải lớn, người dùng di chuyển xa định tuyến truy cập ban đầu Thuật tốn điều phối giảm tải cho mobile Q trình điều phối giảm tải tính tốn cho thiết bị di động thực theo biểu đồ hình Thiết bị di động gửi yêu cầu giảm tải đến cloudlet1, cloudlet kiểm tra, gửi thông điệp chấp nhận từ chối yêu cầu Nếu chấp nhận yêu cầu, thiết bị di động gửi liệu giảm đến cloudlet1 Cloudlet thực giảm tải chuyển tiếp yêu cầu đến vị trí giảm xác định Sau thực xong, cloudlet thực giảm tải gửi trả kết lại cho thiết bị di động Để điều phối trình giảm tải Journal of Science and Technology 53 ISSN 2354-0575 xây dựng hai thuật toán thuật toán để xác định vị trí giảm tải thuật tốn để điều phối q trình giảm tải tới vị trí xác định thuật tốn for (i=0; I < Vn; i++) 1) If (HT(wi,n) < Trequest ) and (HE(wi,n) < Emin) then 1.1) Emin = HE(wi,n) 1.2) H=n 2) end if next for return HMN Thuật toán CRA 2: Giảm tải cho tập trình Input: Danh sách trình cần giảm tải W Xắp xếp danh sách theo trình tự thời gian hồn thành nhiệm vụ while wi ! W Hình Biểu đồ trình điều phối xử lý yêu cầu từ Mobile device Mỗi nhiệm vụ giảm tải yêu cầu số lượng lệnh phải xử lý tính tốn theo thứ tự, cho hàm I Ví dụ I(ti) số lệnh nhiệm vụ ti Theo nhiệm vụ giảm tải cloudlet nhiệm vụ cần chuyển đến cloudlet Kích thước liệu giao tiếp cho hàm D Theo có D(ti) kích thước liệu cần trao đổi mobile node thực giảm tải Cho đồ thị G(N,R) với đỉnh node (cloudlet) xử lý giảm tải, cạnh thể đường liên kết liệu node, Một node xử lý n ! N phải thiết bị di động cloudlet cloud thời điểm nhiều nơi Như vậy: N = NS , NCL , NRC NS ∩ NCL ∩ NRC = b Các cạnh đường liên kết node với Ta gọi hàm B(na, nb) băng thông node na nb Gọi S hàm trả tốc độ xử lý node, ví dụ S(na) tốc độ tính tốn node na Gọi HE hàm heuristic trả giá trị ước tính lượng tiêu thụ cho nhiệm vụ thực thi node vùng phủ Như HE(wi,n) lượng tiêu thụ node n thực thi nhiệm vụ wi Gọi HT hàm heuristic trả giá trị ước tính thời gian hồn thành nhiệm vụ thực thi node vùng phủ Như HT(wi,n) thời gian hoàn thành node n thực thi nhiệm vụ wi Thuật toán CRA1: Xác định vị trí giảm tải Input: Thơng tin mobile device, wi H ! null 54 1) Yêu cầu thông tin mobile node IMN 2) Gọi CRA1 để Xác định vị trí giảm tải H 3) chuyển yêu cầu wi đến vị trí H 4) i++ end while 2.4 Kết kiểm tra Tiếp theo, mô lần với mạng gồm 10 cloudlet 1000 yêu cầu gửi đến thời gian 50000s Kết cho biểu đồ hình Chúng mô lần với mạng gồm 20 cloudlet 1000 yêu cầu gửi đến thời gian 50000s Kết cho biểu đồ hình Chúng ta nhận thấy: Số yêu cầu gửi đến cloudlet thể đường màu xanh Khi không sử dụng thuật tốn CRA u cầu khơng thể chấp nhận thực thể đường màu xanh thẫm Hình Phân bố tính tốn 10 cloudlet Khoa học & Công nghệ - Số 13/Tháng - 2017 Journal of Science and Technology ISSN 2354-0575 Hình Phân bố tính tốn 20 cloudlet Khi sử dụng thuật tốn CRA cloudlet chấp nhận thực yêu cầu thể đường màu đỏ, chấp nhận thể đường màu tím Những u cầu bị trả chuyển đến đám mây xa Nhìn vào biểu đồ ta có nhận xét rằng: Khi sử dụng thuật toán CRA yêu cầu phân bố cho cloudlet đồng để chấp nhận tối đa yêu cầu gửi đến Đồng thời số yêu cầu bị từ chối chuyển đến cloud xa nhiều Điều có nghĩa mạng động sử dụng thuật tốn phân bổ q trình tính tốn CRA chúng tơi Hệ thống mạng internet Trung tâm liệu đám mây xa giảm nhiều lưu lượng lưu thơng u cầu tính tốn; Góp phần tiết kiệm lượng cho tồn hệ thống internet Hơn việc chấp nhận yêu cầu gửi từ mobile tăng lên, đồng nghĩa với việc tăng cường chất lượng dịch vụ cho mạng di động Tài liệu tham khảo [1] Yaser Jararweh, Fadi Ababneh, Abdallah Khreishah, Fahd Dosari, “Scalable Cloudlet-based Mobile Computing Model”, Procedia Computer Science, Vol 34, pp 434-441, 2014 [2] Ying-Dar Lin; Chu, E.T.-H.; Yuan-Cheng Lai; Ting-Jun Huang, “Time-and-Energy-Aware Computation Offloading in Handheld Devices to Coprocessors and Clouds,” in Systems Journal, IEEE, vol.9, no.2, pp.393-405, June 2015 [3] Yi-Bing Lin et al “Performance Measurement of TDLTE, WiMAX and 3G Systems,” IEEE Wireless Communications, vol 20, no pp 153-160, June 2013 [4] Y.-C Shim, “Modeling and Analysis of Completion Time and Energy consumption of Applications in Mobile Cloud Computing Environments,” Int Journal of Advanced Computer Technology, vol 3, no 6, pp 60-66, 2014 [5] R Bradford, E Kotsovinos, A Feldmann, and H.Schioberg, “Live Wide-Area Migration of Virtual Machines including Local Persistent State,” VEE’07, June 2007 [6] E Harney, S Goasguen, J Martin, M Murphy, and M Westall, “The Efficacy of Live Virtual Machine Migrations over the Internet,” VTDC’07, November 2007 [7] P Payaswini and D.H Manjaiah, “Simulation and Performance Analysis of Vertical Handoff between WiFi and WiMAX using Media Independent Handover Services,” International Journal of Computer Applications, vol 87, no 4, Feb 2014 [8] K Kumar and Y.-H Lu, “Cloud Computing for Mobile Users: Can Offloading Computation Save Energy?” IEEE Computer, pp 51-56, April 2010 [9] A Carroll and G Heiser, “An Analysis of Power Consumption in a Smartphone,” USENIX Annual Technical Conference, 2010 AN COORDINATED ALGORITHM REDUCES ENERGY CONSUMPTION IN MOBILE CLOUD COMPUTING Abstract: Technology of local small clouds (cloudlet) is potential for strong growth The ability of small cloud technology enables service providers, application offload compute, storage with superior features than ever However, the combination of cloudlet with mobile networks data center in practice requires more technological solutions In this paper, we are interested in solutions to coordinate the process offloading Khoa học & Công nghệ - Số 13/Tháng - 2017 Journal of Science and Technology 55 ISSN 2354-0575 calculations for mobile devices, which reduces the computational requirements of the data center to the mobile network This lowers the needs to consume energy of the data center We propose an algorithm of cooperation among small clouds, addressing the above issues effectively The experimental results confirm that our solutions can significantly reduce energy costs and enhance the system’s ability to meet and improve service quality required by the users Từ khóa: Mobile network, small cloud, coordinated algorithm, cloudlet, MCC 56 Khoa học & Công nghệ - Số 13/Tháng - 2017 Journal of Science and Technology ... di động cloudlet - TPR: Độ trễ truyền thông nút di động remote cloud - PC: Năng lượng tiêu thụ q trình tính tốn nút di động theo đơn vị watt - PI: Năng lượng tiêu thụ thời gian nhàn rỗi nút di. .. mạng di động tới cloudlet khác Chúng đề xuất thuật toán điều phối giảm tải hiệu thiết bị di động, cloudlet cloud giải vấn đề nói Thuật tốn cho phép cloudlet điều phối yêu cầu giảm tải theo tiêu. .. hai mơ hình cho tính di động thiết bị di động: di động tuyến tính di động hình học Nếu ứng dụng tương tác u cầu tính tốn tập lệnh C, lệnh chia thành hai phần: phần phải thực nút di động phần lại