[论文解读] On Mobile Cloud for Smart City Applications

Manfred Sneps-Sneppe, Dmitry Namiot|arXiv (Cornell University)|May 10, 2016

Caching and Content Delivery参考文献 29被引用 10

一句话总结

本文提出了一种专为智慧城市建设应用而设计的移动云计算框架，强调通过云服务从移动设备聚合和处理数据。它识别了选择移动云服务的关键标准，以支持对城市智能和实时决策至关重要的数据密集型、多源融合应用。

ABSTRACT

This paper is devoted to mobile cloud services in Smart City projects. As per mobile cloud computing paradigm, the data processing and storage are moved from the mobile device to a cloud. In the same time, Smart City services typically contain a set of applications with data sharing options. Most of the services in Smart Cities are actually mashups combined data from several sources. This means that access to all available data is vital to the services. And the mobile cloud is vital because the mobile terminals are one of the main sources for data gathering. In our work, we discuss criteria for selecting mobile cloud services.

研究动机与目标

• 通过移动云计算解决智慧城市建设应用中整合多样化数据源的挑战。
• 识别选择移动云服务的关键标准，以确保在城市环境中具备可靠性和性能。
• 支持整合多源输入的数据融合服务开发，以增强智慧城市的各项功能。
• 通过将计算任务从移动设备卸载到云，实现对实时数据的处理和决策。
• 利用移动云基础设施实现异构城市系统间无缝的数据共享和互操作性。

提出的方法

• 提出一种移动云架构，将数据处理和存储从移动设备卸载到集中式云平台。
• 强调移动终端作为城市感知和监控主要数据源的作用。
• 基于性能、可用性和数据集成能力，提出一组移动云服务选择标准。
• 将移动云模型应用于支持数据融合应用，以聚合和关联来自多个城市数据源的信息。
• 依赖基于云的处理能力，实现对移动设备实时数据流的可扩展和动态处理。
• 以 CloudNet 2016 会议投稿为平台，验证该框架在智慧城市用例中的适用性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在智慧城市建设应用中，应依据哪些标准来指导移动云服务的选择？
• RQ2 移动云计算如何增强城市环境中数据集成与处理能力？
• RQ3 在智慧城市生态系统中，移动设备在数据采集与处理中扮演何种角色？
• RQ4 如何通过移动云架构有效支持多源数据融合？
• RQ5 智慧城市中可扩展且可靠的移动云服务的关键架构需求是什么？

主要发现

• 移动云计算对于在智慧城市建设应用中实现可扩展的数据处理和存储至关重要。
• 智慧城市的融合数据服务需要能够访问来自移动设备和城市传感器的多样化实时数据流。
• 选择移动云服务必须考虑性能、可靠性及互操作性，以支持关键任务型城市应用。
• 将数据处理从移动设备卸载到云，可提升系统效率并支持实时分析。
• 该框架在通过基于云的移动计算支持复杂、数据密集型智慧城市服务方面展现出可行性。
• 本研究为评估和选择专为城市智慧基础设施量身定制的移动云服务，提供了一套结构化方法。