As video traffic increases with plentiful multimedia services and the proliferation of mobile devices such as smartphone, stream mining is getting attention to extract valuable information out of multimedia big data. By applying mobile cloud computing to this stream mining, resource-scarce mobile devices could offload the workload of heavy applications to a remote cloud. However, resource provisioning for task scheduling is inherent challenge of stream mining in cloud computing. In this paper, extending the stream mining, we consider problem of resource provisioning and bitrate scaling for a multimedia big data processing. We aim to minimize the virtual machine (VM) leasing cost and the error cost while satisfying deadline constraint. Then, we develop a bitrate scaling and task scheduling algorithm that finds optimal bitrate & task scheduling strategy. Our simulation result shows the efficiency of bitrate scaling in task scheduling in cloud computing environment.
다양한 멀티미디어 서비스와 무선 디바이스들의 확산으로 인해 비디오 트래픽이 증가하면서 멀티미디어 빅데이터에서 가치 있는 정보를 추출하는 스트림 마이닝이 주목을 받고 있다. 모바일 클라우드 컴퓨팅을 스트림 마이닝에 적용함으로써 무선 디바이스들은 높은 자원을 요구하는 작업을 클라우드에 오프로드 할 수 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅에서의 작업 스케줄링은 클라우드 환경의 스트림 마이닝의 고유의 문제이다. 유저들에 의해 요청된 작업을 적절한 클라우드 자원에 할당하여 비용을 줄이는 것이 목표이다. 이 논문에서는 스트림 마이닝을 확장하여 클라우드 자원 확보와 비트레이트 스케일링 문제를 살펴보았다. 작업 마감 기한을 만족하는 동시에 자원 대여 비용과 오류 비용을 최소화 하는 알고리즘을 제시했으며, 시뮬레이션 결과는 작업 스케줄링에서의 비트레이트 스케일링의 효율성을 보여준다.
