移动云计算环境下基于任务依赖的计算迁移研究

移动终端硬件的资源受限问题可以通过将本地计算任务迁移至云端来缓解。然而,相比远程云端,某些实时要求较高的复杂应用更适合迁移至微云。这类应用中各任务之间的依赖关系也会对迁移方案产生较大影响。结合任务之间的依赖关系及微云的特点,基于遗传算法思想提出一种计算迁移方法。根据不同微云处理不同类型任务时的能力,将微云进行类型划分。根据移动应用中不同任务之间时序与数据的双重依赖关系,结合能耗和响应时间的考量,设计一个计算迁移算法,以获取具有较优效用值的迁移方案。通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

移动云计算的任务迁移方法

移动设备在移动过程中受到网络波动的影响很大,由于工作流中任务会传输到云端执行,会带来传输与接收的能耗,再加上所处云域中微云受到不同请求数、剩余资源等因素的影响,造成了微云响应延迟、任务等待执行时间延迟和网络活跃能量损耗,再加上异构网络对数据传输造成的切换延迟影响,使任务迁移延迟更加严重,所以在上传与接收阶段采用延时传输的策略,在保证总完成时间的基础上减少传输时间;在任务迁移阶段提出了微云跳跃选择算法和网络切换算法相结合的MJSA-NHA算法,通过跳跃选择找到合适的微云以减少不必要的响应与等待延迟,并且通过切换网络空闲—活跃状态减少网络能量损耗;并在延时传输基础上加入移动速度调节算法(MSAA),在发生网络变化过程中变换移动设备的速度,这样可以在减少网络切换次数的同时减少网络切换延迟。实验结果证明,延时传输策略比Random算法在总完成时间和移动端总能耗问题上优化了很多;MJSA-NHA比MuSIC算法、task delegation和code-offloading在迁移时间上分别优化了66%~86%、36%~56%和5%~8%,在能耗方面分别优化了56%~78%、25%~46%和6%~8%;MSAA比MuSIC算法、task delegation和code-offloading在网络切换延迟上优化了50%。     

移动云计算中的微云部署问题研究

在MCC(移动云计算)中,数据通常被存储到云中,有时面临带宽和连接等问题。微云能够在一定程度上解决连接问题。文章给出MCC的3层架构以及微云部署所采用的代理-客户端架构,分析微云存在的两大缺点,通过实现微云之间的负载均衡、负载共享和提供无缝移动云服务来改善服务质量,最后讨论微云在国防部门中的应用。     

Mobile Cloud Computing: Mode and Challenge

在移动互联网的推动下,云计算正在向着更智能、更多样、更广泛的方向发展,本文通过分析,探讨了未来移动云计算技术的业务应用模式与面临的技术和商业挑战.     

移动微云任务迁移与调度

为了解决移动微云中时间期限约束下的任务能效调度问题,提出一种基于自适应概率的分布式任务调度算法。算法分为两个阶段:资源发现阶段和自适应概率调度阶段。第一阶段主要通过修正的QoS OLSR协议,使发送任务执行请求的源节点周期性地收集邻近处理节点的资源信息;第二阶段主要根据源节点的任务到达率,以概率计算方式选择最优的处理节点执行任务,在满足时间约束的同时,达到最优的能效。经过大量仿真场景的验证,结果表明该算法在维持较高的任务完成率的同时,还可以降低任务完成的平均能耗。     

交互感知应用微云服务框架

当前,开发使用微云服务的交互感知应用时存在开发困难以及重复开发的问题.为解决这些问题,设计并实现了为交互感知应用提供微云服务的框架Bolt.Bolt服务框架以ZeroMQ消息处理队列为基础,分为三部分：Bolt Client Lib库、Bolt Service Lib库以及Bolt Broker代理,构成“Client-Broker-Service”的三级架构.Bolt Client Lib和Bolt Service Lib分别为移动端应用和微云端处理引擎分别提供API,使应用与处理引擎的开发得以分离,降低了开发难度并减少重复开发的情况.实验结果表明,与Gabriel等应用相比,Bolt服务框架使用的通信端口降低到2个,同时,将系统开销降低到1ms左右的时间.     

资源有限的微云服务模型研究

微云是一种自我维持的小型云,通过均衡用户的访问请求来提高移动服务的整体性能,但在实际应用中分散的用户需求会随时间动态变化,而服务资源需要根据请求预测情况进行提前部署。为优化微云服务模型的整体资源利用率,基于排队论构造符合生灭过程的微云有限资源服务模型,对比微云上单队列和多队列模型的性能指标,得出单队列多虚拟内核模型在相同服务强度的情况下优于多队列单虚拟内核模型的结论。实验结果表明,在适当增加虚拟内核的情况下,该微云服务模型可以优化系统整体性能。     

移动云计算:模式与挑战

在移动互联网的推动下,云计算正在向着更智能、更多样、更广泛的方向发展,本文通过分析,探讨了未来移动云计算技术的业务应用模式与面临的技术和商业挑战。     

战术云在战术边缘的应用研究

随着网络中心战的发展,战术边缘的态势感知和信息处理能力对瞬息万变的战争局势的影响越来越大。基于云计算技术的战术云可以为战术边缘提供强大的计算、存储和信息处理能力,分析对比了目前外军主要的四种战术云架构的技术特点,并以微云架构为基础,提出了一种基于软件定义的战术云方案,该方案可以灵活地为战术边缘的移动设备提供各种应用服务,同时可以保障业务的QoS以及优化无线资源的利用率。     

基于微云的移动视频预取系统

现有的移动视频通话研究大多集中在视音频同步、码率调整和能量节约等方面,忽视了用户在公共AP间切换时视频通话服务的中断重连问题。针对这一问题,提出了基于微云的移动视频预取系统来尽可能地减少通话重连次数。该系统通过本地微云为移动的用户预取视频流,并设计贪心预取算法来提高预取命中率。同时,设计低概率多阶马尔科夫预取进程调度算法和起始AP选择算法来平衡贪心预取引起的微云资源消耗过多的问题。仿真实验表明,CMVP可以获得90%以上的预取命中率,使QoE显著提升。