【摘要】：伴隨互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展以及基于“云”的移動(dòng)應(yīng)用的爆發(fā)式增長(zhǎng),數(shù)據(jù)流量急劇升高,移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)需要尋求新的發(fā)展方向以滿足更高的服務(wù)需求,但無(wú)論未來(lái)網(wǎng)絡(luò)如何演進(jìn),“云”的特征必不可少。云計(jì)算與移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,將有利于形成通信、計(jì)算、存儲(chǔ)“三位一體”的網(wǎng)絡(luò)形式,利用通信網(wǎng)絡(luò)承載計(jì)算任務(wù),利用計(jì)算技術(shù)來(lái)解決通信問題。因此新型的計(jì)算與通信相融合的云服務(wù)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)急需被提出并具備深遠(yuǎn)意義。計(jì)算卸載是移動(dòng)云計(jì)算的基本原理與主要服務(wù)交付模式,有利于用戶突破終端匱乏的物理資源的限制,實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的云服務(wù)和更優(yōu)的用戶體驗(yàn)。計(jì)算卸載主要具備的特性為交互性和置換性,用戶與云端在信息交互的過程中,通過消耗部分通信能耗與帶寬資源置換云端強(qiáng)大的存儲(chǔ)/計(jì)算資源。是否進(jìn)行計(jì)算卸載要考慮時(shí)間成本、能耗成本等多個(gè)因素,因此提出合理的計(jì)算卸載策略有利于用戶花銷的最小化和網(wǎng)絡(luò)利用的最優(yōu)化。針對(duì)上述兩個(gè)問題,本文首先對(duì)支撐移動(dòng)云服務(wù)的整體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行重構(gòu)與創(chuàng)新,然后綜合考慮任務(wù)信息,云端信息和通信網(wǎng)絡(luò)信息,提出適用于該架構(gòu)的多站點(diǎn)機(jī)會(huì)計(jì)算卸載策略。本文主要的研究工作與創(chuàng)新性如下:(1)基于計(jì)算和通信相融合的思想,本文設(shè)計(jì)了分層次分布式的移動(dòng)云服務(wù)架構(gòu),基于傳統(tǒng)的核心云服務(wù),融入新興的邊緣云服務(wù),并創(chuàng)新性的提出設(shè)備云服務(wù)。利用邊緣云將云服務(wù)拉近到接入側(cè),減少通信時(shí)延并緩解主干鏈路壓力;利用設(shè)備云將云服務(wù)進(jìn)一步融入到用戶端,實(shí)現(xiàn)終端的協(xié)同計(jì)算。同時(shí)本文還設(shè)計(jì)了基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)(Software-Defined Networking,SDN)技術(shù)的協(xié)同控制云服務(wù)系統(tǒng),有效的緩解分散的云資源帶來(lái)的管理難題。(2)基于分層次分布式部署的云服務(wù)架構(gòu),本文研究了基于SDN局部協(xié)同控制器指導(dǎo)的多站點(diǎn)計(jì)算卸載服務(wù)交付流程,分析了移動(dòng)環(huán)境下計(jì)算卸載服務(wù)具備的機(jī)會(huì)計(jì)算特性。提出了移動(dòng)環(huán)境下“終端-云端”有效連通概率的計(jì)算模型。最后通過Matlab對(duì)所提計(jì)算模型進(jìn)行仿真與驗(yàn)證,證明了該模型的有效性。(3)基于多站點(diǎn)機(jī)會(huì)計(jì)算卸載服務(wù)流程,本文綜合考慮計(jì)算任務(wù)信息、云端信息和網(wǎng)絡(luò)信道信息,設(shè)計(jì)了多站點(diǎn)計(jì)算卸載策略。本文用計(jì)算量和傳輸量定義任務(wù)狀態(tài)、用有效連通概率衡量云端狀態(tài)、用Gilbert-Elliott(GE)信道模型擬合無(wú)線信道狀態(tài),以最小化系統(tǒng)花銷(包括時(shí)間花銷、能耗花銷和懲罰花銷)為目標(biāo)將計(jì)算卸載問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化問題,建立基于帶有約束的馬爾科夫決策的數(shù)學(xué)模型,并利用帶有Q學(xué)習(xí)的向后迭代算法求解計(jì)算卸載的最優(yōu)策略。最后,通過Matlab仿真對(duì)比其他三種策略,結(jié)果證明了算法的優(yōu)越性,可以有效的減少用戶花銷。
[Abstract]:With the rapid development of the Internet and the explosive growth of mobile applications based on "cloud", the data flow increases sharply. Mobile communication networks need to seek new development direction to meet higher service demand, but no matter how the future network evolves, The features of the cloud are essential. The combination of cloud computing and mobile communication network will facilitate the formation of communication, computing, storage "trinity" network form, using the communication network to carry computing tasks, using computing technology to solve communication problems. Therefore, a new cloud service network architecture which combines computing and communication needs to be proposed and has profound significance. Computing uninstall is the basic principle and main service delivery mode of mobile cloud computing, which is helpful for users to break through the limitation of physical resources, and to realize complex cloud services and better user experience. The main characteristics of computing and uninstalling are interactivity and permutation. In the process of information exchange between user and cloud, the powerful storage / computing resources of cloud are replaced by consuming part of communication energy and bandwidth resources. Time cost, energy consumption cost and other factors should be taken into account in the calculation of uninstall. Therefore, a reasonable calculation and unloading strategy is proposed to minimize the cost of users and optimize the utilization of the network. Aiming at the above two problems, this paper first reconstructs and innovates the overall network architecture that supports mobile cloud services, and then synthetically considers task information, cloud information and communication network information. A multi-site opportunity computing uninstall strategy for this architecture is proposed. The main research work and innovation are as follows: (1) based on the integration of computing and communication, this paper designs a hierarchical distributed mobile cloud service architecture, which is based on the traditional core cloud services and integrates into the emerging edge cloud services. And innovative device cloud services. The edge cloud is used to bring the cloud service closer to the access side to reduce the communication delay and relieve the backbone link pressure. The device cloud is used to further integrate the cloud service into the client to realize the cooperative computing of the terminal. At the same time, this paper also designs a collaborative control cloud service system based on Software-Defined networking (SDN) technology, which can effectively alleviate the management problems caused by distributed cloud resources. (2) the cloud service architecture based on hierarchical distributed deployment. In this paper, the delivery process of multi-site computing unload service based on SDN local cooperative controller is studied, and the opportunistic computing characteristics of computing uninstall service in mobile environment are analyzed. A model for computing the effective connectivity probability of "terminal-cloud" in mobile environment is presented. Finally, the proposed model is simulated and verified by Matlab, which proves the validity of the model. (3) based on the multi-site opportunity to calculate the unloading service flow, this paper comprehensively considers computing task information, cloud information and network channel information. A multi-site calculation and uninstall strategy is designed. In this paper, the task state is defined by computation and transmission, cloud state is measured by effective connectivity probability, and wireless channel state is fitted by Gilbert-Elliott (GE) channel model to minimize system cost (including time cost). Energy consumption and penalty cost) as the goal, the computational unload problem is transformed into an optimization problem, a mathematical model based on constrained Markov decision is established, and a backward iterative algorithm with Q learning is used to solve the optimal strategy for calculating unload. Finally, compared with other three strategies through Matlab simulation, the results show that the superiority of the algorithm can effectively reduce the cost of users.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN929.5;TP393.09

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7 魯U(kuò)，

本文編號(hào)：2166936