【摘要】：近些年來,移動應(yīng)用程序和移動設(shè)備都取得了巨大的發(fā)展。但是與PC相比,移動設(shè)備依然無法運行數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用程序。這些設(shè)備都會受到電池電量、屏幕大小、無線通信等限制。為了突破這些限制,我們可以采用移動云計算技術(shù)。移動云計算可以定義為云計算的延伸。云計算具有強大的計算能力、海量的數(shù)據(jù)存儲功能以及提供新的商業(yè)模式,即計算資源以服務(wù)的方式提供給用戶。移動云計算的硬件資源還包含了移動設(shè)備。這樣就可以利用不同移動設(shè)備的集體傳感、網(wǎng)絡(luò)連接、存儲以及計算能力來建立一個分布式的基礎(chǔ)架構(gòu)。將移動應(yīng)用程序遷移到移動云平臺會面臨彈性劃分問題。 彈性劃分問題是一項復(fù)雜的問題。彈性劃分的結(jié)果會受到諸多因素的影響,其中包括輸入因素,限制因素以及劃分目標。輸入因素與電池電量,網(wǎng)絡(luò)狀況,設(shè)備負載,云負載以及當前執(zhí)行性能等因素相關(guān)。而限制因素是指資源消耗模型、用戶需求等。劃分目標可以是最低消耗,最高性能,最健壯或者最安全等。所以彈性劃分方法應(yīng)該基于以上因素進行劃分。 根據(jù)彈性應(yīng)用程序模型,本文提出了基于應(yīng)用程序的劃分消耗圖、彈性架構(gòu)、改進的(K+1)粗粒度劃分算法以及劃分消耗模型。改進的(K+1)粗粒度劃分算法用于劃分消耗圖。圖中點的權(quán)值是由移動設(shè)備的消耗和遷移到云服務(wù)器的消耗之和所組成。這兩部分消耗可以由一些上下文信息來表示,其中包括執(zhí)行時間、當前電量、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境以及劃分概率。劃分概率是由歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析得出的。這些信息的權(quán)重可以根據(jù)上下文感知的層次進行調(diào)節(jié)。為了適應(yīng)動態(tài)環(huán)境的變化,該算法可以進行再次劃分。劃分消耗模型被用于存儲和計算上下文信息。實驗將OCR項目部署在該架構(gòu)下。在不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和輸入條件下,該算法都得到了很好的執(zhí)行效果。
[Abstract]:In recent years, mobile applications and mobile devices have made great progress. But mobile devices are still unable to run data-intensive applications compared with PC. These devices are limited by battery power, screen size, wireless communication, etc. In order to overcome these limitations, we can use mobile cloud computing technology. Mobile cloud computing can be defined as an extension of cloud computing. Cloud computing has powerful computing power, massive data storage and provides a new business model, that is, computing resources to provide services to users. Mobile cloud computing hardware resources also include mobile devices. A distributed infrastructure can be built using the collective sensing, network connectivity, storage, and computing capabilities of different mobile devices. Migrating mobile applications to mobile cloud platforms will face a problem of elastic partitioning. Elastic partition is a complex problem. The results of elastic partitioning are affected by many factors, including input factors, limiting factors and dividing objectives. Input factors are related to battery power, network status, device load, cloud load, and current execution performance. The limiting factors are the resource consumption model, user demand and so on. The goal can be the lowest cost, the highest performance, the most robust or the safest, etc. So the elastic partition method should be based on the above factors. Based on the elastic application model, this paper presents an application-based partition consumption graph, an elastic architecture, an improved (K1) coarse-grained partitioning algorithm and a partitioning consumption model. The improved (K 1) coarse-grained partitioning algorithm is used to partition the consumption graph. The weights of the midpoint are composed of the consumption of mobile devices and the consumption of migration to cloud servers. These two components of consumption can be represented by some context information, including execution time, current power, network environment, and partition probability. The probability of division is derived from the statistical analysis of historical data. The weight of this information can be adjusted according to the context-aware hierarchy. In order to adapt to the change of dynamic environment, the algorithm can be divided again. The partition consumption model is used to store and compute context information. The experiment deploys the OCR project under this architecture. Under different network environment and input conditions, the algorithm has a good performance.
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP3

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本文編號：2407102