【摘要】：為了緩解云數(shù)據(jù)中心處理海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時(shí)面臨的巨大壓力,如超額的通信負(fù)載、無(wú)法預(yù)測(cè)的延遲及對(duì)終端用戶移動(dòng)的支持不足等,思科提出了新型計(jì)算模式“霧計(jì)算”。在霧計(jì)算中,霧節(jié)點(diǎn)可以在網(wǎng)絡(luò)邊緣實(shí)現(xiàn)低延遲交互,有效的降低響應(yīng)時(shí)延,云數(shù)據(jù)中心能提供計(jì)算能力更強(qiáng)、存儲(chǔ)空間更大的中心化處理資源,從而實(shí)現(xiàn)快速計(jì)算。霧計(jì)算商業(yè)化逐漸擴(kuò)大后,霧節(jié)點(diǎn)服務(wù)憑借其基礎(chǔ)設(shè)備價(jià)格低及部署、維護(hù)簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)受到用戶的關(guān)注,僅僅使用霧層資源能很大程度的節(jié)約任務(wù)執(zhí)行費(fèi)用,卻需要付出很大的時(shí)間代價(jià),影響了用戶的服務(wù)體驗(yàn),協(xié)同利用霧-云多層資源提供服務(wù)可以在保證時(shí)延不影響服務(wù)體驗(yàn)的情況下降低費(fèi)用。工作流系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的需求管理復(fù)雜的霧-云多層資源分配和優(yōu)化工作流任務(wù)調(diào)度,如何合理使用霧-云多層資源為工作流任務(wù)提供滿足服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)需求的服務(wù)是值得研究的問(wèn)題。由于用戶具有移動(dòng)性,且霧節(jié)點(diǎn)提供服務(wù)的范圍有限,用戶位置的變動(dòng)會(huì)引起工作流中不同任務(wù)請(qǐng)求服務(wù)資源時(shí)連接到的霧節(jié)點(diǎn)存在差異。這在一定程度上限制了任務(wù)可使用的霧節(jié)點(diǎn)范圍,雖然任務(wù)傳輸?shù)届F節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行能快速的得到響應(yīng),但是執(zhí)行速度慢、效率低。用戶位置變動(dòng)雖然會(huì)影響請(qǐng)求霧節(jié)點(diǎn)資源,但是對(duì)請(qǐng)求云資源沒(méi)有影響,在用戶移動(dòng)過(guò)程中協(xié)同利用霧-云資源執(zhí)行任務(wù)可以保證任務(wù)能及時(shí)的請(qǐng)求到資源。本文一方面研究霧計(jì)算環(huán)境中如何利用霧-云多層資源協(xié)同為工作流任務(wù)提供滿足QoS需求的服務(wù),并結(jié)合粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和Min-Miin算法提出霧計(jì)算環(huán)境中使用霧-云多層資源的滿足截止時(shí)間約束的費(fèi)用優(yōu)化工作流任務(wù)調(diào)度策略(a Cost-effective Time-constrained task scheduling Strategy using fog-cloud multi-layer resources in Fog computing,CTSF)。另一方面,考慮到用戶位置變動(dòng)會(huì)限制任務(wù)請(qǐng)求資源時(shí)連接到霧節(jié)點(diǎn)的范圍,進(jìn)而會(huì)對(duì)執(zhí)行任務(wù)的QoS產(chǎn)生影響,本文在CTSF策略的基礎(chǔ)上,提出位置感知的霧計(jì)算環(huán)境中使用霧-云多層資源的滿足截止時(shí)間約束的費(fèi)用優(yōu)化工作流任務(wù)調(diào)度策略(a Cost-effective Time-constrained task scheduling Strategy using fog-cloud multi-layer resources in Location-aware Fog computing,CTSLF)。本文的主要工作如下:1.由于使用單層霧資源無(wú)法為用戶提供同時(shí)滿足低時(shí)延、低費(fèi)用要求的服務(wù),本文研究在工作流任務(wù)調(diào)度中如何使用霧-云協(xié)同計(jì)算資源為任務(wù)提供服務(wù)。在任務(wù)調(diào)度中,利用PSO算法對(duì)調(diào)度方案進(jìn)行優(yōu)化,并使用Min-Min算法解決調(diào)度方案中出現(xiàn)的資源沖突問(wèn)題。本文將任務(wù)調(diào)度算法與霧計(jì)算環(huán)境中工作流任務(wù)執(zhí)行的時(shí)間模型、費(fèi)用模型相結(jié)合,提出了CTSF策略。實(shí)驗(yàn)從適應(yīng)度值、執(zhí)行費(fèi)用、執(zhí)行時(shí)間、計(jì)算時(shí)間和通信時(shí)間幾個(gè)方面對(duì)策略進(jìn)行了對(duì)比分析,結(jié)果表明,本文提出的CTSF策略能夠產(chǎn)生滿足截止時(shí)間約束且費(fèi)用優(yōu)化的調(diào)度方案。2.結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景中用戶終端的移動(dòng)性,本文在研究CTSF策略的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步考慮了用戶移動(dòng)情況下如何利用霧-云協(xié)同計(jì)算資源為任務(wù)提供滿足QoS需求的服務(wù),提出CTSLF策略。在CTSLF策略中,工作流任務(wù)請(qǐng)求資源時(shí)用戶的位置決定了任務(wù)可以連接到哪些霧節(jié)點(diǎn),但是受前驅(qū)任務(wù)的影響,同一任務(wù)在不同調(diào)度方案中請(qǐng)求資源的時(shí)刻是不同的,為此本文給出了任務(wù)請(qǐng)求資源時(shí)如何定位用戶位置、以及如何確定任務(wù)可連接的服務(wù)資源范圍的方法。本文最終通過(guò)適應(yīng)度值、執(zhí)行費(fèi)用、執(zhí)行時(shí)間、計(jì)算時(shí)間和通信時(shí)間幾個(gè)方面的實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明了CTSLF策略的可行性。由于當(dāng)前霧計(jì)算環(huán)境中單層霧資源為用戶提供的服務(wù)無(wú)法滿足用戶的QoS(如低時(shí)延、低費(fèi)用等)需求,本文研究了如何管理霧計(jì)算環(huán)境中的霧-云多層資源使其以協(xié)同合作的方式為任務(wù)提供滿足QoS要求的服務(wù),并結(jié)合PSO算法和Min-Min算法設(shè)計(jì)了能夠產(chǎn)生滿足用戶時(shí)間約束且費(fèi)用優(yōu)化調(diào)度方案的調(diào)度策略CTSF。在此基礎(chǔ)上,本文考慮到實(shí)際場(chǎng)景中用戶的移動(dòng)性,研究了移動(dòng)情況下如何利用霧計(jì)算環(huán)境中的霧-云協(xié)同計(jì)算資源為任務(wù)提供滿足QoS要求的服務(wù),并基于CTSF策略設(shè)計(jì)了調(diào)度策略CTSLF。最終通過(guò)實(shí)驗(yàn)說(shuō)明本文兩種策略的有效性。
【圖文】：

該架構(gòu)中云服務(wù)器與霧節(jié)點(diǎn)共存，但霧服務(wù)不是必須的，用戶終端與霧節(jié)點(diǎn)、逡逑霧節(jié)點(diǎn)與霧節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)局域網(wǎng)（ＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ，邋ＬＡＮ）通信，用戶終端與逡逑云、霧節(jié)點(diǎn)與云之間通過(guò)廣域網(wǎng)（ＷｉｄｅＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ，邋ＷＡＮ）通信［８，９】，圖１．２展逡逑示了云計(jì)算與霧計(jì)算架構(gòu)。總的來(lái)說(shuō)，霧計(jì)算能夠提供和云計(jì)算一樣的服務(wù)，但逡逑２逡逑

（ａ）邋Ｍ２Ｍ邋Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ邋Ｆｏｒｅｃａｓｔ邐（ｂ）邋ＩＰ邋Ｔｒａｆｆｉｃ邋Ｆｏｒｅｃａｓｔ逡逑圖１．１：思科視覺(jué)網(wǎng)絡(luò)指數(shù)：預(yù)測(cè)與趨勢(shì)（２０１７－２０２２）逡逑Ｆｉｇ．邋１．１：邋Ｃｉｓｃｏ邋Ｖｉｓｕａｌ邋Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ邋Ｉｎｄｅｘ：邋Ｆｏｒｅｃａｓｔ邋ａｎｄ邋Ｔｒｅｎｄｓ邋（２０１７－２０２２）逡逑將會(huì)帶來(lái)較長(zhǎng)的傳播時(shí)延，這對(duì)于用戶體驗(yàn)來(lái)說(shuō)是無(wú)法忍受的，，如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解逡逑決方案要求低延遲和立即處理數(shù)據(jù)，企業(yè)無(wú)法承受終端設(shè)備層和基于云的物聯(lián)網(wǎng)逡逑平臺(tái)之間數(shù)據(jù)往返傳輸造成的延遲；其次，對(duì)移動(dòng)場(chǎng)景支持不足，例如在高速移逡逑動(dòng)的車載網(wǎng)絡(luò)中，司機(jī)要求快速實(shí)時(shí)的感知路況及交通流等數(shù)據(jù)；再有，大量的逡逑設(shè)備接入云端，網(wǎng)絡(luò)帶寬就顯得捉襟見(jiàn)肘，網(wǎng)絡(luò)擁塞則會(huì)影響用戶的ＱｏＳ；此外，逡逑云計(jì)算還面臨著無(wú)法滿足地理位置分布相關(guān)的感知環(huán)境的實(shí)時(shí)要求及安全性隱逡逑私性不容客觀等挑戰(zhàn)。為了緩解云計(jì)算的壓力以及為用戶提供良好的ＱｏＳ，霧計(jì)逡逑算的架構(gòu)模式應(yīng)運(yùn)而生，該架構(gòu)提供了計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源在霧節(jié)點(diǎn)（如路由逡逑器、交換機(jī)、代理服務(wù)器、基站等）本地處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)⑴。逡逑霧計(jì)算最初由思科定義為“云計(jì)算范式的擴(kuò)展
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP308;TP393.09

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本文編號(hào)：2620816