本文關(guān)鍵詞：面向5G的分層次分布式云服務(wù)系統(tǒng)資源優(yōu)化調(diào)度與分配，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：伴隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,傳統(tǒng)的語音業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流量占總體數(shù)據(jù)流量的比例越來越小,取而代之的是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流量急劇升高。下一代移動(dòng)通信系統(tǒng)(5G)必須能夠滿足極高的通信要求:數(shù)以百億計(jì)的移動(dòng)設(shè)備接入需求,應(yīng)用服務(wù)對(duì)計(jì)算處理資源、下載速率、傳輸時(shí)延要求越來越高,爆發(fā)式增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)流量正給網(wǎng)絡(luò)帶來極大的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),IMT-2020(5G)以及3GPP等標(biāo)準(zhǔn)化組織引入云計(jì)算和虛擬化技術(shù),提出功能模塊化、服務(wù)分層化、網(wǎng)絡(luò)虛擬化,以及接入面、數(shù)據(jù)面和控制面分離原則�？紤]到業(yè)界對(duì)于5G系統(tǒng)的普遍共識(shí),以及總結(jié)前人研究工作,本文提出了分層次分布式云服務(wù)網(wǎng)絡(luò)模型(HDCSN),該模型由“接入云+分布式微云+核心云”三層次組成,符合IMT-2020(5G)以及3GPP對(duì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)提出的基本需求。接入云考慮采用中移動(dòng)提出的C-RAN網(wǎng)絡(luò),部署超高密度的蜂窩小區(qū)以滿足海量移動(dòng)設(shè)備的接入需求。在接入云基礎(chǔ)之上,部署分布式微云系統(tǒng),將遠(yuǎn)端核心云服務(wù)器的服務(wù)能力遷移到本地區(qū)域,用戶可以從本地區(qū)域的微云服務(wù)器獲取到高質(zhì)量低時(shí)延的應(yīng)用服務(wù)。移動(dòng)設(shè)備和數(shù)據(jù)流量爆發(fā)式增長(zhǎng),對(duì)無線資源和虛擬資源的需求也隨之增長(zhǎng),然而,無線資源和虛擬資源的增長(zhǎng)速度卻相對(duì)慢了許多。因此,資源如何進(jìn)行高效地調(diào)度和分配,以此增加資源利用率和系統(tǒng)容量成為本文研究的重點(diǎn)問題。本文針對(duì)此問題進(jìn)行了以下研究:1)選取流媒體應(yīng)用作為研究對(duì)象。由于流媒體應(yīng)用對(duì)頻帶、功率、計(jì)算處理以及緩存等資源的消耗量巨大,因此,高效的資源調(diào)度和分配方案會(huì)有更大的優(yōu)勢(shì)。本文提出了資源聯(lián)合調(diào)度與分配方案(JRSA),依據(jù)不同區(qū)域的業(yè)務(wù)繁忙程度,采用集中式的資源調(diào)度方案;同時(shí),在每個(gè)區(qū)域內(nèi)部,C-RAN的無線資源與微云的虛擬資源之間需要協(xié)調(diào)分配,以盡可能提高資源利用效率。仿真結(jié)果顯示,JRSA方案能夠最大化資源利用效率,同時(shí),JRSA能夠均衡整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載,進(jìn)一步提高資源利用效率和擴(kuò)大系統(tǒng)容量。2)考慮在點(diǎn)播流媒體應(yīng)用服務(wù)場(chǎng)景下的分布式內(nèi)容緩存策略。本文以用戶獲取應(yīng)用服務(wù)的平均時(shí)延作為服務(wù)的QoS指標(biāo),通過分析不同流媒體服務(wù)在不同小區(qū)的流行度差異,提出了改進(jìn)型的分布式聚類內(nèi)容緩存與更新方案。仿真結(jié)果顯示,與傳統(tǒng)方案相比,應(yīng)用改進(jìn)型的內(nèi)容緩存和更新策略,用戶獲取服務(wù)的時(shí)延得到很大程度降低。同時(shí),由于采用以負(fù)載均衡為標(biāo)準(zhǔn)的更新方案,整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的“熱區(qū)冷區(qū)”負(fù)載不均衡問題得到很大程度緩解,實(shí)現(xiàn)了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載均衡。3)本文考慮當(dāng)系統(tǒng)處于業(yè)務(wù)繁忙狀態(tài)時(shí),如何高效利用資源以擴(kuò)大系統(tǒng)容量。當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)需要服務(wù)的用戶數(shù)量過于龐大,因?yàn)樨?fù)載過重而不可避免出現(xiàn)擁塞情況。本文采用D2D通信方式實(shí)現(xiàn)資源互助策略,節(jié)點(diǎn)間通過D2D通信相互傳輸數(shù)據(jù)和服務(wù),以此緩解基站和微云的負(fù)載壓力。仿真結(jié)果顯示,采用高效的D2D資源互助方案,能夠?yàn)槲⒃妻D(zhuǎn)移較大的帶寬負(fù)載壓力,同時(shí),也能夠使得蜂窩網(wǎng)的容量相應(yīng)地?cái)U(kuò)大。并且,蜂窩網(wǎng)的能效也大幅度提高。
【關(guān)鍵詞】：5G網(wǎng)絡(luò) 移動(dòng)云計(jì)算 分布式微云 D2D通信 資源調(diào)度與分配
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.5

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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4 王國(guó)棟;中小制造企業(yè)精益質(zhì)量導(dǎo)航方法及關(guān)鍵技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2011年

5 李健;聯(lián)合型連續(xù)運(yùn)行基準(zhǔn)站網(wǎng)的動(dòng)態(tài)定位服務(wù)機(jī)制[D];解放軍信息工程大學(xué);2011年

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7 敬龍江;低密度校驗(yàn)碼的構(gòu)造和設(shè)計(jì)研究[D];電子科技大學(xué);2007年

8 楊君剛;高速多級(jí)分組交換網(wǎng)絡(luò)若干關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];西安電子科技大學(xué);2008年

9 劉興長(zhǎng);大規(guī)模并行計(jì)算機(jī)光互連網(wǎng)絡(luò)研究[D];重慶大學(xué);2008年

10 林競(jìng)力;低密度校驗(yàn)碼的構(gòu)造及其應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2009年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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2 王炎慶;基于卡爾曼濾波器的神經(jīng)元干細(xì)胞序列圖像中活躍細(xì)胞的追蹤[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

3 王倩倩;CTCS-3級(jí)列控系統(tǒng)測(cè)試案例優(yōu)化生成方法研究[D];北京交通大學(xué);2011年

4 張旭光;功能—結(jié)構(gòu)雙向創(chuàng)新方法的商空間模型[D];浙江大學(xué);2010年

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6 李滿;一類復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的同步問題[D];北方工業(yè)大學(xué);2011年

7 石永濤;圖的控制參數(shù)的研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2011年

8 宋振國(guó);船舶管網(wǎng)水力計(jì)算方法研究[D];大連海事大學(xué);2011年

9 馮星星;一種面向?qū)ο笙到y(tǒng)功能的測(cè)試用例生成方法研究[D];華中師范大學(xué);2011年

10 馬艷萍;基于禁忌搜索算法的圖著色研究與實(shí)現(xiàn)[D];陜西師范大學(xué);2011年

  本文關(guān)鍵詞：面向5G的分層次分布式云服務(wù)系統(tǒng)資源優(yōu)化調(diào)度與分配，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：312184