【摘要】：近年來(lái),隨著智能移動(dòng)設(shè)備的廣泛普及,一大批移動(dòng)應(yīng)用也涌現(xiàn)出來(lái),深入到人們生活的方方面面。這些移動(dòng)應(yīng)用強(qiáng)大的功能和豐富的體驗(yàn)對(duì)設(shè)備的處理能力提出了越來(lái)越高的要求,進(jìn)而刺激著智能移動(dòng)設(shè)備的快速升級(jí)換代。然而,移動(dòng)設(shè)備上有限的資源仍越來(lái)越明顯地成為了限制移動(dòng)應(yīng)用體驗(yàn)及其適用場(chǎng)景的瓶頸。隨著移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的持續(xù)升級(jí)和云計(jì)算技術(shù)的逐漸成熟,研究者們嘗試將移動(dòng)應(yīng)用中計(jì)算復(fù)雜的部分通過無(wú)線網(wǎng)絡(luò)遷移到云端運(yùn)行,從而突破智能移動(dòng)設(shè)備的資源瓶頸、提升應(yīng)用的體驗(yàn)。隨著相關(guān)的研究成果逐漸積累,人們將這一新興領(lǐng)域稱為移動(dòng)云計(jì)算。研究者們從理論分析、框架設(shè)計(jì)、關(guān)鍵技術(shù)的設(shè)計(jì)與驗(yàn)證、實(shí)際案例分析等角度對(duì)這一思想進(jìn)行了深入的探討和研究,并得到了許多令人振奮的結(jié)果。本論文基于前人的工作,著眼于在移動(dòng)應(yīng)用中占很大比例的交互式應(yīng)用,對(duì)其特性進(jìn)行分析,并設(shè)計(jì)了在移動(dòng)云環(huán)境下對(duì)其進(jìn)行性能優(yōu)化的整套框架和平臺(tái)。由于移動(dòng)交互式應(yīng)用對(duì)響應(yīng)時(shí)間敏感而其計(jì)算往往相對(duì)復(fù)雜的特性,在開發(fā)中確定其質(zhì)量指標(biāo)(如識(shí)別率、精確度等)時(shí)極大地受限于移動(dòng)設(shè)備的處理能力。在這一移動(dòng)云計(jì)算平臺(tái)中,在對(duì)應(yīng)用進(jìn)行計(jì)算遷移的同時(shí),通過自動(dòng)調(diào)節(jié)應(yīng)用參數(shù)(如迭代次數(shù)、數(shù)據(jù)集大小等)的方式對(duì)應(yīng)用的質(zhì)量指標(biāo)也一同進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。通過在其上測(cè)試一個(gè)基于圖像的物體識(shí)別應(yīng)用,本文相比傳統(tǒng)的優(yōu)化框架能更為顯著地為這一示例應(yīng)用提升性能。在這一平臺(tái)的優(yōu)化框架中,應(yīng)用性能的質(zhì)量指標(biāo)和常規(guī)指標(biāo)對(duì)上述可調(diào)參數(shù)和遷移方案的依賴關(guān)系是通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式自動(dòng)學(xué)習(xí)得到的,是這一優(yōu)化框架中的一個(gè)重點(diǎn)及難點(diǎn)。在移動(dòng)云計(jì)算的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中,稀疏的歷史執(zhí)行記錄是不可避免的常態(tài)。針對(duì)這一挑戰(zhàn),本文將應(yīng)用的性能模型分割成若干個(gè)子模型分別進(jìn)行離線的訓(xùn)練和學(xué)習(xí),而當(dāng)在線性能預(yù)測(cè)時(shí)則將這些子模型連接組合起來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè),從而提高了對(duì)數(shù)據(jù)稀疏問題的魯棒性。此外,本文以自動(dòng)訓(xùn)練得到的特征向量來(lái)表征模塊間、設(shè)備間的相似性,并利用這些相似性降低新設(shè)備、新應(yīng)用的歷史執(zhí)行記錄不足帶來(lái)的影響。通過一系列的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,本文設(shè)計(jì)的預(yù)測(cè)框架能夠很好地應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)環(huán)境中歷史數(shù)據(jù)稀疏的問題。在這一平臺(tái)的優(yōu)化框架中,除上述對(duì)應(yīng)用性能的預(yù)測(cè)之外,對(duì)應(yīng)用遷移方案的決策也同樣至關(guān)重要。基于對(duì)應(yīng)用性能的預(yù)測(cè),本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于遺傳算法的通用算法對(duì)各種移動(dòng)交互式應(yīng)用的遷移方案進(jìn)行決策,并在其中集成了對(duì)數(shù)據(jù)并行、流水線等分布式加速的決策。通過示例數(shù)據(jù)的實(shí)際運(yùn)行情況得知,這一通用算法在給出高質(zhì)量決策的同時(shí)能夠很好地滿足大多數(shù)移動(dòng)交互式應(yīng)用的實(shí)時(shí)性需求。而針對(duì)基于數(shù)據(jù)流的移動(dòng)交互式應(yīng)用,本文提出將計(jì)算同時(shí)遷移到多個(gè)微云上以突破其帶寬瓶頸,并針對(duì)這一場(chǎng)景中存在的多用戶競(jìng)爭(zhēng)微云資源的問題,設(shè)計(jì)了統(tǒng)一對(duì)多個(gè)用戶進(jìn)行遷移決策的啟發(fā)式算法。這一算法中分布式的離線預(yù)處理與集中式的在線啟發(fā)式?jīng)Q策相結(jié)合的方案使得其實(shí)時(shí)性及擴(kuò)展性都得到了較好的保障。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,這一算法能夠在多微云場(chǎng)景下實(shí)時(shí)地為區(qū)域內(nèi)的所有用戶決策出近乎理論最優(yōu)的遷移方案。在對(duì)移動(dòng)交互式應(yīng)用的特點(diǎn)及其實(shí)際運(yùn)用中的需求進(jìn)行深入分析之后,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了面向這類應(yīng)用的移動(dòng)云計(jì)算平臺(tái),并在其中設(shè)計(jì)了適合于這類應(yīng)用的特殊優(yōu)化框架。本文隨后對(duì)其中最為關(guān)鍵的性能預(yù)測(cè)及遷移決策算法進(jìn)行了深入地探討,為其分別設(shè)計(jì)了高效的算法,并用示例應(yīng)用在實(shí)際平臺(tái)上對(duì)其進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)證。綜合各部分的實(shí)驗(yàn)結(jié)果讓我們相信,本文的研究工作能對(duì)未來(lái)工業(yè)界在實(shí)際的移動(dòng)云環(huán)境下為交互式應(yīng)用進(jìn)行性能優(yōu)化提供有益的參考和借鑒。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN929.5;TP311.52

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本文編號(hào)：2516399