【摘要】：隨著移動(dòng)通信技術(shù)的不斷進(jìn)步,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)得到蓬勃發(fā)展。同時(shí),以智能手機(jī)、平板電腦、車(chē)載終端為代表的移動(dòng)終端得到了廣泛的普及,并為移動(dòng)應(yīng)用的快速發(fā)展提供了有力的支撐。目前,移動(dòng)應(yīng)用已經(jīng)進(jìn)入到人們生活的各個(gè)領(lǐng)域,人們能夠通過(guò)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)獲取各種信息和服務(wù)。雖然移動(dòng)終端在硬件技術(shù)方面取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步,但是相較于傳統(tǒng)計(jì)算終端其資源仍然有限。隨著云計(jì)算技術(shù)的興起,越來(lái)越多的企業(yè)和個(gè)人用戶(hù)開(kāi)始使用云服務(wù)來(lái)提升工作效率,降低成本。云服務(wù)提供者能夠通過(guò)網(wǎng)絡(luò)以按需、易擴(kuò)展的方式為用戶(hù)提供所需的資源。移動(dòng)云平臺(tái)主要由中心云、微云和自組織虛擬云等組成,移動(dòng)云計(jì)算結(jié)合了云計(jì)算和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的各自?xún)?yōu)勢(shì),能夠更好地滿足移動(dòng)終端用戶(hù)對(duì)計(jì)算高效性和服務(wù)便捷性的需求。移動(dòng)云計(jì)算中的任務(wù)卸載技術(shù)通過(guò)將移動(dòng)終端負(fù)載較重的任務(wù)轉(zhuǎn)移到云平臺(tái)處理,突破了移動(dòng)終端的資源局限性所帶來(lái)的性能瓶頸。本文主要針對(duì)移動(dòng)云計(jì)算中的任務(wù)卸載策略問(wèn)題和任務(wù)卸載性能優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行研究,具體工作如下:首先,本文分析了現(xiàn)有任務(wù)卸載策略的不足,即單一云平臺(tái)的資源特征無(wú)法滿足多種任務(wù)卸載要求,提出了移動(dòng)云平臺(tái)的互聯(lián)架構(gòu),該架構(gòu)聚合了異構(gòu)移動(dòng)云平臺(tái)(中心云、微云和車(chē)載云)的多種資源,形成了多粒度的資源供應(yīng)模式,從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)多種任務(wù)卸載請(qǐng)求的支持。為了提高任務(wù)卸載的成功率和對(duì)應(yīng)的卸載性能,本文提出了一種靈活的任務(wù)卸載策略,該策略能夠分析不同云平臺(tái)執(zhí)行任務(wù)對(duì)應(yīng)的卸載性能,然后根據(jù)分析的卸載性能選擇一個(gè)合適的云平臺(tái)進(jìn)行任務(wù)卸載。對(duì)于車(chē)載云的卸載服務(wù),提出了車(chē)載云中的可靠工作節(jié)點(diǎn)(車(chē)載終端)選擇算法,該算法根據(jù)工作節(jié)點(diǎn)的連接狀況和資源狀況進(jìn)行工作節(jié)點(diǎn)的選擇。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)中心云和微云不能滿足卸載要求時(shí),車(chē)載云能夠節(jié)省約46%的智能終端能耗,平均任務(wù)卸載成功率約為85%。然后,本文針對(duì)車(chē)載終端上負(fù)載較重的任務(wù),分析了中心云提供卸載服務(wù)的局限性,即網(wǎng)絡(luò)延時(shí)較大。為了能夠降低任務(wù)響應(yīng)時(shí)間,本文提出了一種聯(lián)合微云和中心云的分布式協(xié)作卸載機(jī)制。根據(jù)請(qǐng)求的任務(wù)能否進(jìn)行并行處理,把對(duì)應(yīng)的任務(wù)分為兩類(lèi):不可并行處理的任務(wù)和可并行處理的任務(wù)。對(duì)于不可并行處理的任務(wù),提出了多種高效聚合方案以滿足不同的任務(wù)要求。對(duì)于可并行處理的任務(wù),提出了高效的任務(wù)分配和協(xié)作執(zhí)行機(jī)制,即微云傳輸一部分?jǐn)?shù)據(jù)到中心云處理,從而實(shí)現(xiàn)分布式并行計(jì)算以降低任務(wù)響應(yīng)時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法與現(xiàn)有的方法相比,平均任務(wù)響應(yīng)時(shí)間降低了約45%。其次,由于車(chē)載終端具有較強(qiáng)的移動(dòng)性,車(chē)載云主要利用車(chē)載終端的位置信息來(lái)選擇提供卸載服務(wù)的節(jié)點(diǎn)(車(chē)載終端)。為了降低車(chē)載云的任務(wù)響應(yīng)時(shí)間,本文提出了一種基于競(jìng)爭(zhēng)的節(jié)點(diǎn)自適應(yīng)位置更新方法。該方法包括三個(gè)算法:下一跳節(jié)點(diǎn)的自適應(yīng)位置更新算法、不可達(dá)下一跳節(jié)點(diǎn)刪除算法和基于競(jìng)爭(zhēng)的信標(biāo)消息廣播算法。該方法基于節(jié)點(diǎn)的位置偏差值和數(shù)據(jù)傳輸自適應(yīng)觸發(fā)下一跳節(jié)點(diǎn)的位置更新,利用專(zhuān)用超時(shí)時(shí)間來(lái)發(fā)現(xiàn)不可達(dá)下一跳節(jié)點(diǎn)。另外,該方法通過(guò)節(jié)點(diǎn)之間的位置關(guān)系來(lái)確定影響網(wǎng)絡(luò)連通和數(shù)據(jù)傳輸?shù)年P(guān)鍵節(jié)點(diǎn),然后對(duì)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行位置更新。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與現(xiàn)有的方法相比,提出的方法降低了平均響應(yīng)時(shí)間,提高了任務(wù)投遞率。最后,由于微云訪問(wèn)點(diǎn)的無(wú)線資源有限,在微云向多用戶(hù)提供卸載服務(wù)的過(guò)程中,如何保證多個(gè)用戶(hù)的任務(wù)響應(yīng)時(shí)間滿足卸載要求是提升微云卸載性能的難點(diǎn)。本文提出了一種微云環(huán)境下基于服務(wù)效用的傳輸調(diào)度算法。該算法從微云提供卸載服務(wù)的角度考慮公平性問(wèn)題,利用數(shù)據(jù)傳輸率,服務(wù)率以及任務(wù)剩余時(shí)間之間的比例關(guān)系建立了服務(wù)效用函數(shù)。提出的調(diào)度算法在各個(gè)時(shí)隙從多個(gè)用戶(hù)中選擇一個(gè)服務(wù)效用值最大的用戶(hù)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,以提升服務(wù)公平性,服務(wù)質(zhì)量以及服務(wù)效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法與現(xiàn)有的方法相比,平均系統(tǒng)服務(wù)成功率上升了約3.7%,平均系統(tǒng)服務(wù)效率提高了10%。
【圖文】：

- 49 -于動(dòng)態(tài)聚合方案并且小于隨機(jī)聚合方案。圖3-7 響應(yīng)時(shí)間性能評(píng)測(cè)Fig. 3-7 Performance evaluation for response time圖3-8 通信開(kāi)銷(xiāo)性能評(píng)測(cè)Fig. 3-8 Performance evaluation for communication cost3.5.2 AMF 協(xié)作執(zhí)行的性能評(píng)測(cè)在第一種任務(wù)中，數(shù)據(jù)塊大小為 1200KB（這里稱(chēng)為大數(shù)據(jù)塊），微云與中心云之間的帶寬為 4800Kbps（傳輸一個(gè)大數(shù)據(jù)塊需要的時(shí)間為 2s）。一個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)處理的最小數(shù)據(jù)單元為 20KB（這里稱(chēng)為小數(shù)據(jù)塊），，對(duì)應(yīng)的處理時(shí)間為 1s，一個(gè)大數(shù)據(jù)塊包含 60 個(gè)小數(shù)據(jù)塊。實(shí)驗(yàn)參考了文獻(xiàn)[51]中的人臉識(shí)別應(yīng)用，輸入數(shù)據(jù)為圖片，輸出結(jié)果為每張圖片包含人臉的個(gè)數(shù)。針對(duì)不同計(jì)算能力的微云和中心云，實(shí)驗(yàn)測(cè)試了兩種場(chǎng)景。對(duì)于場(chǎng)景 1

圖3-7 響應(yīng)時(shí)間性能評(píng)測(cè)Fig. 3-7 Performance evaluation for response time圖3-8 通信開(kāi)銷(xiāo)性能評(píng)測(cè)Fig. 3-8 Performance evaluation for communication cost3.5.2 AMF 協(xié)作執(zhí)行的性能評(píng)測(cè)在第一種任務(wù)中，數(shù)據(jù)塊大小為 1200KB（這里稱(chēng)為大數(shù)據(jù)塊），微云與中心云之間的帶寬為 4800Kbps（傳輸一個(gè)大數(shù)據(jù)塊需要的時(shí)間為 2s）。一個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)處理的最小數(shù)據(jù)單元為 20KB（這里稱(chēng)為小數(shù)據(jù)塊），對(duì)應(yīng)的處理時(shí)間為 1s，一個(gè)大數(shù)據(jù)塊包含 60 個(gè)小數(shù)據(jù)塊。實(shí)驗(yàn)參考了文獻(xiàn)[51]中的人臉識(shí)別應(yīng)用，輸入數(shù)據(jù)為圖片，輸出結(jié)果為每張圖片包含人臉的個(gè)數(shù)。針對(duì)不同計(jì)算能力的微云和中心云，實(shí)驗(yàn)測(cè)試了兩種場(chǎng)景。對(duì)于場(chǎng)景 1
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TP3

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本文編號(hào)：2557008