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
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文檔簡介
1、近年來,隨著智能移動設備的廣泛普及,一大批移動應用也涌現(xiàn)出來,深入到人們生活的方方面面。這些移動應用強大的功能和豐富的體驗對設備的處理能力提出了越來越高的要求,進而刺激著智能移動設備的快速升級換代。然而,移動設備上有限的資源仍越來越明顯地成為了限制移動應用體驗及其適用場景的瓶頸。隨著移動網絡的持續(xù)升級和云計算技術的逐漸成熟,研究者們嘗試將移動應用中計算復雜的部分通過無線網絡遷移到云端運行,從而突破智能移動設備的資源瓶頸、提升應用的體驗。
2、隨著相關的研究成果逐漸積累,人們將這一新興領域稱為移動云計算。研究者們從理論分析、框架設計、關鍵技術盼設計與驗證、實際案例分析等角度對這一思想進行了深入的探討和研究,并得到了許多令人振奮的結果。
本論文基于前人的工作,著眼于在移動應用中占很大比例的交互式應用,對其特性進行分析,并設計了在移動云環(huán)境下對其進行性能優(yōu)化的整套框架和平臺。由于移動交互式應用對響應時間敏感而其計算往往相對復雜的特性,在開發(fā)中確定其質量指標(如識別率、精
3、確度等)時極大地受限于移動設備的處理能力。在這一移動云計算平臺中,在對應用進行計算遷移的同時,通過自動調節(jié)應用參數(shù)(如迭代次數(shù)、數(shù)據集大小等)的方式對應用的質量指標也一同進行動態(tài)調整。通過在其上測試一個基于圖像的物體識別應用,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用提升性能。
在這一平臺的優(yōu)化框架中,應用性能的質量指標和常規(guī)指標對上述可調參數(shù)和遷移方案的依賴關系是通過機器學習的方式自動學習得到的,是這一優(yōu)化框架中的一個
4、重點及難點。在移動云計算的現(xiàn)實場景中,稀疏的歷史執(zhí)行記錄是不可避免的常態(tài)。針對這一挑戰(zhàn),本文將應用的性能模型分割成若干個子模型分別進行離線的訓練和學習,而當在線性能預測時則將這些子模型連接組合起來進行預測,從而提高了對數(shù)據稀疏問題的魯棒性。此外,本文以自動訓練得到的特征向量來表征模塊間、設備間的相似性,并利用這些相似性降低新設備、新應用的歷史執(zhí)行記錄不足帶來的影響。通過一系列的實驗驗證,本文設計的預測框架能夠很好地應對現(xiàn)實環(huán)境中歷史數(shù)據
5、稀疏的問題。
在這一平臺的優(yōu)化框架中,除上述對應用性能的預測之外,對應用遷移方案的決策也同樣至關重要?;趯眯阅艿念A測,本文設計了一個基于遺傳算法的通用算法對各種移動交互式應用的遷移方案進行決策,并在其中集成了對數(shù)據并行、流水線等分布式加速的決策。通過示例數(shù)據的實際運行情況得知,這一通用算法在給出高質量決策的同時能夠很好地滿足大多數(shù)移動交互式應用的實時性需求。而針對基于數(shù)據流的移動交互式應用,本文提出將計算同時遷移到多個微
6、云上以突破其帶寬瓶頸,并針對這一場景中存在的多用戶競爭微云資源的問題,設計了統(tǒng)一對多個用戶進行遷移決策的啟發(fā)式算法。這一算法中分布式的離線預處理與集中式的在線啟發(fā)式決策相結合的方案使得其實時性及擴展性都得到了較好的保障。從實驗結果可知,這一算法能夠在多微云場景下實時地為區(qū)域內的所有用戶決策出近乎理論最優(yōu)的遷移方案。
在對移動交互式應用的特點及其實際運用中的需求進行深入分析之后,本文設計并實現(xiàn)了面向這類應用的移動云計算平臺,并在
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