基于服务与负荷分析预测的移动云计算资源优化管理关键技术研究

The development of Mobile Internet makes the requirements of cloud computing resource needed by mobile device increasing rapidly. It is very important to manage the mobile cloud computing resource optimally. The existing cloud computing resource management methods are not the integrated optimal allocation schemes, which are neither aware of the cloud resource demanded by future cloud computing service, nor the load of future cloud computing resource. In this project, we will study the integrated optimal allocation algorithm of mobile cloud computing resource, investigate the energy conservation schemes and realize the optimal management and energy conservation of mobile cloud computing resource. The main research contents are: 1) The classification and prediction algorithm of the mobile cloud computing resource occupied by the future mobile cloud computing service based on the Maximum Entropy theory; 2) The classification and prediction algorithm of the mobile cloud computing resource load based on Conditional Random Fields theory; 3) The optimal allocation model of the mobile cloud computing resource in mobile cloud computing network based on Semi-Markov Decision Process, and the energy conservation scheme of the mobile cloud computing resource within mobile cloud computing network. This project is a deeply theoretic excavation, analysis and research on practical issues for the optimal management and allocation of mobile cloud computing resource. The expected results of this project have important scientific significance and application value on the optimal allocation and management of mobile cloud computing and energy conservation of mobile cloud computing network.

移动互联网的发展使得移动终端对云计算资源的需求迅速增加，对移动云计算资源进行优化管理的重要性日益彰显。针对现有云计算资源管理方法对未来云计算服务的资源需求了解不太全面、对未来云计算资源负荷的认识不太清楚、移动云计算网络的云计算资源全面、完整的优化分配解决方案较少等问题，本课题拟研究移动云计算网络中云计算资源的整体优化调度算法，探索移动云计算网络的节能机制，实现移动云计算资源的优化管理与节能。主要研究内容为：1）基于最大熵理论研究移动云计算服务将占用云计算资源的分类与预测算法；2）基于条件随机场理论研究移动云计算资源负荷的分类与预测算法；3）基于半马尔可夫决策过程研究移动云计算资源的优化分配算法与节能机制。本课题研究内容是对移动云计算资源优化管理问题的理论上的深入挖掘、分析与研究，问题的解决对移动云计算资源的优化分配调度与移动云计算网络的节能具有重要的科学意义和应用价值。

本项目基于综合考虑移动云计算网络对云计算资源优化管理在实时性、协调性、移动性及分布式处理方面的不同要求及其特点，建立了符合实际的合理的优化约束条件，提出了移动云计算网络与车联网（车联网是移动云计算网络的一个重要组成部分）资源优化管理的新算法和模型并验证评估，实现了移动云计算网络与车联网资源优化管理的新方法，取得了丰富的研究成果。（1）提出了基于移动云计算网络与车联网的应用服务关联分析、分类预测算法与模型。（2）提出了基于移动云计算网络与车联网的资源负载预测算法。（3）提出了基于移动云计算网络与车联网的资源优化分配算法和基于移动云计算网络与车联网的能量收获与节能机制。（4）扩展研究了基于移动云计算环境与车联网环境下隐私保护协议以及安全认证协议。（5）提出了移动云计算与车联网中多阶段重传机制与多源多中继资源调度方案。（6）将本项目基于半马尔可夫决策过程的模型与分类预测算法的研究成果在其他领域进行了应用。本项目的研究不仅对移动云计算网络与车联网络性能的提高具有重要的理论意义，而且对于推动移动云计算网络与车联网的实际应用，具有重要作用。