面向计算密集型移动应用的朵云高效服务提供及无缝切换技术研究

With the continuous growth of mobile devices based complex compute-intensive applications, the research on how to provide quality service for mobile users has very important theoretical significance and practical value. By analyzing features of mobile device resource insufficiency, mobile application diversity and cloudlet service scope limitation, this project studies the efficient cloudlet service provisioning and seamless service handoff for compute-intensive mobile applications to improve cloudlet's QoS, mobile user satisfaction and system performance. In this project, the graph clustering based context-aware cloudlet application elastic partitioning approach is studied by determining the elastic partitioning granularity, coupling degree of the task and the task balancing degree, which enables to improve the accuracy of application partitioning. For reducing the offloading cost and mobile terminal energy consumption, the multi-cloudlet user opportunistic offloading method based on generalized Nash equilibrium is studied by establishing opportunistic offloading model and defining offloading cost function. Moreover, the dual fault-tolerant scheduling for cloudlet real time tasks based on shadow page tables and replica limitation is proposed to enhance cloudlet system reliability. The horizontal/vertical cloudlet service handoff approach based on handoff gain function and TOPSIS method is proposed to guarantee the continuity of the service provided. The cloudlet environment based on campus mobile network is constructed, on which the simulation is performed for testing the presented methods. The interuniversity cloudlet demonstration environment is also provided.

随着基于移动设备的计算密集型复杂应用不断增长，研究如何在移动云中高效地为移动端用户提供优质服务具有重要的理论和应用价值。本项目在一种移动云计算模式——朵云环境下，针对移动端资源贫乏、移动应用类型多样及朵云服务范围有限等特点，研究面向计算密集型移动应用的朵云高效服务提供及无缝切换技术，以提升朵云服务质量、移动用户满意度和系统性能。确定弹性划分粒度、任务耦合度和均衡度，研究基于图聚类的上下文感知朵云应用弹性划分方法，提高应用划分精准度。建立机会卸载模型，定义卸载成本函数，研究基于广义Nash均衡的多朵云用户机会卸载方法，降低卸载成本及终端能耗。提出基于影子页表和副本限制的朵云实时任务双容错调度策略，提高朵云系统的可靠性。建议基于切换增益函数和TOPSIS的水平/垂直朵云服务切换方法，保证服务提供的连续性。构建基于校园移动网络的朵云实验环境，对所提出的方法进行测试，并提供校际朵云示范应用环境。

随着基于移动设备的计算密集型复杂应用不断增长，研究如何在移动云中高效地为移动端用户提供优质服务具有重要的理论和应用价值。本项目在一种移动云计算模式——朵云环境下，针对移动端资源贫乏、移动应用类型多样及朵云服务范围有限等特点，研究面向计算密集型移动应用的朵云高效服务提供及无缝切换技术，以提升朵云服务质量、移动用户满意度和系统性能。针对朵云环境中应用划分的研究较少考虑移动端上下文信息以及计算任务之间的相似度量特征，导致划分不精准等问题，本项目提出了基于图聚类的朵云应用弹性划分方法。与同类算法相比，所提方法降低了应用划分的代价、提升了划分的精准度、提高了计算卸载效率。针对朵云环境中计算卸载方法大多忽略卸载时机选取，且没有考虑用户卸载成功概率而导致卸载过频等问题，本项目设计了基于带变异算子粒子群优化的朵云用户计算卸载方法。该方法根据移动端CPU利用率以及内存利用率，通过强局部加权回归方法动态获得超载时机。与同类算法相比，所提方法降低了卸载成本及终端能耗，保证移动用户的服务质量。针对容错调度方法没有将虚拟资源层容错和任务层容错结合起来等问题，本项目建议了基于副本限制的朵云实时任务容错调度策略，该策略兼顾虚拟资源层和任务层的容错。与同类算法相比，所提策略提高了朵云系统容错能力、减少了系统冗余、降低了朵云系统开销。针对目前朵云服务切换大多仅考虑朵云间的水平切换或者朵云与远程云间的垂直切换，容易导致服务间断甚至服务失败等问题，本项目将水平和垂直切换结合起来考虑，提出了基于切换增益函数的朵云服务无缝切换策略。与同类算法相比，所提策略减少了切换次数，降低了服务中断概率，保证了朵云服务提供的连续性。构建基于校园移动网络的朵云实验环境，对所提出的方法进行测试。为了将研究应用到实际中，将提出的方法在深圳市数字城市工程研究中心等进行了应用，完成了对其性能的分析与测试。