移动云计算中 optimal 与公平的服务分配
分布式、并行与集群计算
2013-08-23 v1 网络与互联网体系结构
摘要
本文研究了移动云计算中各类移动应用（单一、群组及协作型移动应用）的最优与公平服务分配问题。我们利用分层云（即多级云，包括本地云和公有云）可提升移动应用性能与可扩展性的观察结果，提出了一种新颖的框架，将移动应用建模为任务的位置 - 时间工作流（LTW）；在此框架中，用户移动模式被转化为移动服务使用模式。我们表明，在考虑应用延迟、设备功耗和用户成本/价格等多个 QoS 目标的情况下，将 LTW 最优映射到分层云资源对于单一和基于群组的应用而言均是一个 NP-hard 问题。我们提出了一种名为 MuSIC 的高效启发式算法，该算法表现良好（达到最优解的 73%，比简单策略优 30%），并能良好扩展至大量用户，同时确保高移动应用 QoS。我们通过在实际云环境中的实现以及利用密集信号处理、视频流和多媒体文件共享等丰富移动应用进行的广泛仿真，对 MuSIC 和双层移动云方法进行了评估。实验与仿真结果表明，MuSIC 支持可扩展操作（100+ 并发用户执行复杂工作流），同时提升了 QoS。我们观察到，与仅使用公有云相比，延迟和功耗降低了约 25%（在固定价格约束下），价格降低了约 35%（在固定延迟考虑下）。我们的研究还显示，MuSIC 在不同移动模式（如随机路点模型和 Manhattan 模型）下表现相当出色。
引用
@article{arxiv.1308.4391,
title = {On Optimal and Fair Service Allocation in Mobile Cloud Computing},
author = {M. Reza Rahimi and Nalini Venkatasubramanian and Sharad Mehrotra and Athanasios V. Vasilakos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1308.4391},
year = {2013}
}
备注
21 Pages