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文檔簡介
1、隨著移動智能終端設(shè)備的普及和移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蓬勃發(fā)展,云計算不再局限于PC和靜態(tài)的有線拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò),基于手機(jī)等智能終端的移動云計算開始嶄露頭角。然而,與PC相比智能終端的資源仍然受到限制,尤其電池容量方面。目前,移動智能終端電量消耗的最主要方式是通過無線網(wǎng)絡(luò)訪問互聯(lián)網(wǎng),但是無線網(wǎng)絡(luò)的帶寬和數(shù)據(jù)中心之間的帶寬是有限的,數(shù)據(jù)傳輸過程中網(wǎng)絡(luò)延遲很大,這極快地消耗移動智能終端的電量,嚴(yán)重縮短電池的供應(yīng)時間,給人們帶來極大的不便。
圍繞
2、上述問題,本文在對移動云計算環(huán)境中數(shù)據(jù)獲取機(jī)制研究分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及實(shí)際應(yīng)用,對數(shù)據(jù)獲取中的數(shù)據(jù)緩存技術(shù)、數(shù)據(jù)預(yù)取技術(shù)和數(shù)據(jù)復(fù)制技術(shù)三個方面進(jìn)行了深入的研究,并提出了相應(yīng)的節(jié)能策略,主要包括以下三個方面的工作:
(1)數(shù)據(jù)緩存技術(shù):通過對傳統(tǒng)的副本替換算法的研究分析,針對傳統(tǒng)策略的不足,并將美國俄亥俄州立大學(xué)講席教授張曉東博士提出的LIRS(LowInter-reference Recency)替換算法應(yīng)用
3、到副本替換中。設(shè)計了一個自適應(yīng)緩存策略池,這個策略池實(shí)現(xiàn)了這些替換策略LRU、MRU、LFU、MFU、FIFO和LIRS,并在不同的訪問模式下將該策略與其他的策略進(jìn)行了全面的比較。
(2)數(shù)據(jù)預(yù)取技術(shù):在分析了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)預(yù)取系統(tǒng)模型之上,提出了利用移動客戶端用戶歷史訪問記錄,通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)得到用戶訪問數(shù)據(jù)的相關(guān)性,并結(jié)合移動客戶端對網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)資源的讀寫能耗,通過價值評估函數(shù)進(jìn)行預(yù)取數(shù)據(jù)選擇的預(yù)取系統(tǒng)——PCMIP(p
4、ower_based Cache miss initiatedprefetch)數(shù)據(jù)預(yù)取系統(tǒng)。PCMIP數(shù)據(jù)預(yù)取系統(tǒng)依賴兩個預(yù)取集合:預(yù)取數(shù)據(jù)集合和失效預(yù)取集合。預(yù)取數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)在用戶訪問網(wǎng)絡(luò)時就將其預(yù)取到客戶端緩存中。失效預(yù)取集合的請求發(fā)生在用戶請求的數(shù)據(jù)失效時,不僅向服務(wù)器請求該失效數(shù)據(jù),而且同時請求與失效數(shù)據(jù)項(xiàng)相關(guān)的數(shù)據(jù)。隨著移動客戶端系統(tǒng)資源的消耗,提出根據(jù)客戶端電能使用率動態(tài)調(diào)整支持度和置信度進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘。將該預(yù)取策
5、略與CMIP數(shù)據(jù)預(yù)取策略進(jìn)行了比較分析。
(3)數(shù)據(jù)復(fù)制技術(shù):通過對數(shù)據(jù)復(fù)制技術(shù)研究,在異構(gòu)環(huán)境下,提出使用多模型處理器進(jìn)行節(jié)能。一方面不考慮用戶QoS(Quality of Service),對于樹形網(wǎng)絡(luò),提出了一個副本放置算法HMRU(Heterogeneity and(M)inimm powerconsumption(R)eplica(U)pdate);同時,對于DCell網(wǎng)絡(luò),提出了一個LUA((L)azy-(U)
6、pdate(A)lgorithm)算法。另一方面考慮用戶QoS,根據(jù)用戶對數(shù)據(jù)服務(wù)的QoS需求,構(gòu)建副本放置的多維QoS模型,在此基礎(chǔ)上,利用模糊綜合評判和層次分析法對數(shù)據(jù)中心的副本做綜合評價。在QoS的約束下,對于樹形網(wǎng)絡(luò),提出了一個副本放置算法QoS_based HMRU;同時,對于DCell網(wǎng)絡(luò),本文提出了一個QoS_based LUA算法。
通過大量的實(shí)驗(yàn)表明,我們的算法不僅保持了良好的性能,而且在能源效率方面得到
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