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随着移动互联网时代的到来,以智能手机为代表的移动终端取代了 PC的位置,使互联网进一步融入了每个人的生活。而对于未来,以SG为框架的物联网会使人与物、物与物的联通将更加的密切。这必将要求移动设备的计算能力越来越高。但是,在现实生活中,移动终端因为体积有限,必将难以提供较高的计算处理能力及续航能力。移动云计算便是为了解决这样的问题而设计。移动云计算可以分为两类,一种是远端云,一种是微云。不同于需要接入广域网的远端云,微云可以通过本地的无线链路进行连接。这使得微云有更好的灵活性,它可以广泛的应用于广域网的边缘。在传统的微云结构中,各个微云接入点单独为一个用户服务,当用户的任务处理量较大的时候,微云系统性能难以提升。针对这一问题,本文提出了移动协作微云(WSCC,Wireless Small-scale Cooperative Cloud)系统。在系统中,通过无线链路将各个接入点连接在一起,组织成为一个协作云为用户提供服务。在这个过程当中,用户工作流的任务被并行处理,可以有效减少用户的处理时间。本篇论文主要对WSCC系统任务到接入点的分配过程与系统排队过程进行研究。首先,在工作流中任务到微云接入点分配的过程中采用局部关键路径(PCP,Partial Critical Path)算法进行研究。PCP算法是一种启发式算法,它有着两个优势。其一,它将相邻任务组成关键路径,并以关键路径为单位分配给接入点,这可以有效减少系统内的数据传输量。其二,它将各个关键路径均匀分配,可以有效的使负载均衡,提高系统性能。在计算资源调度阶段,本篇论文提出了两种排队方案。一种是用户于接入点前排队,另一种是用户于系统前排队。前者提高了接入点资源的利用效率,提升了性能。后者让系统提前为用户预留了资源,使系统性能更加的稳定。其次,本论文将工作流增加延时部分推广为延时图,对WSCC系统进行了建模和理论分析。在预测系统中各部分延时的过程中,设计了计算资源短缺和通信资源短缺两种模型,并针对两种模型,以计算延时图最长路径的方式,预测了产生拥堵的接入点或链路。之后,设计一组等式,通过该组等式的求解,得到不同到达率下计算资源短缺和通信资源短缺的系统性能。然后,对两种模型预测值加权求和,得到整个系统的平均处理时间,从而完成了理论分析。最后,设计了仿真平台,对WSCC系统的性能进行了测试。仿真平台设计分为五个模块,分别是系统输入模块、任务分配模块、用户接入模块、计算资源处理模块、通信资源处理模块。实验的内容包括:不同排队方式的系统性能对比,理论分析与仿真结果对比,非协作与PSO算法协作、PCP算法协作三种系统性能对比,控制变量法测试各变量对系统性能的影响。仿真结果可以得到结论如下:接入点前排队的WSCC系统比系统前排队的WSCC系统有更好的性能表现;协作的微云系统可以比非协作微云系统取得更好的性能表现;PCP算法应用于WSCC系统中,正如预期一样,可以用较少的计算量取得不错的效果;基于延时图的理论分析可以在可接受误差内预测系统性能。