移動云計算中高能效的數據獲取技術研究.pdf

1、隨著移動智能終端設備的普及和移動互聯網技術的蓬勃發(fā)展，云計算不再局限于PC和靜態(tài)的有線拓撲網絡，基于手機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絡訪問互聯網，但是無線網絡的帶寬和數據中心之間的帶寬是有限的，數據傳輸過程中網絡延遲很大，這極快地消耗移動智能終端的電量，嚴重縮短電池的供應時間，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)境中數據獲取機制研究分析的基礎上，結合國內外研究現狀及實際應用，對數據獲取中的數據緩存技術、數據預取技術和數據復制技術三個方面進行了深入的研究，并提出了相應的節(jié)能策略，主要包括以下三個方面的工作:
　　 (1)數據緩存技術:通過對傳統的副本替換算法的研究分析，針對傳統策略的不足，并將美國俄亥俄州立大學講席教授張曉東博士提出的LIRS(LowInter-reference Recency)替換算法應用

3、到副本替換中。設計了一個自適應緩存策略池，這個策略池實現了這些替換策略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行了全面的比較。
　　 (2)數據預取技術:在分析了傳統的數據預取系統模型之上，提出了利用移動客戶端用戶歷史訪問記錄，通過關聯規(guī)則挖掘技術得到用戶訪問數據的相關性，并結合移動客戶端對網絡中數據資源的讀寫能耗，通過價值評估函數進行預取數據選擇的預取系統——PCMIP(p

4、ower_based Cache miss initiatedprefetch)數據預取系統。PCMIP數據預取系統依賴兩個預取集合:預取數據集合和失效預取集合。預取數據集合中的數據在用戶訪問網絡時就將其預取到客戶端緩存中。失效預取集合的請求發(fā)生在用戶請求的數據失效時，不僅向服務器請求該失效數據，而且同時請求與失效數據項相關的數據。隨著移動客戶端系統資源的消耗，提出根據客戶端電能使用率動態(tài)調整支持度和置信度進行關聯規(guī)則的挖掘。將該預取策

5、略與CMIP數據預取策略進行了比較分析。
　　 (3)數據復制技術:通過對數據復制技術研究，在異構環(huán)境下，提出使用多模型處理器進行節(jié)能。一方面不考慮用戶QoS（Quality of Service），對于樹形網絡，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網絡，提出了一個LUA((L)azy-(U)

6、pdate(A)lgorithm)算法。另一方面考慮用戶QoS，根據用戶對數據服務的QoS需求，構建副本放置的多維QoS模型，在此基礎上，利用模糊綜合評判和層次分析法對數據中心的副本做綜合評價。在QoS的約束下，對于樹形網絡，提出了一個副本放置算法QoS_based HMRU;同時，對于DCell網絡，本文提出了一個QoS_based LUA算法。
　　 通過大量的實驗表明，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