移動(dòng)云計(jì)算中高能效的數(shù)據(jù)獲取技術(shù)研究.pdf

1、隨著移動(dòng)智能終端設(shè)備的普及和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，云計(jì)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(dòng)云計(jì)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(dòng)智能終端電量消耗的最主要方式是通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)，但是無(wú)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(guò)程中網(wǎng)絡(luò)延遲很大，這極快地消耗移動(dòng)智能終端的電量，嚴(yán)重縮短電池的供應(yīng)時(shí)間，給人們帶來(lái)極大的不便。
　　 圍繞

2、上述問(wèn)題，本文在對(duì)移動(dòng)云計(jì)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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及實(shí)際應(yīng)用，對(duì)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(gè)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(gè)方面的工作:
　　 (1)數(shù)據(jù)緩存技術(shù):通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)的副本替換算法的研究分析，針對(duì)傳統(tǒng)策略的不足，并將美國(guó)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(jì)了一個(gè)自適應(yīng)緩存策略池，這個(gè)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(wèn)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(dòng)客戶端用戶歷史訪問(wèn)記錄，通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)得到用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)的相關(guān)性，并結(jié)合移動(dòng)客戶端對(duì)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)資源的讀寫能耗，通過(guò)價(jià)值評(píng)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(gè)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(wèn)網(wǎng)絡(luò)時(shí)就將其預(yù)取到客戶端緩存中。失效預(yù)取集合的請(qǐng)求發(fā)生在用戶請(qǐng)求的數(shù)據(jù)失效時(shí)，不僅向服務(wù)器請(qǐng)求該失效數(shù)據(jù)，而且同時(shí)請(qǐng)求與失效數(shù)據(jù)項(xiàng)相關(guān)的數(shù)據(jù)。隨著移動(dòng)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(dòng)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(guò)對(duì)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(duì)于樹形網(wǎng)絡(luò)，提出了一個(gè)副本放置算法HMRU(Heterogeneity and（M）inimm powerconsumption(R)eplica(U)pdate);同時(shí)，對(duì)于DCell網(wǎng)絡(luò)，提出了一個(gè)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(duì)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(píng)判和層次分析法對(duì)數(shù)據(jù)中心的副本做綜合評(píng)價(jià)。在QoS的約束下，對(duì)于樹形網(wǎng)絡(luò)，提出了一個(gè)副本放置算法QoS_based HMRU;同時(shí)，對(duì)于DCell網(wǎng)絡(luò)，本文提出了一個(gè)QoS_based LUA算法。
　　 通過(guò)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