基于DVFS和热量感知的移动云计算任务调度研究

摘要

随着智能移动终端的广泛普及，移动计算作为一种新的计算模式越来越受到人们的关注。但是移动设备由于体积的限制，仍然导致很多计算体验不够好，为了进一步扩展移动计算的能力，移动云计算因此被提出。移动云计算作为云计算的延伸，面临着计算设备差异性、通信环境复杂性以及能量消耗低效性的问题，那么如何在这复杂的环境合理的分配计算资源使得整体的代价降低是一个值得研究的问题。
　　针对这样的情况，通过研究目前在各个领域基于移动云计算模式的成功的应用，分析了移动云计算的优势，进而为具体的提出了移动云计算中的能耗、可靠性、用户体验的多目标问题。通过分析动云计算的系统流程，对这个多目标优化问题进行了形式化的表达，最终这个问题抽象成一个分配问题。考虑到移动云计算的环境复杂性和后续的扩展性，因此提出了一个基于张量的多因素表示模型。接下来具体分析了移动云计算的能耗的三个组成部分--移动端、云端以及网络能耗，对每一部分的能耗进行了详细的建模，提出了移动云计算全局能耗优化模型，并且将异构的特性考虑进来而提高了模型的通用性。
　　这个分配问题实际上就是一个优化问题，基于模拟退火算法求解出特定计算环境下最合理的任务分配方案。实验结果分析了在不同设备数量，全局能耗随着任务的截止时间和用户体验的阈值的变化趋势，以及各个部分的能耗组成对比，并与已有的模型在相同的情况下做能耗的对比，结果显示是优于已有的能耗模型的。
　　研究表明DVFS技术会带来计算可靠性下降的问题，由于DVFS是本次研究中降低能耗的主要技术，因此接下来具体分析了DVFS如何影响移动云计算的可靠性。提出一个以能耗、可靠性及QoE为三目标的优化问题，并给出一个结合Pareto理论的多目标模拟退火算法来解决这个问题。提出的模型对于移动云计算环境下通过任务分配来减少全局能耗和提高可靠性具有指导意义。

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1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 主要研究内容

1.4 论文组织结构

2 移动云计算关键问题研究

2.1移动云计算基础

2.2 移动云计算的应用

2.3 移动云计算的问题

2.4 本章小结

3 系统描述

3.1 系统流程

3.2 问题抽象

3.3 张量模型

3.4 本章小结

4 移动云计算能耗模型

4.1 移动端能耗模型

4.2 云端能耗模型

4.3 网络能耗模型

4.4 本章小结

5 移动云计算问题分析

5.1 单目标的能耗分析

5.2 基于Pareto的多目标优化分析

5.3 移动云计算能耗、可靠性、QoE三目标优化模型

5.4 本章小结

6 实验结果与讨论

6.1 实验环境

6.2 单目标的能耗优化实验

6.3 能耗、QoE的双目标优化实验

6.4 能耗、可靠性、QoE三目标优化实验

6.5 更大规模的三目标优化实验

6.6 本章小结

7 总结与展望

7.1 工作总结

7.2 课题展望

致谢

参考文献