移动终端计算迁移的延迟优化方法研究

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1、移动终端计算迁移的延迟优化方法研究（申请清华大学工学博士学位论文）培养单位：计算机科学与技术系学科：计算机科学与技术研究生：李彤指导教师：徐恪教授二〇一＾ｂ年六月ＬａｔｅｎｃｙＯｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｎＣｏｍｕｔａｔｉｏｎｐｐＯｆｆｌｏａｄｉｎｏｆＭｏｂｉｌｅＴｅｒｍｉｎａｌｓｇＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＴｓｉｎｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｇｙｉｎａｒｔｉａｌｆｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｐｑｆｏｒｔｈｅｄｅｒｅｅｏｆｇＤｏｃｔｏｒｏｆＰ

2、ｈｉｌｏｓｏｈｐｙｉｎＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｐｇｙｂｙＴｏｎｇＬｉＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＰｒｏｆｅｓｓｏｒＫｅＸｕｐＪｕｎｅ２０１７，摘要摘要移动终端（例如智能手机、平板、可穿戴设备和网络摄像头等）数量爆炸性增长，在人们生产、生活中扮演着越来越重要的角色。然而，其应用和发展面临着计算和通信两方面的挑战。计算方面，移动终端的移动性决定了其资源（例如ＣＰＵ、ＧＰＵ、内存和电量等）通常是受限的，其相对薄弱的处理能力难以满足大数据等新型应用的需求，表现为

3、移动性与处理能力之间的矛盾。因此，计算迁移ａ技术（ＣｏｍｐｕｔｔｉｏｎＯｆｌｏａｄｉｎｇ）应运而生把计算任务迁移到传输路径上的、具“”有较强计算能力的大节点（Ｂ－（Ｍｌｌｉｇｎｏｄｅ）上进行处理。移动云计算ｏｂｉｅＣｏｕｄＣｏｍｕｔｉｎＭＣＣ）和移动边缘计算（ＭｏｂｉｌｅＥｄｅＣｏｍｕｔｉｎＭＥＣ）是计算ｐｇ，ｇｐｇ，迁移过程中提供大节点的两大技术手段。然而，将任务迁移到云虚拟主机进行处理，会引入较大的传输时延，难以满足延迟敏感型应用（如虚拟现实（ＶｉｒｔｕａｌＲｅａｌｉｔｙ，ＶＲ）、云游戏（ＣｌｏｕｄＧａｍｉｎｇ）等）的实时性需求

4、，表现为通信方面的实时性需求与业务延迟之间的矛盾。因此，既要满足移动终端的计算需求，又要最小化通（信延迟ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｕｔａｔｉｏｎＣｏｏｅｒａｔｉｏｎ３Ｃ），通信与计算的协同ｐｐ，是移动终端计算迁移延迟优化的核心难点问题。针对这一难点，本文以减少计算迁移中的延迟为主要目标，以通信与计算之间的协同为基本思想，以ＭＣＣ和ＭＥＣ为场景实例，以匹配理论为优化手段，分别从计算迁移中的延迟优化基本框架、ＭＣＣ的交互延迟优化和ＭＥＣ的高效计算迁移等３个方面进行了研究和创新。本文的主要贡献包括：１．提出了计算迁移中的延

5、迟优化基本框架。针对数据密集型应用的计算迁移所带来的通信和计算之间的矛盾，使用匹配理论来解决移动终端与大节点之间的映射问题，提出了通信与计算协同的双向匹配框架。该框架可以作为基于ＭＣＣ和ＭＥＣ的计算迁移中延迟优化的基础。实验表明，运用了通信与计算的协同思一倍以上想的优化方案，能够将应用延迟减少。２．设计了基于ＭＣＣ的交互延迟优化方案。针对基于云的分布式交互应用（ＣｌｏｕｄＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＩｎｔｅｒａｃｔｉｖｅＡｌｉｃａｔｉｏｎＣＤＩＡ）延迟大的难题，通过对真实系统ｐｐ，的测量和分析，对计算密集型任务和带宽密集型任务之间的干扰进行

6、了建模，提出虚拟化延迟的概念。研究了ＣＤＩＡ系统的设计框架和延迟优化问题，以优化虚拟云主机的资源分配为前提，设计了云代理与客户任务之间的双向匹配方案。实验表明，该方案在实际系统参数设置下，能够智能地分配负载，并根据用户上、下线模式自适用地、动态地配置云端资源。Ｉ摘要３．提出了基于ＭＥＣ的高效计算迁移框架，部署了ＭＥＣ实验平台。针对基于云的无线接入网络（ＣａｄｉｏＡｃｃｅｓｓＮｅｔｗｏｒｋＣ－ＲＡＮ）和ＭＥＣ的混合架构中ｌｏｕｄＲ，存在的网络干扰和计算干扰问题，提出了延迟敏感的计算迁移准入控制框架。应用通信与计算协同

7、的双向匹配框架，设计了基于多阶段关联匹配的循环迭代算法，解决了用户、天线、基站和云虚拟机之间的多阶段匹配问题。实现了基于ＬＴＥ的ＭＥＣ实验平台，基于实验平台测量参数的仿真实验表明，该方案能够达到９０％接近理论最优的性能。关键词：通信与计算协同，计算迁移，匹配理论，移动云计算，移动边缘计算ＩＩＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＭｏｂｉｌｅｔｅｒｍｉｎａｌｓｕｃｈａｓｉｎｔｅｌｌｉｅｎｔｍｏｂｉｌｅｈｏｎｅｔａｂｌｅｔｗｅａｒａｂｌｅｄｅｖｉｃｅａｎｄｎｅｔ？，ｇｐ，，ｗｏｒｋｃａｍｅ