无线云计算系统中的分布式计算资源选择方法研究

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本文研究的无线云计算系统(在文献中也被称为微云,雾计算,移动边缘计算)存在于移动终端的附近,移动终端不需要通过互联网,相比于远端的云计算系统,这种系统可以获得快速的实时交互式应答,具有更低的时延,更高的速率。终端进入系统,系统将充分利用计算资源,减少计算请求的时延。本论文针对无线云计算系统中的计算资源选择方法进行了研究,取得下列成果。第一,我们首先设计了一种基于表驱动的计算资源选择方法。在表驱动方法中,为计算单元设计一张信息表,信息表存储系统中空闲计算单元的信息。计算单元在接收到终端的计算请求后,会查询信息表,根据信息表中的信息,选择系统中较为空闲的计算单元处理终端的计算请求。通过仿真以及对仿真结果的分析比较,我们得出,表驱动的计算资源选择方法,移动终端在系统中的时延减少,系统性能良好。第二,设计了一种基于源驱动的计算资源选择方法。源驱动方法中,计算单元通过发送数据包寻找系统中的空闲计算单元。系统中的计算单元接收到计算请求,如果自己不能及时处理,则发送探测数据包,系统中的空闲计算单元接收到探测数据包,会发送反馈数据包,数据包在计算单元之间被转发。发送出探测数据包的计算单元接收到反馈数据包后,根据反馈数据包携带的信息,将计算请求发送到空闲计算单元上。对方法进行了仿真,并且对仿真结果进行了比较分析。第三,移动终端向系统发出计算请求,计算请求对时延要求不同,为了满足不同类型计算请求对时延的要求,本文设计了基于时延要求差异的计算资源选择方法。根据计算请求对时延的要求设置计算请求优先级,将系统中的计算资源进行划分,计算单元接收到计算请求后,将不同优先级的计算请求发送处理该优先级的计算资源中处理。我们对方法进行了编程仿真,分析仿真结果,发现对时延要求较高的计算请求在系统中的时延明显减少。第四,计算请求的计算量不同,将不同计算量的计算请求混合处理,对于小计算量的计算请求来说不合理。本文研究了一种基于计算量差异的计算资源选择方法,系统预留出部分计算资源用来处理计算量较小的计算请求。通过仿真结果发现,分开处理的小计算计算请求的时延小于混合处理中小计算量计算请求的时延,但是大计算量的计算请求时延会增加,不过相对于大计算量的任务处理时间来说,增加的时延是可以接受。
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