CN105100500B - 基于移动云计算的临界数据卸载方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于移动通信领域，尤其涉及移动云计算数据卸载。基于移动云计算的临界数据卸载方法，首先通过计算出云端虚拟机的运算能力，从而确定能否将数据传输到云端进行处理。而后，在截止时间已知的条件下，又通过蒙特卡罗估计方法，来估计临界数据量阈值，选择出最优的执行策略。本发明相比于只在手机端和云端进行选择处理，可以使得手机消耗的能量最小。
Description
技术领域
本发明属于移动通信领域，尤其涉及移动云计算数据卸载。
背景技术
随着云计算技术的不断发展，云计算的应用领域越来越广泛。同时，智能手机时代的到来，移动终端受制于受电池容量和材料等原因，移动设备的续航能力不足对于手机的发展和体验是个不小的瓶颈。云计算技术的应用，能够将终端的数据量计算发送到云端服务器上处理，再将处理后的数据返回终端，从而节省移动设备的电量。
为了解决这个问题，目前优化的研究点是：1)在离线状态下，通过固定的传输速率和传输功率，调度数据的执行方案；2)在动态实时的情况下，通过对任务进行实时的调度，选择最优传输方案。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提出在动态实时的情况下，在移动应用的截止时间内，基于临界数据阈值的方法，通过蒙特卡罗模拟的方法，估计出临界阈值，从而选择最优的调度策略，相比于只在手机端和云端进行选择处理，可以使得手机消耗的能量最小。
为了方便的描述本发明的内容，首先对本发明所使用的属于进行介绍：
截止时间：移动终端处理数据，应用程序等待完成的最短时间T；
云端运算能力：衡量云端虚拟机运算的指标γ；
传输功率：包含移动端从云端发送功率Ptp和接收功率Prp；
临界阈值：一个数据量临界切换值，根据这个值来选择执行策略；
速率：包含移动端传输速率Rts和接收速率Rrs。
本发明的技术方案为：
本发明首先通过计算出云端虚拟机的运算能力，从而确定能否将数据传输到云端进行处理。而后，在截止时间已知的条件下，又通过蒙特卡罗估计方法，来估计临界数据量阈值，选择出最优的执行策略。
基于移动云计算的临界数据卸载方法，包括如下步骤：
S1、移动终端开始执行移动程序，所述移动终端测量出需要执行的总的数据量的大小为λ；
S2、计算数据能够在云端卸载的最低运算指标其中，表示数据能够在云端卸载的最低运算指标，FX(ρ)为关于X的分布函数，X的概率密度函数为所述f(w)服从Gamma分布，α、β为能耗因子，f为移动终端CPU的频率，U为移动终端CPU的上电电压，k表示CPU有效电容参数，k＝10-11，参数ρ＝0.995表示数据执行成功的概率，X满足W＝LX，L表示CPU处理的数据量大小，W表示CPU处理L大小的数据量所需的周期数；
S3、若S2所述则转入S6，任务数据在移动端执行，若S2所述则转入S4，其中，γ为云端的运算能力；
S4、在不同的截止时间内，估计临界数据切换阈值
S5、选择最优的数据传输策略，若时，进入S6，若时，进入S7；
S6、任务数据都在移动端执行，并进入S8，消耗的能量为
S7、任务数据在移动端和云端并行执行,并进入S8，即将数据量分为两部分，在移动端执行的数据量为λm，在云端执行的数据量为λsend，其中，λm＝λ-λsend，消耗的能量为
S8、数据执行完成，返回S1更新需要处理的数据量λ，重新选择最优的执行策略。
进一步地，S4所述估计临界数据切换阈值采用蒙特卡罗估计方法，具体为：
S41、ELocal＝EC，其中，表示在截止时间内移动端消耗的能量，
表示分别在移动端处理和云端处理所消耗的总能量，x表示在区间[0,n]内的一个随机变量整数，即表示单位时间内执行成功的数据量大小，Φ(x)表示数据执行成功的累积分布函数，所述Φ(x)可以根据历史数据统计得到，Δλ表示将数据量分为n份，每一份的数据量大小，λreceive表示移动端接收到云端的数据量，n∈[0,n*]，且j表示在每一份数据量在区间内的能耗因子，j∈[1,x]，且j为正整数；
S42、根据S41所述ELocal＝EC解出
进一步地，S2所述α＝4，β＝200。
本发明的有益效果是：
本发明与现有的云计算卸载方法相比，更加适用于未来实时动态的云计算架构，采用数据量临界阈值的估计方法，经过仿真验证，使用最优执行策略的能耗要更小。
附图说明
图1是移动云计算数据卸载系统框图。
图2是数据并行处理框图。
图3是通过三种方案处理数据量的能耗对比图。
具体实施方式
下面结合实施例和附图，详细说明本发明的技术方案。
以无线传感器在体域网的应用为例，移动云计算数据卸载系统框图如图1所示。
假设的条件如下：
执行的数据量为λ，λ的取值范围是0～30Mbits，仿真中假设的数据包的量有102，移动端的传输速率和传输功率都是按照4G(FDD-LTE)的标准，移动端采用高通1GHz，2G内存的CPU架构，截止时间分为三种情况，分别是10ms，30ms和50ms。
实施例：
步骤1、移动终端开始执行移动程序。此时，终端可以测量出需要执行的总的数据量的大小为λ。
步骤2、计算云端运算执行指标。数据要在云端执行，云端的运算能力γ须满足其中，表示数据能够在云端卸载的最低运算指标，FX(ρ)表示关于X的分布函数，X的概率密度函数为该函数服从Gamma分布，α、β为因子，f、U分别表示移动终端CPU的频率和上电电压。
通过上式计算出值，与云端γ值进行比较。若云端的运算能力γ小于最低指标则跳到步骤5，任务数据在移动端执行；若云端的运算能力γ大于等于最低指标否则进入步骤3。
步骤3、估计临界数据切换阈值。利用蒙特卡罗估计方法，对数据量阈值进行估计。
ELocal＝EC，其中，ELocal表示在截止时间内移动端消耗的能量，EC表示将数据在移动端处理和云端处理消耗的总能量， Φ(x)表示数据执行成功的累积分布函数，可以根据历史数据统计得到，Δλ表示将数据量分为n份，每一份的数据量大小，λreceive表示移动端接收到云端的数据量。由ELocal＝EC，可以解得数据量切换阈值对截止时间10ms，30ms和50ms，的值分别是0.8×106bits，1.02×106bits和1.5×106bits。
步骤4、选择最优的数据传输策略。当时，进入步骤5，当时，进入步骤6。
步骤5、任务数据都在移动端执行，并进入步骤7。
步骤6、任务数据在移动端和云端并行执行,并进入步骤7。即将数据量分为两部分，一部分在移动端执行的数据量为λm，一部分在云端执行的数据量为λsend，λm＝λ-λsend。
步骤7、数据执行完成，返回步骤1。更新需要处理的数据量λ，重新选择最优的执行策略。
Claims (3)
1.基于移动云计算的临界数据卸载方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、移动终端开始执行移动程序，所述移动终端测量出需要执行的总的数据量的大小为λ；
S2、计算数据能够在云端卸载的最低运算指标其中，表示数据能够在云端卸载的最低运算指标，FX(ρ)为关于X的分布函数，X的概率密度函数为所述f(w)服从Gamma分布，α、β为能耗因子，f为移动终端CPU的频率，U为移动终端CPU的上电电压，k表示CPU有效电容参数，k＝10-11，参数ρ＝0.995表示数据执行成功的概率，X满足W＝LX，L表示CPU处理的数据量大小，W表示CPU处理L大小的数据量所需的周期数，Ptp表示移动端从云端的发送功率，Prp表示移动端从云端的接收功率；
S3、则转入S6，任务数据在移动端执行，则转入S4，其中，γ为云端的运算能力；
S4、在不同的截止时间内，估计临界数据切换阈值
S5、选择最优的数据传输策略，若时，进入S6，若时，进入S7；
S6、任务数据都在移动端执行，并进入S8，消耗的能量为
S7、任务数据在移动端和云端并行执行,并进入S8，即将数据量分为两部分，在移动端执行的数据量为λm，在云端执行的数据量为λsend，其中，λm＝λ-λsend，消耗的能量为λreceive表示移动端接收到云端的数据量，Rrs表示移动端接收速率；
S8、数据执行完成，返回S1更新需要处理的数据量λ，重新选择最优的执行策略。
2.根据权利要求1所述的基于移动云计算的临界数据卸载方法，其特征在于：S4所述估计临界数据切换阈值采用蒙特卡罗估计方法，具体为：
S41、ELocal＝EC，其中，表示在截止时间内移动端消耗的能量，
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表示分别在移动端处理和云端处理所消耗的总能量，x表示在区间[0,n]内的一个随机变量整数，即表示单位时间内执行成功的数据量大小，Φ(x)表示数据执行成功的累积分布函数，所述Φ(x)可以根据历史数据统计得到，Δλ表示将数据量分为n份，每一份的数据量大小，λreceive表示移动端接收到云端的数据量，n∈[0,n*]，且j表示在每一份数据量在区间内的能耗因子，j∈[1,x]，且j为正整数；
S42、根据S41所述ELocal＝EC解出
3.根据权利要求1所述的基于移动云计算的临界数据卸载方法，其特征在于：S2所述α＝4，β＝200。
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