临时Cloudlet上的计算分流：体系结构和服务模型

随着移动设备的计算能力与内存的增加，临时Cloudlet体系结构和服务模型作为一种创新的移动云计算通信模型被提出。该模型通过各种短程无线电通信技术（如蓝牙、Wi-Fi Direct等）将附近的移动设备互联，形成移动Cloudlet网络，在这样的网络中，每个移动设备可以是计算服务提供者或者是服务请求者。 移动云计算（MCC）提供了一种选择，即用户可以将其应用程序的计算过程外包给云端。因此，主要问题就变为：在什么条件下用户应该将必要的计算任务外包给云。 常规的计算外包模式是“远程云服务”（RCS），在这种模式下，用户通过Wi-Fi网络将计算任务数据上传至云，然后云端处理完毕后再将计算结果传回用户的手机。这种模式通常在Wi-Fi覆盖区域内使用，用户移动性受到限制。如果用户移动到没有Wi-Fi覆盖的户外环境，计算任务必须通过蜂窝网络外包至远程云，这将导致高昂的通信成本。与流量卸载相比，涉及计算卸载的应用通常对延迟更敏感，因此，如何设计一个成本效益高且能够提供良好用户体验（QoE）的计算卸载服务模式是本研究工作的重要问题。 为了应对这些问题，研究提出了基于Ad Hoc Cloudlet的新体系结构和服务模式。在这个模型中，将附近资源丰富的移动设备临时组成一个Cloudlet，这些设备可以是Android手机、平板电脑或笔记本电脑。这些设备利用其自身的优势提供计算服务，通过点对点（P2P）网络连接，减少了对中央服务器的依赖，同时使资源受限的设备通过邻居设备完成计算密集型任务。 在实际应用中，上述模式涉及到以下几个关键技术点： 1. **移动设备资源识别**：需要有一套算法或机制来识别哪些移动设备具备成为服务提供者的条件，例如足够的计算能力、剩余电量以及是否连接到了更稳定快速的网络。 2. **任务分割与外包**：不是所有的计算任务都适合外包。必须有一种机制能够智能地识别哪些计算任务应该保留在本地执行，哪些可以被分割并外包出去。此外，还需要考虑如何高效地将大任务分割成小的子任务，并将这些子任务分配给周围的移动设备。 3. **数据传输与同步**：由于外包计算任务涉及到数据在设备间的传输，因此要实现有效的数据同步机制来确保数据在多设备间传输的准确性和及时性，同时保证数据安全和隐私。 4. **网络选择与优化**：在网络选择上，需要根据设备之间的距离、信号强度、费用等因素智能选择最合适的通信方式，以降低通信成本并提高效率。 5. **服务质量保证(QoS)与用户体验(QoE)的平衡**：需要制定相应的服务质量标准，并通过合理的调度策略来确保在节约成本的同时，也保证用户得到良好的体验，如响应时间、数据丢失率、能耗等方面都要进行优化。 6. **系统安全与隐私保护**：由于涉及多设备协作，必须要有强有力的安全措施来保护外包任务的安全性和用户的隐私。 7. **能量管理**：对于提供服务的设备而言，计算外包可能会消耗更多的电能。所以，必须考虑如何在提供服务的同时实现能量的有效管理，避免对移动设备的续航造成过大影响。 临时Cloudlet体系结构和服务模型为移动云计算领域提供了新的思路，通过邻近设备之间的协同计算，可以解决移动设备在处理复杂计算任务时面临的问题。然而，该模型的实现需要解决包括网络、任务分配、安全、能效等多方面的技术挑战，其最终的应用效果取决于上述关键技术的综合运用与优化。