面向边缘计算服务的移动端软件开发与优化
发布时间：2022-01-04 01:08
随着万物互联趋势不断深入,以智能手机、平板电脑为代表的移动终端设备被广泛普及,从而将用户与信息网络相关联。尽管终端设备拥有便捷性和移动性等特点,但由于尺寸、功耗等固有约束导致其无法为应用服务提供强大的计算和存储能力,移动云计算进而被引入以解决终端资源受限问题。然而,随着大量新型应用服务的涌现,中心化的云计算模式带宽资源有限、网络传输延迟大等瓶颈问题无法满足用户在数据传输时延、服务响应和用户体验等方面的高要求。为此,边缘计算凭借网络边缘就近提供轻量级但随处可见的计算和存储资源的优势而深受广大学者的关注。在边缘计算中,服务提供商可以直接将计算密集型应用和对实时性要求较高的应用程序部署于靠近用户的边缘服务器中,以及时地处理服务请求。对此,在广东省应用型科技重点项目资助下,本文开发一款面向边缘计算服务的移动端应用软件,并将其应用于智能交通客运场景。整个软件系统主要由智能移动终端、微信服务器、车载边缘设备和云端服务器四个部分构成。其中,基于微信公众号的移动客户端是面向用户的主体,软件系统借助微信平台为用户提供丰富的多媒体应用和信息服务。车载边缘设备被部署于客运车辆中,包含边缘服务器模块和路由器模...
【文章来源】：广东工业大学广东省
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
传统云计算模式
源头（如来自微信、微博、抖音等社交数据）。据不完全统计， 空间每天上传的图片高达 10 亿张，抖音短视频每天播放量达 20 台尽管为这些应用产生的数据提供大量计算和存储资源，但已无效性、安全性、实时性的发展需求。主要原因有：1）网络带宽资数据同时上传至云端会造成网络阻塞；2）由于云端远离终端用户难免出现延迟、抖动、丢失等不定因素，严重影响用户体验；3）式无法安全有效的保护来自终端用户的隐私数据。计算是一种新型的分布式计算模式，其核心思想是“让计算更靠近近用户”[22]。可从两个层面上理解：一是利用网络距离上的优势缩降低网络带宽负载、控制和改进延迟和抖动等因素；二是利用空户体验，这意味着边缘计算可为同一场景下的边缘终端用户提供边缘计算作为云计算中心和数据源的中间桥梁，负责处理来自云源，具体运用模式如图 2-2 所示。
图 2-3 计算迁移的主要流程图Fig.2-3 Main flow of computing offloading而流程中的迁移决策是计算迁移的关键环节，根据不同的迁移目的诸多专家者提出不同的决策方案。主要集中在以下两个方向：1 以降低能耗为目的将移动终端的计算任务卸荷至边缘服务器将大大降低终端能耗，在迁移的过中不仅需要考虑数据从终端上传至边缘端所需能耗，而且需要考虑接受边缘端执返回结果所产生的能量消耗[24]。因此，Kamoun 等人[25]提出了两种降低能耗的分配案。第一种是基于在线计算状态，边缘服务器根据在网络情况动态分配计算资源满足不用终端任务处理请求；第二种是基于预计算的离线状态，根据每时隙的信状态信息和缓存状态信息计算该时刻信息从终端发送至边缘服务器的持续性状态能源消耗情况。2 以降低延迟为目的
【参考文献】：
期刊论文
[1]面向智能公交的移动边缘互联系统设计与实现[J]. 徐美珊. 无线互联科技. 2019(03)
[2]PHP开发中MVC模式的应用研究[J]. 杨婷婷. 淮南职业技术学院学报. 2018(06)
[3]面向边缘云高效能的移动终端计算迁移方法[J]. 徐乃凡,王俊芳,郭建立,林荣恒. 电子测量技术. 2018(20)
[4]基于移动边缘计算的V2X任务卸载方案[J]. 张海波,栾秋季,朱江,贺晓帆. 电子与信息学报. 2018(11)
[5]边缘计算技术发展与对策研究[J]. 洪学海,汪洋. 中国工程科学. 2018(02)
[6]虚拟化服务器中的潜在安全威胁分析及解决方案比较[J]. 王皓然,魏力鹏. 信息技术与信息化. 2018(Z1)
[7]基于ThinkPHP+Workerman的高校学生安全管理系统[J]. 薛霁,李英祥,刘子杰. 计算机系统应用. 2018(02)
[8]万物互联时代:边缘计算的机遇与挑战[J]. 林州波. 上海信息化. 2018(01)
[9]边缘计算:万物互联时代新型计算模型[J]. 施巍松,孙辉,曹杰,张权,刘伟. 计算机研究与发展. 2017(05)
[10]深度协同 促进边缘计算产业健康与可持续发展[J]. 顾硕. 自动化博览. 2017(01)
硕士论文
[1]移动边缘计算环境下的资源优化研究[D]. 叶东东.广东工业大学 2018
[2]基于ThinkPHP框架的光伏项目融资系统设计与实现[D]. 刘刚.内蒙古大学 2017
[3]移动云计算中任务分配策略研究[D]. 王祝琳.吉林大学 2016
本文编号：3567340
【文章来源】：广东工业大学广东省
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
传统云计算模式
源头（如来自微信、微博、抖音等社交数据）。据不完全统计， 空间每天上传的图片高达 10 亿张，抖音短视频每天播放量达 20 台尽管为这些应用产生的数据提供大量计算和存储资源，但已无效性、安全性、实时性的发展需求。主要原因有：1）网络带宽资数据同时上传至云端会造成网络阻塞；2）由于云端远离终端用户难免出现延迟、抖动、丢失等不定因素，严重影响用户体验；3）式无法安全有效的保护来自终端用户的隐私数据。计算是一种新型的分布式计算模式，其核心思想是“让计算更靠近近用户”[22]。可从两个层面上理解：一是利用网络距离上的优势缩降低网络带宽负载、控制和改进延迟和抖动等因素；二是利用空户体验，这意味着边缘计算可为同一场景下的边缘终端用户提供边缘计算作为云计算中心和数据源的中间桥梁，负责处理来自云源，具体运用模式如图 2-2 所示。
图 2-3 计算迁移的主要流程图Fig.2-3 Main flow of computing offloading而流程中的迁移决策是计算迁移的关键环节，根据不同的迁移目的诸多专家者提出不同的决策方案。主要集中在以下两个方向：1 以降低能耗为目的将移动终端的计算任务卸荷至边缘服务器将大大降低终端能耗，在迁移的过中不仅需要考虑数据从终端上传至边缘端所需能耗，而且需要考虑接受边缘端执返回结果所产生的能量消耗[24]。因此，Kamoun 等人[25]提出了两种降低能耗的分配案。第一种是基于在线计算状态，边缘服务器根据在网络情况动态分配计算资源满足不用终端任务处理请求；第二种是基于预计算的离线状态，根据每时隙的信状态信息和缓存状态信息计算该时刻信息从终端发送至边缘服务器的持续性状态能源消耗情况。2 以降低延迟为目的
【参考文献】：
期刊论文
[1]面向智能公交的移动边缘互联系统设计与实现[J]. 徐美珊. 无线互联科技. 2019(03)
[2]PHP开发中MVC模式的应用研究[J]. 杨婷婷. 淮南职业技术学院学报. 2018(06)
[3]面向边缘云高效能的移动终端计算迁移方法[J]. 徐乃凡,王俊芳,郭建立,林荣恒. 电子测量技术. 2018(20)
[4]基于移动边缘计算的V2X任务卸载方案[J]. 张海波,栾秋季,朱江,贺晓帆. 电子与信息学报. 2018(11)
[5]边缘计算技术发展与对策研究[J]. 洪学海,汪洋. 中国工程科学. 2018(02)
[6]虚拟化服务器中的潜在安全威胁分析及解决方案比较[J]. 王皓然,魏力鹏. 信息技术与信息化. 2018(Z1)
[7]基于ThinkPHP+Workerman的高校学生安全管理系统[J]. 薛霁,李英祥,刘子杰. 计算机系统应用. 2018(02)
[8]万物互联时代:边缘计算的机遇与挑战[J]. 林州波. 上海信息化. 2018(01)
[9]边缘计算:万物互联时代新型计算模型[J]. 施巍松,孙辉,曹杰,张权,刘伟. 计算机研究与发展. 2017(05)
[10]深度协同 促进边缘计算产业健康与可持续发展[J]. 顾硕. 自动化博览. 2017(01)
硕士论文
[1]移动边缘计算环境下的资源优化研究[D]. 叶东东.广东工业大学 2018
[2]基于ThinkPHP框架的光伏项目融资系统设计与实现[D]. 刘刚.内蒙古大学 2017
[3]移动云计算中任务分配策略研究[D]. 王祝琳.吉林大学 2016
本文编号：3567340
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