Efficient service selection approach for mobile devices in mobile cloud
Efficient service selection approach for mobile devices in mobile cloud
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移动云中移动设备的高效服务选择方法
DOI：
10.1007/s11227-016-1720-0
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发表时间：
2016-06
影响因子：
3.3
通讯作者：
Luo Youlong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li Chunlin;Liu Yanpei;Luo Youlong
论文提出了混合云中通过本地云和公有云为移动设备提供最优高效的云服务选择方案。所提出的模型由非专用公共云资源和本地云资源组成。在不同地点，本地云服务提供商维护着可供移动设备用户使用的有限专用资源。在所提出的模型中，系统中间件首先检查本地云服务器是否有足够的空闲容量来满足移动应用程序的所需要求。如果移动用户的需求无法在本地处理，则所提出的架构必须选择移动用户的作业突发到远程公共云。何时触发云爆发的决定涉及监视系统上下文和工作负载。提出了一种基于云的服务选择优化方法，可以优化资源利用率、云供应商的利益和移动用户的服务质量。所提出的优化问题分为本地云服务选择和公共云资源调度，由移动设备、移动云服务代理和云供应商实现。提出了一种移动设备云服务选择算法，该算法由云服务选择优化和云资源调度优化两个子算法组成。通过实验验证了移动设备云服务选择算法的效率。
The paper proposes optimal efficient cloud service selection scheme for mobile device through local and public cloud in hybrid cloud. The proposed model consists of non-dedicated public cloud resources and local cloud resources. At different locations, local cloud service providers maintain finite dedicated resources that can be used by mobile device users. In the proposed model, the system middleware first examines if any of the local cloud servers have sufficient idle capacity to satisfy the desired requirement of mobile application. If the mobile users’ requirement cannot be handled locally, the proposed architecture must choose mobile users’ jobs to burst to the remote public cloud. The decision of when to trigger a cloud burst involves monitoring the system context and workload. A cloud-based service selection optimization is proposed, which can optimize the resource utilization, cloud supplier’s benefit and mobile user’s QoS. The proposed optimization problem is partitioned by local cloud service selection and public cloud resource scheduling, which is implemented by the mobile device, mobile cloud service broker and cloud supplier. A cloud service selection algorithm for mobile device is proposed, which is composed of two sub-algorithms: cloud service selection optimization and cloud resource scheduling optimization. The efficiency of the cloud service selection algorithm for mobile device is tested by experiments.
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DOI：
10.1093/comjnl/30.5.425
发表时间：
1987-10
期刊：
Comput. J.
影响因子：
--
作者：
H. Arabnia;M. A. Oliver
通讯作者：
H. Arabnia;M. A. Oliver
影响因子：
2.5
作者：
H. Arabnia;M. A. Oliver
通讯作者：
H. Arabnia;M. A. Oliver
DOI：
10.1109/edoc.2012.23
发表时间：
2012-09
期刊：
2012 IEEE 16th International Enterprise Distributed Object Computing Conference
影响因子：
--
作者：
Debessay Fesehaye;Yunlong Gao;K. Nahrstedt;Guijun Wang
通讯作者：
Debessay Fesehaye;Yunlong Gao;K. Nahrstedt;Guijun Wang
DOI：
10.1007/978-3-662-46338-3_1
发表时间：
2014-06
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
G. Jakimovski;Aleksandar Karadimce;D. Davcev
通讯作者：
G. Jakimovski;Aleksandar Karadimce;D. Davcev
DOI：
10.1142/s0218001495000110
发表时间：
1995-04
期刊：
Int. J. Pattern Recognit. Artif. Intell.
影响因子：
--
作者：
S. Bhandarkar;H. Arabnia;Jeffrey W. Smith
通讯作者：
S. Bhandarkar;H. Arabnia;Jeffrey W. Smith