【摘 要】
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对双层云环境下的移动应用进行研究,提出一种新的框架,将移动应用建模为任务的位置—时间工作流(LTW)。LTW流对分层移动云资源的最优映射是个NP难题,进而提出一种称为Mu SIC的高效启发式算法。基于真实的云进行仿真实验,结果表明,Mu SIC支持运行的可扩展性,同时提高了Qo S水平。相比于只使用公共云的算法,延时和功耗降低了25%,成本下降了35%。另外,在不同的模式下Mu SIC均具有优越的
【机 构】
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中南大学公共卫生学院,湖南财政经济学院信息管理系
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对双层云环境下的移动应用进行研究,提出一种新的框架,将移动应用建模为任务的位置—时间工作流(LTW)。LTW流对分层移动云资源的最优映射是个NP难题,进而提出一种称为Mu SIC的高效启发式算法。基于真实的云进行仿真实验,结果表明,Mu SIC支持运行的可扩展性,同时提高了Qo S水平。相比于只使用公共云的算法,延时和功耗降低了25%,成本下降了35%。另外,在不同的模式下Mu SIC均具有优越的性能,在预测移动用户地点—时间工作流时面对差错/不确定性也具有较好的鲁棒性。
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