面向雲-邊協同計算的資源管理技術 陳星 林兵 陳哲毅 9787302625551 【台灣高等教育出版社】

內容簡介
隨著通信技術和硬體技術的快速發展以及移動設備的普及，雲計算和邊緣計算的資源管理問題在工業界和學術界都引起了廣泛的關注。為滿足相關研究人員的參考需求，作者編著了《面向雲-邊協同計算的資源管理技術》》，主要介紹雲-邊協同資源管理相關理論和研究，幫助讀者了解雲-邊協同資源管理問題和解決方法。《面向雲-邊協同計算的資源管理技術》》呈現了以下理論、技術與應用：雲計算；邊緣計算；雲-邊協同；資源管理使能機制；資源自適應管理方法。

作者簡介
陳 星 福州大學教授，博士生導師，福州大學計算機與大數據學院副院長。本碩博畢業於北京大學。目前主要研究軟體工程、系統軟體等。主持國家自然科學基金、國家重點研發計劃子課題等4項國家級項目。在國內外學術期刊發表50餘篇論文，授權10件國家發明專利。
林 兵 福建師範大學副教授，碩士生導師，福建師範大學物理與能源學院系副主任。本碩博畢業於福州大學。目前主要研究計算智能、工作流調度等技術。主持和參与國家自然科學基金、福建省自然科學基金等項目共5項。在國內外學術期刊上發表30餘篇論文，授權6件國家發明專利。
陳哲毅 福州大學計算機與大數據學院碩士生導師，福建省網路計算與智能信息處理重點實驗室副主任，入選福州大學「旗山學者」（海外項目）。主要研究方向包括機器學習、資源優化等。

目錄

目錄
第1章概述
1 1研究背景與意義
1 2國內外研究現狀
1 2 1雲計算
1 2 2雲邊協同計算
1 2 3資源自適應管理
1 3主要內容和結構安排
第2章面向雲邊協同計算的資源管理使能機制
2 1基於運行時軟體體繫結構模型的混合雲平台管理方法
2 1 1引言
2 1 2相關工作
2 1 3方法概覽
2 1 4雲計算平台運行時模型的構造方法
2 1 5雲平台軟體體繫結構的統一模型
2 1 6統一模型到單一雲平台運行時模型的映射方法
2 1 7實驗與評估
2 1 8總結
2 2基於成本估算的Android應用計算卸載方法
2 2 1引言
2 2 2相關工作
2 2 3方法概覽
2 2 4計算遷移在線決策方法建模
2 2 5決策模型
2 2 6實驗與評估
2 2 7總結
2 3基於情境感知的移動雲計算環境下的計算卸載方法
2 3 1引言
2 3 2相關工作
2 3 3方法概覽
2 3 4計算遷移設計模式
2 3 5評估模型
2 3 6實驗與評估
2 3 7總結
2 4移動邊緣環境下面向Android應用的計算卸載方法
2 4 1引言
2 4 2相關工作
2 4 3方法概覽
2 4 4計算遷移的設計模式
2 4 5計算遷移的評估模型
2 4 6計算遷移自適應中間件的實現
2 4 7實驗與評估
2 4 8總結
2 5移動邊緣環境下面向DNN應用的計算卸載方法
2 5 1引言
2 5 2相關工作
2 5 3方法概覽
2 5 4卸載機制的設計模式
2 5 5卸載方案的評估模型
2 5 6實驗與評估
2 5 7總結
第3章面向雲計算的資源自適應管理方法
3 1基於機器學習的雲軟體服務資源分配方法
3 1 1引言
3 1 2相關工作
3 1 3問題模型
3 1 4基於機器學習的資源分配方法
3 1 5基於機器學習和自校正的資源分配方法
3 1 6實驗與評估
3 1 7總結
3 2基於迭代QoS模型的雲軟體服務資源自適應管理框架
3 2 1引言
3 2 2相關工作
3 2 3雲軟體服務資源管理問題形式化
3 2 4基於迭代QoS模型的資源自適應管理方法
3 2 5實驗與評估
3 2 6總結
3 3基於預測反饋控制和強化學習的雲軟體服務資源分配方法
3 3 1引言
3 3 2相關工作
3 3 3雲軟體服務資源管理問題形式化
3 3 4基於簡單DQN的資源分配預測方法
3 3 5基於強化學習的預測反饋控制方法
3 3 6實驗與評估
3 3 7總結
3 4面向負載時間窗口的雲軟體服務資源分配方法
3 4 1引言
3 4 2相關工作
3 4 3問題模型
3 4 4演算法
3 4 5實驗與評估
3 4 6總結
3 5混合雲環境下代價驅動的工作流應用任務調度方法
3 5 1引言
3 5 2相關工作
3 5 3問題模型
3 5 4pre_CSPCPM調度演算法
3 5 5實驗與評估
3 5 6總結
3 6混合雲環境下代價驅動的大數據應用任務調度方法
3 6 1引言
3 6 2相關工作
3 6 3相關演算法
3 6 4ADPSOGA調度演算法
3 6 5實驗與評估
3 6 6總結
3 7混合雲環境下資源利用率和代價雙目標驅動的工作流應用任務調度方法
3 7 1引言
3 7 2相關工作
3 7 3問題模型
3 7 4OWSA2CI調度演算法
3 7 5實驗與評估
3 7 6總結
3 8混合雲環境下代價驅動的多工作流應用在線任務調度方法
3 8 1引言
3 8 2相關工作
3 8 3問題模型
3 8 4OMLFHP調度演算法
3 8 5實驗與評估
3 8 6總結
第4章面向雲邊協同計算的資源自適應管理方法
4 1雲邊協同環境下時間驅動的工作流應用數據布局方法
4 1 1引言
4 1 2相關工作
4 1 3問題模型
4 1 4演算法
4 1 5實驗與評估
4 1 6總結
4 2雲邊協同環境下代價驅動的工作流應用任務調度方法
4 2 1引言
4 2 2相關工作
4 2 3問題模型
4 2 4相關演算法
4 2 5實驗與評估
4 2 6總結
4 3雲邊端協同環境下代價驅動的DNN應用計算卸載任務調度方法
4 3 1引言
4 3 2相關概念與關鍵技術
4 3 3DNN應用計算遷移問題定義
4 3 4面向成本優化的DNN應用計算遷移決策技術
4 3 5面向能耗優化的DNN應用計算遷移決策技術
4 3 6實驗與評估
4 3 7總結
4 4移動邊緣環境下基於預測反饋控制和強化學習的多邊緣協同負載均衡
方法
4 4 1引言
4 4 2相關工作
4 4 3問題模型
4 4 4相關演算法
4 4 5實驗與評估
4 4 6總結
參考文獻

前言/序言
前言
隨著通信技術和硬體技術的快速發展，移動設備逐漸普及。人們已經習慣了其在生活和工作中帶來的便捷，移動設備成為人們生活中不可或缺的一部分。科技的不斷進步使得移動設備不僅在數量上呈爆炸式增長，性能也越來越強大。移動設備擁有計算能力更加強大的處理器、更大的運行內存、更多高質量的感測器以及更大更靈敏的高清屏幕等，已經能夠媲美一些傳統的計算設備，越來越多功能紛繁多樣的移動應用程序出現並在移動設備上執行。隨著人工智慧和大數據的興起，移動應用程序的計算和數據處理越來越密集。雖然移動硬體相關技術已經取得了很大的進步，但受到重量、大小、人體工程學和散熱等因素的限制，移動設備的計算資源仍然是有限的，並不能完全滿足移動應用程序的需求。如何使用外部資源彌補移動設備資源的不足是一個重要的研究課題。
移動雲計算(Mobile Cloud Computing， MCC)是解決移動設備計算資源不足問題的一般方法。在MCC範式下，移動設備能夠將部分或全部計算任務卸載到資源豐富的雲中心，從而有效擴展移動設備的計算資源。但是在現有的網路環境中，MCC範式下移動設備與雲中心之間長距離數據傳輸導致較長響應時間的缺陷被放大，隨著應用程序對時延愈發敏感，MCC不再適用於涉及實時應用和保證服務質量的場景。移動邊緣計算（Mobile Edge Computing， MEC）作為一種能更好地解決移動設備資源不足問題的高效方法應運而生，它是指在靠近物或數據源頭的一側，採用集網路、計算、存儲、應用核心能力於一體的開放平台，就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側發起，產生更快的網路服務響應，滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。
在上述背景下，雲計算和邊緣計算的資源管理問題在工業界和學術界都引起了廣泛的關注。為滿足廣大相關研究人員的參考需求，作者編寫了此書。本書是一部系統論述雲邊協同計算中資源管理技術的圖書，主要介紹了雲邊協同資源管理相關理論和研究，幫助讀者了解雲邊協同資源管理問題和解決方法。本書呈現了以下理論、技術與應用： 雲計算、邊緣計算、雲邊協同計算、資源管理使能機制、資源自適應管理方法。全書分為4章。第1章為緒論部分，介紹了本書作者研究的面向雲邊協同計算的資源管理技術的相關背景、研究意義以及國內外研究動態和存在的問題。第2章介紹了5種面向雲邊協同計算的資源管理使能機制，並對每種機制進行背景意義問題模型和分析，最後在考慮不同代價的基礎上提出了有效的優化調度演算法。第3章介紹了8種面向雲計算的資源自適應管理方法，並對每種方法進行背景意義分析，隨後提出了多種面向雲計算的資源自適應調度演算法。第4章介紹了4種面向雲邊協同計算的資源自適應管理方法，並提出了多種雲邊環境下由不同代價驅動的資源自適應管理方法。
本書適合廣大雲計算資源管理方向相關研究人員作為參考用書。
在本書編寫過程中，參考了國內外專家學者的相關文獻資料、書籍和大量研究成果，在此表示感謝。
由於編者水平有限，書中難免有疏漏和不足之處，懇請讀者批評指正！
編者2023年4月