移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是一种利用靠近移动设备的边缘节点提供的计算能力,来提升性能的前沿技术。现有的一些先进的计算卸载方法,已能够支持在MEC环境中基于函数粒度进行动态卸载。函数即服务(Function as a Service,...移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是一种利用靠近移动设备的边缘节点提供的计算能力,来提升性能的前沿技术。现有的一些先进的计算卸载方法,已能够支持在MEC环境中基于函数粒度进行动态卸载。函数即服务(Function as a Service,FaaS)作为无服务架构的一种经典范式,提供了一种在函数粒度上构建和拓展应用程序的新方式。相比传统的方式,FaaS提供了理想的资源弹性。OpenFaaS作为当下流行的开源FaaS项目,为FaaS平台的搭建提供了良好的基础。将先进的计算卸载方法与FaaS解决方案(OpenFaaS)进行整合,是有意义且具有挑战的。为此,文中设计并实现了一个基于OpenFaaS的多边缘管理框架,该框架实现了对多个边缘上OpenFaaS的搭建与状态管理。同时,对于需要部署的函数,将其重构并部署到OpenFaaS上,在运行时能够灵活地在多个OpenFaaS间调度函数执行。针对5个实际的Java智能应用对该框架进行了评估,结果表明该框架可以有效管理多个边缘,且与本地运行相比,该框架平均可节省10.49%~49.36%的响应时间。展开更多
作为Serverless架构的一种典型形态,函数即服务(function as a service,FaaS)架构将业务抽象为细粒度的函数,并且提供弹性的自动伸缩等自动化运维功能,能够大幅降低运维成本.当前,许多在线服务系统中的一些高并发、高可用、灵活多变的业...作为Serverless架构的一种典型形态,函数即服务(function as a service,FaaS)架构将业务抽象为细粒度的函数,并且提供弹性的自动伸缩等自动化运维功能,能够大幅降低运维成本.当前,许多在线服务系统中的一些高并发、高可用、灵活多变的业务(如支付、红包等)都已经迁移到了FaaS平台上,但是大量传统单体应用还是难以利用FaaS架构的优势.针对这一问题,提出了一种基于动态和静态分析的单体应用FaaS改造方法.该方法针对指定的单体应用API,通过动态分析和静态分析相结合的方式识别并剥离其实现代码和依赖,然后按照函数模板完成代码重构.针对函数在高并发场景下的冷启动问题,该方法利用基于IO多路复用的主从多线程Reactor模型优化了函数模板,提高了单个函数实例的并发处理能力.基于该方法实现了针对Java语言的原型工具Codext,在开源Serverless平台OpenFaaS上,面向4个开源单体系统进行了实验验证.展开更多
随着互联网上Mashup服务数量及种类的急剧增长,如何从这些海量的服务集合中快速、精准地发现满足用户需求的Mashup服务,成为一个具有挑战性的问题.针对这一问题,本文提出一种融合功能语义关联计算与密度峰值检测的Mashup服务聚类方法,...随着互联网上Mashup服务数量及种类的急剧增长,如何从这些海量的服务集合中快速、精准地发现满足用户需求的Mashup服务,成为一个具有挑战性的问题.针对这一问题,本文提出一种融合功能语义关联计算与密度峰值检测的Mashup服务聚类方法,用于缩小服务的搜索空间,提升服务发现的精度与效率.首先,该方法对Mashup服务进行元信息提取和描述文本内容整理,并根据Web API组合的标签对相应Mashup服务标签进行扩充.然后,用基于功能语义关联计算方法(Functional Semantic Association Calculation Method,FSAC)提取出各服务描述的功能名词集合,并通过功能名词的语义权重来构造Mashup语义特征向量.最后,通过基于密度信息的聚类中心检测方法(Clustering Center Detection Method based on Density Information,CCD-DI)检测出最为合适的K个Mashup语义特征向量作为K-means算法的初始中心,进行聚类划分.基于ProgrammableWeb的真实数据实验表明,本文所提聚类方法在纯度、精准率、召回率、熵等指标上均有良好表现.展开更多
网络分布计算环境下应用系统的需求多样化和复杂性的增长,要求位于中间件层次的Web应用服务器(web application server,简称WAS)从原来的尽力而为服务模型转变为服务质量(quality of service,简称QoS)保障模型,为具有不同需求的应用分...网络分布计算环境下应用系统的需求多样化和复杂性的增长,要求位于中间件层次的Web应用服务器(web application server,简称WAS)从原来的尽力而为服务模型转变为服务质量(quality of service,简称QoS)保障模型,为具有不同需求的应用分别提供适宜的服务质量保障.目前的WAS系统在此方面仍然比较薄弱.OnceAS/Q是一个面向QoS的WAS系统,它以QoS规约为基础,为不同应用提供不同的QoS保障能力.OnceAS/Q实现了一个应用QoS保障框架,提供了一组QoS服务组件支持具有QoS需求的应用开发和运行.介绍了OnceAS/Q的体系结构和主要组件,详细阐述了两个关键问题,一是QoS规约的定义及其映射,另一个是面向QoS的服务组件和资源的动态重配.OnceAS/Q原型在Ecperf测试基准下,对其QoS保障能力进行了实验.实验数据表明,在较大规模的应用环境下,OnceAS/Q能够提供更好的服务质量,并且开销是可接受的.展开更多
The bursty events of available bit rate (ABR) traffic challenge the research on flow control algorithm. This bursty nature makes the network difficult to guarantee some performance such as decreasing cell loss especia...The bursty events of available bit rate (ABR) traffic challenge the research on flow control algorithm. This bursty nature makes the network difficult to guarantee some performance such as decreasing cell loss especially when congestion appears. In addition the robust stability analysis in the presence of virtual connections (VCs) variation is another inherent problem of the current rate-based algorithm. An explicit rate-based scheme is concerned. Some mathematical methods are adopted to minimize overshoot in the buffer to eliminate the growing congestion quickly. Then in linear matrix inequality (LMI) forms via Lyapunov stability argument relating to robustness issues in the presence of time-varying VCs is purposed in linear matrix inequality. A set of numerical examples guarantees this choice of algorithm parameters is robust stability. The simulations further back up our results.展开更多
A new scheduling scheme based on users＇ quality of service（QoS） in mobile WiMAX networks is presented.The proposed scheme tracks each user＇s average rate and adjusts the corresponding scheduling weight adaptively ...A new scheduling scheme based on users＇ quality of service（QoS） in mobile WiMAX networks is presented.The proposed scheme tracks each user＇s average rate and adjusts the corresponding scheduling weight adaptively to result in：（a） each user＇s average rate is proportional to the corresponding QoS level;（b） the constraints of the minimal and/or maximal rates required by QoS can be satisfied;（c） the utility function of system is maximal under the constraints（a） and（b）.Theoretical analysis based on utility function and simulation results indicates the system throughput can be improved dramatically in the proposed scheme.展开更多
针对如何在部署服务功能链SFC(service function chain)的同时兼顾低能耗与网络负载均衡,提出了一种以节点负载状态预测为基础的SFC部署方法NIR-IACA(improved ant colony algorithm based on node importance ranking)。首先,使用基于...针对如何在部署服务功能链SFC(service function chain)的同时兼顾低能耗与网络负载均衡,提出了一种以节点负载状态预测为基础的SFC部署方法NIR-IACA(improved ant colony algorithm based on node importance ranking)。首先,使用基于粒子群优化的CNN-GRU模型(particle swarm optimization-based CNN-GRU model,PCNN-GRU),结合广义网络温度(GNT)预测网络节点的负载状态,并据此为SFC部署提供备选节点;其次,基于最短路径优先策略的改进蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)设计SFC部署节点选择策略(high availability and resource scheduling,HARS)且对选定节点进行虚拟链路映射,优化目标兼顾基础设施网络低能耗与负载均衡的要求。基于Clearwater VNF公开数据集的实验结果表明,提出的NIR-IACA方法与现有的MC-EEVP算法、DPVC算法以及RQAP算法相比平均节省13.09%的能耗,并提高12.98%的负载均衡能力,且在维持相对较高SFC请求的接受率的同时,可以较好地实现SFC部署的能耗与负载均衡联合优化。展开更多
文摘移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是一种利用靠近移动设备的边缘节点提供的计算能力,来提升性能的前沿技术。现有的一些先进的计算卸载方法,已能够支持在MEC环境中基于函数粒度进行动态卸载。函数即服务(Function as a Service,FaaS)作为无服务架构的一种经典范式,提供了一种在函数粒度上构建和拓展应用程序的新方式。相比传统的方式,FaaS提供了理想的资源弹性。OpenFaaS作为当下流行的开源FaaS项目,为FaaS平台的搭建提供了良好的基础。将先进的计算卸载方法与FaaS解决方案(OpenFaaS)进行整合,是有意义且具有挑战的。为此,文中设计并实现了一个基于OpenFaaS的多边缘管理框架,该框架实现了对多个边缘上OpenFaaS的搭建与状态管理。同时,对于需要部署的函数,将其重构并部署到OpenFaaS上,在运行时能够灵活地在多个OpenFaaS间调度函数执行。针对5个实际的Java智能应用对该框架进行了评估,结果表明该框架可以有效管理多个边缘,且与本地运行相比,该框架平均可节省10.49%~49.36%的响应时间。
文摘作为Serverless架构的一种典型形态,函数即服务(function as a service,FaaS)架构将业务抽象为细粒度的函数,并且提供弹性的自动伸缩等自动化运维功能,能够大幅降低运维成本.当前,许多在线服务系统中的一些高并发、高可用、灵活多变的业务(如支付、红包等)都已经迁移到了FaaS平台上,但是大量传统单体应用还是难以利用FaaS架构的优势.针对这一问题,提出了一种基于动态和静态分析的单体应用FaaS改造方法.该方法针对指定的单体应用API,通过动态分析和静态分析相结合的方式识别并剥离其实现代码和依赖,然后按照函数模板完成代码重构.针对函数在高并发场景下的冷启动问题,该方法利用基于IO多路复用的主从多线程Reactor模型优化了函数模板,提高了单个函数实例的并发处理能力.基于该方法实现了针对Java语言的原型工具Codext,在开源Serverless平台OpenFaaS上,面向4个开源单体系统进行了实验验证.
文摘随着互联网上Mashup服务数量及种类的急剧增长,如何从这些海量的服务集合中快速、精准地发现满足用户需求的Mashup服务,成为一个具有挑战性的问题.针对这一问题,本文提出一种融合功能语义关联计算与密度峰值检测的Mashup服务聚类方法,用于缩小服务的搜索空间,提升服务发现的精度与效率.首先,该方法对Mashup服务进行元信息提取和描述文本内容整理,并根据Web API组合的标签对相应Mashup服务标签进行扩充.然后,用基于功能语义关联计算方法(Functional Semantic Association Calculation Method,FSAC)提取出各服务描述的功能名词集合,并通过功能名词的语义权重来构造Mashup语义特征向量.最后,通过基于密度信息的聚类中心检测方法(Clustering Center Detection Method based on Density Information,CCD-DI)检测出最为合适的K个Mashup语义特征向量作为K-means算法的初始中心,进行聚类划分.基于ProgrammableWeb的真实数据实验表明,本文所提聚类方法在纯度、精准率、召回率、熵等指标上均有良好表现.
文摘网络分布计算环境下应用系统的需求多样化和复杂性的增长,要求位于中间件层次的Web应用服务器(web application server,简称WAS)从原来的尽力而为服务模型转变为服务质量(quality of service,简称QoS)保障模型,为具有不同需求的应用分别提供适宜的服务质量保障.目前的WAS系统在此方面仍然比较薄弱.OnceAS/Q是一个面向QoS的WAS系统,它以QoS规约为基础,为不同应用提供不同的QoS保障能力.OnceAS/Q实现了一个应用QoS保障框架,提供了一组QoS服务组件支持具有QoS需求的应用开发和运行.介绍了OnceAS/Q的体系结构和主要组件,详细阐述了两个关键问题,一是QoS规约的定义及其映射,另一个是面向QoS的服务组件和资源的动态重配.OnceAS/Q原型在Ecperf测试基准下,对其QoS保障能力进行了实验.实验数据表明,在较大规模的应用环境下,OnceAS/Q能够提供更好的服务质量,并且开销是可接受的.
文摘The bursty events of available bit rate (ABR) traffic challenge the research on flow control algorithm. This bursty nature makes the network difficult to guarantee some performance such as decreasing cell loss especially when congestion appears. In addition the robust stability analysis in the presence of virtual connections (VCs) variation is another inherent problem of the current rate-based algorithm. An explicit rate-based scheme is concerned. Some mathematical methods are adopted to minimize overshoot in the buffer to eliminate the growing congestion quickly. Then in linear matrix inequality (LMI) forms via Lyapunov stability argument relating to robustness issues in the presence of time-varying VCs is purposed in linear matrix inequality. A set of numerical examples guarantees this choice of algorithm parameters is robust stability. The simulations further back up our results.
文摘A new scheduling scheme based on users＇ quality of service（QoS） in mobile WiMAX networks is presented.The proposed scheme tracks each user＇s average rate and adjusts the corresponding scheduling weight adaptively to result in：（a） each user＇s average rate is proportional to the corresponding QoS level;（b） the constraints of the minimal and/or maximal rates required by QoS can be satisfied;（c） the utility function of system is maximal under the constraints（a） and（b）.Theoretical analysis based on utility function and simulation results indicates the system throughput can be improved dramatically in the proposed scheme.
文摘针对如何在部署服务功能链SFC(service function chain)的同时兼顾低能耗与网络负载均衡,提出了一种以节点负载状态预测为基础的SFC部署方法NIR-IACA(improved ant colony algorithm based on node importance ranking)。首先,使用基于粒子群优化的CNN-GRU模型(particle swarm optimization-based CNN-GRU model,PCNN-GRU),结合广义网络温度(GNT)预测网络节点的负载状态,并据此为SFC部署提供备选节点;其次,基于最短路径优先策略的改进蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)设计SFC部署节点选择策略(high availability and resource scheduling,HARS)且对选定节点进行虚拟链路映射,优化目标兼顾基础设施网络低能耗与负载均衡的要求。基于Clearwater VNF公开数据集的实验结果表明,提出的NIR-IACA方法与现有的MC-EEVP算法、DPVC算法以及RQAP算法相比平均节省13.09%的能耗,并提高12.98%的负载均衡能力,且在维持相对较高SFC请求的接受率的同时,可以较好地实现SFC部署的能耗与负载均衡联合优化。
