• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于貝葉斯網(wǎng)的移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用部署算法研究

    2015-11-14 03:20:30張驥先
    關(guān)鍵詞:服務(wù)端功能模塊部署

    張驥先

    (云南大學(xué)信息學(xué)院,云南昆明650092)

    移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用已經(jīng)引發(fā)了信息產(chǎn)業(yè)的深度變革,具有分布性廣、移動性強(qiáng)的特點(diǎn)[1-2].一個移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用完整的業(yè)務(wù)流程一般會涉及到終端和服務(wù)端交互,例如蘋果手機(jī)的智能語音助手Siri,手機(jī)終端采集用戶的語音并進(jìn)行識別,然后將識別后的信息傳輸至服務(wù)端,服務(wù)端將這類信息進(jìn)行識別后的得到了用戶意圖,然后根據(jù)此意圖進(jìn)行知識搜索,并將搜索得到的結(jié)果傳回手機(jī)終端展現(xiàn)給客戶.在這個業(yè)務(wù)流程當(dāng)中,手機(jī)終端負(fù)責(zé)采集用戶的語音并進(jìn)行識別,以及最后結(jié)果的展示.但是同樣是語音助手,基于Android系統(tǒng)的大部分手機(jī)都是將語音流傳輸?shù)椒?wù)器,在服務(wù)器上完成語音的識別.其中最主要的原因在于如果在手機(jī)終端完成語音識會耗費(fèi)手機(jī)大量的CPU資源及電量;而如果將語音流傳輸至服務(wù)器的話可以節(jié)省CPU資源及電量,但另一方面又會耗費(fèi)網(wǎng)絡(luò)通信帶寬[3-4].

    這個例子說明,一個移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用由多個功能模塊組成(如例子中的語音識別模塊,知識搜索模塊),其中一部分功能模塊既可以在終端運(yùn)行,也可以在服務(wù)端運(yùn)行.應(yīng)用部署指的是根據(jù)終端目前狀態(tài)以及應(yīng)用本身復(fù)雜度來決定應(yīng)用中哪些功能模塊在服務(wù)端運(yùn)行,哪些功能模塊在終端運(yùn)行可以使應(yīng)用服務(wù)質(zhì)量最好,系統(tǒng)性能最優(yōu)[5].當(dāng)前研究工作多是針對單一平臺上簡單應(yīng)用提出的應(yīng)用部署算法,且不適用于大型應(yīng)用.而這些方面正是移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用部署從理論走向?qū)嶋H所需要解決的關(guān)鍵問題,主要涉及到以下幾個方面:

    1)應(yīng)用模型:一個應(yīng)用由若干個功能模塊組成,應(yīng)用模型反映出應(yīng)用中所包含各個模塊間的交互關(guān)系以及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu).當(dāng)前的研究有幾種主流的觀點(diǎn),分別是將應(yīng)用的功能模塊表示成圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)[6-9]、樹的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)[7]和彈性應(yīng)用模型[8].但這幾類模型對簡單應(yīng)用較為適用,一旦應(yīng)用復(fù)雜度增加,應(yīng)用模塊間相關(guān)程度增大,其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜度會增大,直接影響了應(yīng)用部署算法的效率及準(zhǔn)確性.

    2)應(yīng)用部署算法:基于應(yīng)用模型,應(yīng)用部署算法會根據(jù)終端接入應(yīng)用時的環(huán)境和狀態(tài)計算出最合適的部署方案,然后將應(yīng)用中的模塊按照此方案部署到移動端或服務(wù)端,以求達(dá)到最優(yōu)的用戶體驗和系統(tǒng)性能.部署算法主要分為靜態(tài)算法與動態(tài)算法兩種,靜態(tài)算法具有較高的準(zhǔn)確性,但計算量大,一般通過分類或聚類算法先期計算出預(yù)測模型,這意味著需要采集大量的用戶數(shù)據(jù)來完成機(jī)器學(xué)習(xí),從而在新用戶接入應(yīng)用時服務(wù)端可以快速計算出最恰當(dāng)?shù)牟渴鸱桨?而動態(tài)算法不需要進(jìn)行前期學(xué)習(xí),根據(jù)終端首次接入應(yīng)用時的狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時的計算,性能及準(zhǔn)確性不高.應(yīng)用部署算法一般放在服務(wù)端執(zhí)行,文獻(xiàn)[6]屬于動態(tài)算法,其采用線性優(yōu)化進(jìn)行部署方案的實(shí)時計算,而且未考慮模塊節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)對當(dāng)前應(yīng)用部署的影響,所得到的結(jié)果準(zhǔn)確性低,且效率較低;文獻(xiàn)[7-9]屬于靜態(tài)算法,其提出的應(yīng)用部署方案計算方法雖然考慮到了歷史數(shù)據(jù)因素,但是其基于樸素貝葉斯(naive Bayesian)的分類策略中存在特征屬性不獨(dú)立的問題,會降低結(jié)果的準(zhǔn)確性,且其分類器訓(xùn)練較為復(fù)雜.

    1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

    目前國內(nèi)外對移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用部署的研究多是針對特定平臺上簡單應(yīng)用進(jìn)行的研究.

    1.1 應(yīng)用模型的研究

    應(yīng)用模型的一個主要研究內(nèi)容是應(yīng)用的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),目前有幾種主流的觀點(diǎn),分別是將應(yīng)用模塊間調(diào)用關(guān)系表示成圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)[6,9]、樹的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)[7]和彈性應(yīng)用模型[8].

    Giurgiu 等和 Shumao 等[6,9]提倡將應(yīng)用按模塊(如Java類)之間的調(diào)用關(guān)系表示為有向無環(huán)圖,G={B,E},其中節(jié)點(diǎn)B代表模塊;邊E代表模塊間交互.將應(yīng)用模型表示為圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的好處是比較適合于面向?qū)ο蟮膽?yīng)用開發(fā)方式,基本可以涵蓋所有的應(yīng)用,缺點(diǎn)是當(dāng)應(yīng)用結(jié)構(gòu)變得復(fù)雜的時候,圖也會相應(yīng)變得復(fù)雜,直接影響到應(yīng)用部署及遷移算法的效率.

    Intel Labs Berkeley 的 Chun 等[7]提出了克隆云(clone cloud)的概念,為應(yīng)用模型提出了一種新的思路,通過分析應(yīng)用中函數(shù)調(diào)用關(guān)系,將應(yīng)用體現(xiàn)為樹的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)(profile tree),樹中每個節(jié)點(diǎn)代表一個函數(shù),而邊代表調(diào)用關(guān)系.樹的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)比較適合于面向過程的應(yīng)用開發(fā)方式,模塊粒度多為函數(shù)級別,優(yōu)點(diǎn)是較易分離出造成性能瓶頸的函數(shù);缺點(diǎn)是此類應(yīng)用的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)不便,且模塊間相互調(diào)用關(guān)系不易處理,樹的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)并不適合于描述目前大多數(shù)的應(yīng)用.

    Samsung實(shí)驗室的Zhang等[8]提出了彈性應(yīng)用模型(elasticity patterns)的概念,應(yīng)用中各模塊叫做Weblet,并且支持在運(yùn)行時對Weblet進(jìn)行動態(tài)配置,旨在無縫并且透明地使用服務(wù)端來擴(kuò)展移動設(shè)備受限的計算及存儲能力.彈性應(yīng)用模型會因不同的應(yīng)用配置體現(xiàn)出不同的運(yùn)行時行為,比如能量消耗、資費(fèi)開銷、應(yīng)用性能,甚至安全與隱私特性,雖體現(xiàn)了應(yīng)用部署的動態(tài)性但也存在一些缺陷,如Weblet在需要時才計算執(zhí)行的位置,也帶來了額外的開銷,影響應(yīng)用執(zhí)行的效率.

    通過上述研究可以發(fā)現(xiàn),應(yīng)用模型的主要工作是將應(yīng)用描述為相互獨(dú)立的功能模塊.模塊的粒度可能是函數(shù)、類、或者對象,采用圖或樹的方式來表現(xiàn)應(yīng)用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),并抽象出屬性因素,建立應(yīng)用代價模型.但隨著移動應(yīng)用的發(fā)展,應(yīng)用模型會日趨復(fù)雜,之前的研究對如何簡化應(yīng)用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)并沒有提出較好的方法,所以,簡化應(yīng)用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是本文的主要的研究內(nèi)容之一.

    1.2 應(yīng)用部署算法的研究

    應(yīng)用部署算法主要包括靜態(tài)算法與動態(tài)算法2種,靜態(tài)算法具有較高的準(zhǔn)確性,但計算量大,一般通過分類或聚類算法先期計算出預(yù)測模型,這意味著需要采集大量的用戶數(shù)據(jù)來完成機(jī)器學(xué)習(xí),從而在新用戶接入應(yīng)用時給出較優(yōu)的部署方案;而動態(tài)算法不需要進(jìn)行前期學(xué)習(xí),根據(jù)終端首次接入應(yīng)用時的狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時的計算,性能及準(zhǔn)確性不高.目前的研究成果主要包括有遍歷法[6]、線性規(guī)劃法[7]、統(tǒng)計分類法[8]、最小生成樹法[9]等幾種方式來實(shí)現(xiàn),其中文獻(xiàn)[6]屬于動態(tài)算法,文獻(xiàn)[7-9]屬于靜態(tài)算法.

    Giurgiu等[6]提出了適用于離線應(yīng)用的ALL算法和適用于在線應(yīng)用的K-step算法.前者通過遍歷應(yīng)用模型產(chǎn)生所有可用的部署方案,并找出其中執(zhí)行時間最短的一個方案.后者選定一個入口功能模塊作為初始子集,然后計算與當(dāng)前子集距離為K的所有集合,并在上述集合中再選取執(zhí)行時間最短的一個,將其作為新的子集迭代計算,直至應(yīng)用模型遍歷結(jié)束或達(dá)到移動終端限制.ALL算法的優(yōu)點(diǎn)是可靠性高,缺點(diǎn)是耗時長,計算量大,并不適合實(shí)時的進(jìn)行;K-step算法通過局部最優(yōu)策略計算的應(yīng)用部署方案,優(yōu)點(diǎn)是計算速度快,計算量可控,缺點(diǎn)是隨著應(yīng)用功能模塊的增多,算法計算量增大,且準(zhǔn)確性下降.Giurgiu等通過測試指出在實(shí)際應(yīng)用中功能模塊之間的調(diào)用次數(shù)會直接影響結(jié)果,但并沒有提出相應(yīng)的解決方案.2種算法僅在應(yīng)用運(yùn)行前進(jìn)行計算,無法實(shí)時、動態(tài)的調(diào)整.基于遍歷法的應(yīng)用部署方案計算方式需要對應(yīng)用所有可能的部署方案進(jìn)行實(shí)時計算,計算量相當(dāng)大,即使對于服務(wù)端來說也是不能忽略的.

    Chun等[7]在計算應(yīng)用部署方案時不僅考慮到了應(yīng)用的執(zhí)行時間也考慮到了移動終端執(zhí)行時的電量消耗,其應(yīng)用部署方案的計算包括靜態(tài)分析(static analyzer)、動態(tài)分析(dynamic profile)、優(yōu)化配置(optimization Solver)3個部分組成.靜態(tài)分析通過分析應(yīng)用間函數(shù)調(diào)用關(guān)系,在代碼中構(gòu)建遷移點(diǎn)和還原點(diǎn),決定哪些函數(shù)可以遷移到服務(wù)端執(zhí)行,遷移點(diǎn)和還原點(diǎn)的構(gòu)建也有一些限制;在動態(tài)分析中通過大量隨機(jī)用例的執(zhí)行,搜集應(yīng)用中各個函數(shù)在移動終端以及在服務(wù)端執(zhí)行時的代價情況,最后通過整數(shù)線性規(guī)劃(ILP)算法得到應(yīng)用最優(yōu)的結(jié)果.但該算法計算量大,而且輸入用例是隨機(jī)產(chǎn)生的,并不能保證對應(yīng)用中各函數(shù)完整的覆蓋度.

    由于將一個圖劃分成為K+1個滿足預(yù)先設(shè)置條件的部分,各部分之間通信量最小這個命題已被證明是一個NP-Complete問題[10],Shumao等提出的K+1 Coarse partition應(yīng)用部署算法旨在找到符合限制條件的一種應(yīng)用部署方案[9],并不要求此方案是最優(yōu)的.其算法的核心是HELVM(heavy edge light vertex)算法,HELVM 算法改進(jìn)自RM、HEM 和LEM 算法[11-12],是一種基于最小生成樹的算法.其優(yōu)點(diǎn)在于不僅考慮了邊的權(quán)值(功能模塊間交互),也考慮了節(jié)點(diǎn)的權(quán)值(功能模塊特性如所占空間及運(yùn)行內(nèi)存等),使得帶有終端限制的應(yīng)用部署方案會更加合理.但是HELVM算法不是每次都能將恰好將圖劃分成K+1個部分,每部分恰好滿足預(yù)先定義的限制(事實(shí)上大部分情況下不能),一般需要多次執(zhí)行才能得到理想的結(jié)果.此算法的復(fù)雜度是,計算量較大.

    2 改進(jìn)方案

    應(yīng)用部署需要客戶端和服務(wù)端完成一系列的交互,其流程描述如下圖所示:

    2.1 應(yīng)用模型及服務(wù)模型

    傳統(tǒng)的觀念將一個應(yīng)用中的模塊以及模塊之間的聯(lián)系看做應(yīng)用的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),并稱之為應(yīng)用模型,但隨著移動應(yīng)用的發(fā)展,應(yīng)用模型會日趨復(fù)雜,之前的研究對如何簡化應(yīng)用模型并沒有提出較好的方法,本文提出服務(wù)模型的概念,將一個應(yīng)用表示為若干個服務(wù)模型的合集,并針對服務(wù)模型進(jìn)行分析處理,簡化了應(yīng)用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu).例如在一個手機(jī)應(yīng)用當(dāng)中,可能有網(wǎng)絡(luò)通信模塊,圖形渲染模塊,圖片解碼模塊,語音采集模塊,而這些模塊之間會有數(shù)據(jù)通信,例如語音采集模塊會將采集到的語音傳送給網(wǎng)絡(luò)通信模塊進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸.將這些模塊和模塊間通信抽象出來表示就形成了應(yīng)用模型.應(yīng)用模型指的是應(yīng)用中功能模塊的拓?fù)鋱D結(jié)構(gòu),是一種有向無環(huán)圖,其中應(yīng)用功能模塊代表有向無環(huán)圖中的節(jié)點(diǎn),功能模塊之間的數(shù)據(jù)交互代表有向無環(huán)圖中的邊.如果兩功能模塊之間有數(shù)據(jù)通信是單向的,則邊的表示具有方向性.

    移動應(yīng)用的發(fā)展使得一個應(yīng)用可能包含多個服務(wù),例如手機(jī)微信應(yīng)用具有聊天服務(wù),朋友圈服務(wù),掃二維碼服務(wù),(簡單類應(yīng)用可視為提供單一服務(wù)).此類應(yīng)用有幾個顯著的特點(diǎn):

    1)應(yīng)用所提供各服務(wù)相對獨(dú)立;

    2)應(yīng)用功能模塊多、交互復(fù)雜,且一個功能模塊可能被多個服務(wù)共享;

    3)應(yīng)用即使具有多個服務(wù),用戶同時也只能訪問一個服務(wù).

    這種情況下對應(yīng)用的所有功能模塊進(jìn)行應(yīng)用部署方案計算尋找最優(yōu)配置是非常耗時且基本不能完成的,所以,本文擬采用子圖的方式來簡化應(yīng)用模型.其原理是以應(yīng)用中的各服務(wù)為單位構(gòu)建服務(wù)模型,各服務(wù)模型的并集組成完整的應(yīng)用模型.服務(wù)模型是應(yīng)用模型的一個子集,也是由應(yīng)用功能模塊代表的節(jié)點(diǎn)以及功能模塊間交互代表的邊組成,體現(xiàn)了部分的應(yīng)用功能模塊的拓?fù)鋱D結(jié)構(gòu).

    圖2左側(cè)的應(yīng)用模型是由右側(cè)的兩個服務(wù)模型構(gòu)成的,有些功能模塊被不同的服務(wù)共享,如1,3,6,8等功能模塊,而有些功能模塊則只存在于某一服務(wù)中,如16,17,18等功能模塊.由此可見,服務(wù)模型較為獨(dú)立,更容易分析,可以有效降低分析整個應(yīng)用模型的復(fù)雜度,提高應(yīng)用部署算法效率,而對服務(wù)模型中各功能模塊統(tǒng)計數(shù)據(jù)的匯總可以從應(yīng)用層面清晰的觀察到性能瓶頸或設(shè)計問題.

    應(yīng)用部署的最終目的是終端接入應(yīng)用時根據(jù)終端當(dāng)前狀態(tài)(所處位置,網(wǎng)絡(luò)狀況,電量)決策應(yīng)用模型或服務(wù)模型中哪些功能模塊在服務(wù)端執(zhí)行,哪些功能模塊在終端執(zhí)行.所以首先終端需要搜集當(dāng)前的狀態(tài)信息傳輸至服務(wù)器(圖1中的step1),服務(wù)器會根據(jù)這些信息結(jié)合應(yīng)用模型信息計算出恰當(dāng)?shù)牟渴鸱桨?圖1中的step2),服務(wù)端在計算部署方案時需要以下幾類信息:

    功能模塊基本信息:

    1)功能模塊的類型(可移動的還是不可移動的,可移動的功能模塊可以在服務(wù)端或終端執(zhí)行);

    2)當(dāng)前模塊所處服務(wù)模型;

    3)功能模塊的所占用的存儲空間;

    4)功能模塊的運(yùn)行時所占用的內(nèi)存空間;

    5)功能模塊在移動終端運(yùn)行時所耗電量統(tǒng)計;

    6)功能模塊的移動終端運(yùn)行累計時間;

    7)功能模塊的數(shù)據(jù)輸入量

    8)功能模塊的數(shù)據(jù)輸出量

    終端實(shí)時狀態(tài)信息進(jìn)行搜集,主要包括:

    1)終端所接入的服務(wù)器;

    2)終端當(dāng)前電量;

    3)終端當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況;

    4)終端當(dāng)前CPU負(fù)載;

    5)終端當(dāng)前可用的內(nèi)存及存儲空間.

    在終端上,這些信息采集后會被保存為XML格式的描述,然后在應(yīng)用首次運(yùn)行時發(fā)送到服務(wù)端.

    2.2 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的應(yīng)用部署算法

    移動終端接入應(yīng)用后,會從服務(wù)端獲得適用于當(dāng)前情況的應(yīng)用部署方案(圖1中step3),部署方案是服務(wù)端根據(jù)終端當(dāng)前的狀況通過一定算法運(yùn)算得到的結(jié)果.本文中使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型來獲得應(yīng)用的部署方案,基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型獲取應(yīng)用部署方案是一種靜態(tài)算法,需要預(yù)先通過大量的數(shù)據(jù)采用機(jī)器學(xué)習(xí)過程形成預(yù)測模型,當(dāng)新終端接入的時候可以根據(jù)終端當(dāng)前狀態(tài)結(jié)合預(yù)測模型來確定每個功能模塊的運(yùn)行位置.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)依賴于穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),本文使用2.1中描述的應(yīng)用模型或服務(wù)模型來做為穩(wěn)定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);之后貝葉斯網(wǎng)絡(luò)采集大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),通過這些數(shù)據(jù),可以更新每個功能模塊在在不同位置運(yùn)行的概率(后稱之為預(yù)測模型).當(dāng)有新的終端接入應(yīng)用時,服務(wù)端會根據(jù)此終端當(dāng)前的狀態(tài)以及最新的預(yù)測模型計算出每個應(yīng)用功能模塊最適合的執(zhí)行位置,以求達(dá)到最好的用戶體驗.這里需要指出的是服務(wù)端在首次運(yùn)行時需要事先定義初始的預(yù)測模型.

    服務(wù)端運(yùn)行的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型算法實(shí)現(xiàn)如下,首先,我們假定每個可移動的功能模塊的執(zhí)行位置C依賴于此功能模塊的基本信息r、終端狀態(tài)信息s,圖3說明了一個可移動的功能模塊執(zhí)行位置的決策依據(jù),在此功能模塊的基本信息r1以及終端當(dāng)前狀態(tài)信息s1的條件下,通過概率表可得出該功能模塊在終端執(zhí)行的概率是0.8,在服務(wù)端執(zhí)行的概率是0.2,所以此功能模塊適合在終端執(zhí)行.

    根據(jù)圖4以及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基本算法,我們可以得到任意一個功能模塊在服務(wù)端或終端執(zhí)行的概率如公式1.其中,OC代表具有r,s條件的功能模塊在服務(wù)端或者終端執(zhí)行的概率,cl代表功能模塊所有可能的執(zhí)行位置,在這里只用考慮在終端或服務(wù)端執(zhí)行2種情況;ri代表功能模塊的基本信息;sj代表終端狀態(tài)信息s;而L、M分別表示,L個功能模塊的基本信息及M個終端狀態(tài)信息.終端首次接入應(yīng)用時,服務(wù)端會根據(jù)終端此時的狀態(tài)計算出適合于此終端的應(yīng)用功能模塊部署方案,并將此方案傳輸?shù)浇K端,終端會根據(jù)此部署方案來對應(yīng)用功能模塊進(jìn)行部署.

    預(yù)測模型的更新是一個機(jī)器學(xué)習(xí)的過程,預(yù)測模型包括每個功能模塊在在不同位置運(yùn)行的概率數(shù)據(jù),服務(wù)端在首次運(yùn)行時需要事先定義初始的預(yù)測模型,初始的預(yù)測模型通過人為設(shè)置每個應(yīng)用模塊在客戶端和服務(wù)端運(yùn)行的概率表,然后通過應(yīng)用上傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新,應(yīng)用運(yùn)營開始的一段時間,預(yù)測模型可能會更新的比較頻繁,但隨著應(yīng)用運(yùn)營的時間增長,預(yù)測模型會逐步穩(wěn)定下來.預(yù)測模型是提供給所有終端進(jìn)行部署方案的依據(jù).少量終端運(yùn)行時上傳的信息并不會對預(yù)測模型造成很大影響,只有大量終端運(yùn)行時數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出同樣變化趨勢(如大量終端上傳的數(shù)據(jù)表明某應(yīng)用模塊在移動設(shè)備上運(yùn)行時間過長)時才會對預(yù)測模型造成影響,例如有超過30%的終端上傳的數(shù)據(jù)表明某應(yīng)用模塊在移動設(shè)備上運(yùn)行時間長于一定值時,就會更新預(yù)測模型中概率表的數(shù)據(jù).

    3 應(yīng)用原型及測試

    我們搭建了一個移動應(yīng)用框架來模擬現(xiàn)有移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景以及實(shí)現(xiàn)應(yīng)用模塊的跨平臺運(yùn)行,框架分為前后端2部分.前端基于Android平臺實(shí)現(xiàn),后臺使用J2EE框架搭建服務(wù)器,應(yīng)用模塊跨平臺運(yùn)行方案例如 Rellermeyer 等的 R - OSGi[13-14],Houacine等[15]的 MCC - OSGi,我們最后采用了改進(jìn)的R-OSGi實(shí)現(xiàn),一方面R-OSGi較為成熟穩(wěn)定,開源支持也比較好.在應(yīng)用中每個模塊均由一個R-OSGi Bundle構(gòu)成,不同的Bundle可以在手機(jī)中運(yùn)行也可以在服務(wù)器上運(yùn)行,對應(yīng)用模型提供了良好的支撐.圖4是實(shí)驗終端和服務(wù)端系統(tǒng)框架圖.

    位于終端的Monitor負(fù)責(zé)監(jiān)控終端狀態(tài)以及外界情況變化;客戶端的R-OSGi框架負(fù)責(zé)運(yùn)行本地Bundle或通過Bundleproxy接口調(diào)用服務(wù)端的Bundle.應(yīng)用服務(wù)器采用J2EE架構(gòu),并包含了核心模塊Static Partitioner、Statistic、Application Manager 及Service Manager模塊;Static Partitioner模塊負(fù)責(zé)使用貝葉斯算法計算出符合終端當(dāng)前時刻狀態(tài)的應(yīng)用部署方案;Statistic模塊搜集每個終端接入應(yīng)用的狀態(tài)用于更新貝葉斯網(wǎng)絡(luò);Application Manager負(fù)責(zé)對不同的應(yīng)用進(jìn)行管理;Service Manager負(fù)責(zé)對應(yīng)用中的不同服務(wù)進(jìn)行管理.

    為了驗證應(yīng)用部署策略中的各項理論,我們開發(fā)了一套全景人臉識別應(yīng)用進(jìn)行測試.該應(yīng)用包含多個方便移植的功能模塊,分別是:圖片拼接、圖片預(yù)處理以及人臉識別模塊,每個既可以在手機(jī)端運(yùn)行,也可以在服務(wù)端運(yùn)行.應(yīng)用需要在手機(jī)上通過水平方向旋轉(zhuǎn)拍攝3張照片,然后使將3張照片拼接成為一個全景照片,之后進(jìn)行圖像預(yù)處理如色彩均衡和膚色分隔,最后進(jìn)行人臉識別.這3個功能模塊的實(shí)現(xiàn)都來自于與OpenCV庫,OpenCV的開源性質(zhì)使得不同的功能模塊可以方便移植到不同的平臺上,是應(yīng)用模塊可以部署在客戶端和服務(wù)器的前提條件,應(yīng)用在運(yùn)行的時候會根據(jù)不同的狀況選擇每個應(yīng)用模塊執(zhí)行的位置,從而對應(yīng)用的執(zhí)行時間以及效率帶來不同的影響.為了使測試結(jié)果更具有說服力,我們對后臺的部署算法進(jìn)行了改進(jìn),調(diào)整了客戶端不同狀態(tài)在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行概率計算時的權(quán)重,這會影響到最終的預(yù)測模型.我們分為2組共5種情況對應(yīng)用進(jìn)行了測試,表1是測試結(jié)果,我們將所有模塊都在終端運(yùn)行的狀態(tài)作為對比參考,在這種情況下,整個應(yīng)用完整運(yùn)行下來大概需要30 s左右.

    我們首先對Wifi/4G網(wǎng)絡(luò)狀況下的應(yīng)用進(jìn)行了2種不同傾向性的測試,一種是性能優(yōu)先,即應(yīng)用運(yùn)行時間最少,在這種情況下,預(yù)測模型將全部模塊部署到服務(wù)端運(yùn)行,耗時約17 s左右,各個模塊在服務(wù)短端運(yùn)行的時間很快,時間主要消耗在將初始圖片傳輸至服務(wù)端以及服務(wù)端將識別的結(jié)果傳回終端這個過程;而在能耗優(yōu)先測試中,部署算法將圖片拼接和圖片預(yù)處理置于終端運(yùn)行,將人臉識別模塊置于服務(wù)端運(yùn)行,因為4G網(wǎng)絡(luò)傳輸帶來的電量消耗較大,而預(yù)處理后的圖片體積較小,利于傳輸,這種情況下程序運(yùn)行時間約28 s.

    在2G網(wǎng)絡(luò)下,由于網(wǎng)絡(luò)傳輸速度很慢,所以在性能優(yōu)先的前提下,部署算法直接將所有模塊都部署到終端運(yùn)行;在節(jié)約能耗優(yōu)先的測試中,部署算法傾向于將所有的模塊都部署到服務(wù)端運(yùn)行,因為2G環(huán)境下,網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)哪芎妮^低,但是帶來的問題就是大量是時間被消耗在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪^程中,這種情況下程序的運(yùn)行時間將近60 s.不同應(yīng)用部署方案測試結(jié)果如表1所示.

    表1 不同應(yīng)用部署方案測試結(jié)果 s

    可以看出,對應(yīng)用進(jìn)行恰當(dāng)?shù)哪K劃分并進(jìn)行合理的部署可以有效提高應(yīng)用運(yùn)行的效率,另一方面測試的結(jié)果也驗證了部署算法在不同傾向性的前提下對應(yīng)用的確起到了優(yōu)化作用.

    4 結(jié)語

    在以往移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用部署研究的基礎(chǔ)上,基于目前移動應(yīng)用復(fù)雜性、實(shí)時性、多樣性的發(fā)展趨勢針對應(yīng)用模型及應(yīng)用部署算法幾個方面進(jìn)行了研究:首先通過抽象服務(wù)模型的概念,簡化了應(yīng)用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),降低應(yīng)用復(fù)雜度,解決了以往應(yīng)用模型用于復(fù)雜應(yīng)用時導(dǎo)致應(yīng)用部署方案計算執(zhí)行效率低的問題;其次基于應(yīng)用模型或服務(wù)模型結(jié)合貝葉斯網(wǎng)的分類算法使得在服務(wù)端執(zhí)行的應(yīng)用部署方案計算較以往的算法更加高效.

    應(yīng)用模塊的部署是一個復(fù)雜的問題,在本文測試中的應(yīng)用比較簡單,模塊數(shù)量少,且是順序執(zhí)行的流程,不存在復(fù)用的問題,也不存在終端和服務(wù)器多次數(shù)據(jù)交互問題,所以測試結(jié)果較為理想;但是很多應(yīng)用的功能模塊數(shù)量多,應(yīng)用模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜,在這種情況下算法是否能夠取得很好的效果是我們將來的研究方向.

    [1]工業(yè)和信息化部電信研究院.云計算白皮書[EB/OL].(2014 -5 -12)[http://www.catr.cn/xwdt/kydt/201405/t20140512_1017555.htm]

    [2]SATYANARAYANAN M.Mobile computing:the next decade[J].ACM SIGMOBILE Mobile Computing and Communications Review,2011,15(2):2-10.

    [3]ARMBRUST M,F(xiàn)OX A,GRIFFITH R,et al.A view of cloud computing[J].Communications of the ACM,2010,53(4):50-58.

    [4]KUMAR K,LU Y H.Cloud computing for mobile users:Can off loading computation save energy[J].Computer,2010,43(4):51-56.

    [5]徐光俠,陳蜀宇.面向移動云計算彈性應(yīng)用的安全模型[J].計算機(jī)應(yīng)用,2011,31(4):952-955.

    [6]GIURGIU I,RIVA O,JURIC D,et al.Calling the cloud:enabling mobile phones as interfaces to cloud applications[M]//Middleware 2009.Springer Berlin Heidelberg,2009:83-102.

    [7]CHUN B G,IHM S,MANIATIS P,et al.Clonecloud:elastic execution between mobile device and cloud[C]//Proceedings of the sixth conference on computer systems.ACM,2011:301-314.

    [8]ZHANG X,JEONG S,KUNJITHAPATHAM A,et al.Towards an elastic application model for augmenting computing capabilities of mobile platforms[M]//Mobile wireless middleware,operating systems,and applications.Springer Berlin Heidelberg,2010:161-174.

    [9]OU S,YANG K,ZHANG J.An effective offloading middleware for pervasive services on mobile devices[J].Pervasive and Mobile Computing,2007,3(4):362-385.

    [10]MICHAEL R G,DAVID S J.Computers and intractability:a guide to the theory of NP - completeness[J].WH Freeman & Co,San Francisco,1979.

    [11]KARYPIS G,KUMAR V.A fast and high quality multilevel scheme for partitioning irregular graphs[J].SIAM Journal on scientific Computing,1998,20(1):359-392.

    [12]KARYPIS G,KUMAR V.Parallel multilevel series k-way partitioning scheme for irregular graphs[J].Siam Review,1999,41(2):278-300.

    [13]RELLERMEYER J S,ALONSO G,ROSCOE T.R -OSGi:distributed applications through software modularization[C]//Proceedings of the ACM/IFIP/USENIX 2007 International Conference on Middleware.New York:Springer-Verlag,2007:1 -20.

    [14]RELLERMEYER J S,RIVA O,ALONSO G.AlfredO:an architecture for flexible interaction with electronic devices[C]//Proceedings of the 9th ACM/IFIP/USENIX International Conference on Middleware.New York:Springer-Verlag,2008:22 -41.

    [15]HOUACINE F,BOUZEFRANE S,LI L,et al.Mcc - osgi:An osgi- based mobile cloud service model[C]//Autonomous Decentralized Systems(ISADS),2013 IEEE Eleventh International Symposium on.IEEE,2013:1-8.

    猜你喜歡
    服務(wù)端功能模塊部署
    一種基于Kubernetes的Web應(yīng)用部署與配置系統(tǒng)
    晉城:安排部署 統(tǒng)防統(tǒng)治
    部署
    云存儲中基于相似性的客戶-服務(wù)端雙端數(shù)據(jù)去重方法
    新時期《移動Web服務(wù)端開發(fā)》課程教學(xué)改革的研究
    在Windows Server 2008上創(chuàng)建應(yīng)用
    基于ASP.NET標(biāo)準(zhǔn)的采購管理系統(tǒng)研究
    部署“薩德”意欲何為?
    太空探索(2016年9期)2016-07-12 10:00:02
    輸電線路附著物測算系統(tǒng)測算功能模塊的研究
    M市石油裝備公服平臺網(wǎng)站主要功能模塊設(shè)計與實(shí)現(xiàn)
    石油知識(2016年2期)2016-02-28 16:20:16
    女人久久www免费人成看片| 中文欧美无线码| 在线观看国产h片| 五月伊人婷婷丁香| 叶爱在线成人免费视频播放| 免费看av在线观看网站| 日本爱情动作片www.在线观看| 国产黄频视频在线观看| 深夜精品福利| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 久久99一区二区三区| 人妻系列 视频| 国产精品久久久久久av不卡| 又大又黄又爽视频免费| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 飞空精品影院首页| av国产久精品久网站免费入址| 黑人猛操日本美女一级片| 另类精品久久| 青草久久国产| 成年动漫av网址| 热99国产精品久久久久久7| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 日韩三级伦理在线观看| 黄片小视频在线播放| 久久久精品94久久精品| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 国产av码专区亚洲av| 欧美bdsm另类| 免费观看av网站的网址| 丁香六月天网| 国产精品久久久久久久久免| av女优亚洲男人天堂| av国产久精品久网站免费入址| 免费人妻精品一区二区三区视频| 看十八女毛片水多多多| 极品少妇高潮喷水抽搐| 丰满饥渴人妻一区二区三| 春色校园在线视频观看| 亚洲精品av麻豆狂野| 久久ye,这里只有精品| 日韩大片免费观看网站| 91国产中文字幕| 夫妻性生交免费视频一级片| 午夜福利乱码中文字幕| 热re99久久精品国产66热6| 热re99久久国产66热| 制服人妻中文乱码| 亚洲av国产av综合av卡| 亚洲男人天堂网一区| 日韩精品免费视频一区二区三区| 亚洲精品国产av蜜桃| 综合色丁香网| 只有这里有精品99| 夫妻性生交免费视频一级片| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 国产在线免费精品| 国产精品不卡视频一区二区| 国产精品蜜桃在线观看| 国产成人aa在线观看| 亚洲精品国产av成人精品| 国产片内射在线| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 免费观看av网站的网址| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 精品少妇黑人巨大在线播放| a级片在线免费高清观看视频| 热re99久久精品国产66热6| 国产 精品1| 最近中文字幕高清免费大全6| 十分钟在线观看高清视频www| 91国产中文字幕| av网站免费在线观看视频| 宅男免费午夜| 美女中出高潮动态图| 晚上一个人看的免费电影| 欧美日韩av久久| 嫩草影院入口| 国产精品国产三级专区第一集| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 国产日韩欧美亚洲二区| 国产亚洲一区二区精品| 人妻人人澡人人爽人人| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 久久综合国产亚洲精品| 性少妇av在线| 婷婷色综合大香蕉| 国产精品国产三级专区第一集| 母亲3免费完整高清在线观看 | 国产精品免费视频内射| a 毛片基地| av女优亚洲男人天堂| 男人爽女人下面视频在线观看| av不卡在线播放| 热99国产精品久久久久久7| 水蜜桃什么品种好| 欧美国产精品va在线观看不卡| 久久韩国三级中文字幕| xxxhd国产人妻xxx| 人人澡人人妻人| 午夜久久久在线观看| 亚洲综合色惰| 日韩三级伦理在线观看| 精品久久蜜臀av无| 搡女人真爽免费视频火全软件| 男人操女人黄网站| av网站免费在线观看视频| 亚洲经典国产精华液单| 国产深夜福利视频在线观看| 欧美成人午夜精品| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 色视频在线一区二区三区| 成人黄色视频免费在线看| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 五月开心婷婷网| 国产精品.久久久| 国产免费又黄又爽又色| 国产 精品1| 午夜福利视频精品| 久久久久久久精品精品| 久久午夜综合久久蜜桃| 777米奇影视久久| 亚洲国产欧美在线一区| 国产97色在线日韩免费| 午夜福利一区二区在线看| 色婷婷久久久亚洲欧美| 嫩草影院入口| 精品少妇久久久久久888优播| 国产人伦9x9x在线观看 | 亚洲国产毛片av蜜桃av| 国产精品久久久久成人av| 国产亚洲最大av| av片东京热男人的天堂| 免费看不卡的av| 日韩一区二区三区影片| 国产精品久久久久久久久免| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 国产老妇伦熟女老妇高清| 日韩成人av中文字幕在线观看| 一二三四中文在线观看免费高清| 免费观看无遮挡的男女| 在线观看美女被高潮喷水网站| 国产激情久久老熟女| 国产精品欧美亚洲77777| 国产成人精品婷婷| 亚洲欧洲国产日韩| 日本av免费视频播放| 亚洲av国产av综合av卡| 高清黄色对白视频在线免费看| 男女啪啪激烈高潮av片| 黑丝袜美女国产一区| 国产成人精品无人区| 亚洲成人av在线免费| 免费黄色在线免费观看| 成年人午夜在线观看视频| 欧美人与性动交α欧美软件| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 91精品伊人久久大香线蕉| 午夜福利影视在线免费观看| 亚洲欧美一区二区三区久久| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 免费高清在线观看日韩| 精品一品国产午夜福利视频| 青春草视频在线免费观看| 久久人人97超碰香蕉20202| 老司机影院成人| 啦啦啦在线免费观看视频4| 亚洲成人手机| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 制服人妻中文乱码| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 久久韩国三级中文字幕| 校园人妻丝袜中文字幕| av一本久久久久| 99久久中文字幕三级久久日本| 国产熟女午夜一区二区三区| 欧美bdsm另类| 久久99蜜桃精品久久| 免费在线观看黄色视频的| 少妇的丰满在线观看| 制服人妻中文乱码| 成人漫画全彩无遮挡| 久久精品亚洲av国产电影网| 五月天丁香电影| 丝袜在线中文字幕| 午夜免费观看性视频| 在线精品无人区一区二区三| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 又大又黄又爽视频免费| 夫妻午夜视频| 大片免费播放器 马上看| 狂野欧美激情性bbbbbb| 99久久人妻综合| 免费看不卡的av| a级片在线免费高清观看视频| 亚洲av中文av极速乱| 日韩大片免费观看网站| 国产精品一区二区在线不卡| 下体分泌物呈黄色| 亚洲视频免费观看视频| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 久久久久视频综合| 黄色怎么调成土黄色| 秋霞在线观看毛片| 国产日韩欧美在线精品| 性高湖久久久久久久久免费观看| a级毛片在线看网站| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | 边亲边吃奶的免费视频| 黄片小视频在线播放| 久久久a久久爽久久v久久| 精品一区二区免费观看| 免费观看在线日韩| 午夜日本视频在线| 人体艺术视频欧美日本| 岛国毛片在线播放| 亚洲视频免费观看视频| 国产午夜精品一二区理论片| 在线 av 中文字幕| 精品卡一卡二卡四卡免费| 高清欧美精品videossex| 女性被躁到高潮视频| 成年av动漫网址| 韩国高清视频一区二区三区| 乱人伦中国视频| 男女午夜视频在线观看| 男人添女人高潮全过程视频| 国产精品香港三级国产av潘金莲 | 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 亚洲综合色网址| 伦理电影免费视频| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 热99国产精品久久久久久7| 一二三四在线观看免费中文在| 国产爽快片一区二区三区| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 亚洲精品在线美女| 纯流量卡能插随身wifi吗| 高清欧美精品videossex| 精品卡一卡二卡四卡免费| 国产精品免费大片| 亚洲精品国产av成人精品| 在线免费观看不下载黄p国产| 婷婷成人精品国产| 黑人猛操日本美女一级片| 国产成人a∨麻豆精品| 最近2019中文字幕mv第一页| 天美传媒精品一区二区| 91在线精品国自产拍蜜月| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| videos熟女内射| 国产野战对白在线观看| 亚洲视频免费观看视频| 色婷婷久久久亚洲欧美| 韩国高清视频一区二区三区| 老汉色av国产亚洲站长工具| 99精国产麻豆久久婷婷| 看十八女毛片水多多多| 色网站视频免费| 国产高清不卡午夜福利| 日本av免费视频播放| √禁漫天堂资源中文www| 亚洲国产欧美在线一区| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 欧美精品亚洲一区二区| 欧美亚洲日本最大视频资源| 午夜精品国产一区二区电影| 尾随美女入室| 国产成人精品久久久久久| 日韩av在线免费看完整版不卡| 国产国语露脸激情在线看| 久久影院123| 我要看黄色一级片免费的| 性色av一级| 曰老女人黄片| 国产深夜福利视频在线观看| 赤兔流量卡办理| 国产在线视频一区二区| 1024视频免费在线观看| 人体艺术视频欧美日本| 熟女电影av网| 国产 一区精品| 国产精品欧美亚洲77777| 精品久久久精品久久久| 美女福利国产在线| 国产成人精品久久二区二区91 | 亚洲精品,欧美精品| 成年人午夜在线观看视频| 精品酒店卫生间| 欧美日韩精品网址| 一级黄片播放器| 丝袜脚勾引网站| 日本欧美视频一区| 国产一区二区激情短视频 | 国产免费现黄频在线看| 看免费成人av毛片| 男女边摸边吃奶| 国产精品女同一区二区软件| 中文字幕精品免费在线观看视频| 亚洲精品中文字幕在线视频| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 国产有黄有色有爽视频| 免费高清在线观看视频在线观看| 一级片免费观看大全| 人人妻人人澡人人看| 国产视频首页在线观看| 亚洲精品国产av成人精品| 中文字幕亚洲精品专区| 成年动漫av网址| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 久久久a久久爽久久v久久| 午夜精品国产一区二区电影| 成年女人在线观看亚洲视频| www.av在线官网国产| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 亚洲美女黄色视频免费看| 99热网站在线观看| 精品久久久久久电影网| 日本爱情动作片www.在线观看| 欧美日韩av久久| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 成人手机av| 国产男人的电影天堂91| videossex国产| 国产 精品1| 一个人免费看片子| 成年人免费黄色播放视频| 永久网站在线| 成人手机av| 久久影院123| 一级a爱视频在线免费观看| 国产深夜福利视频在线观看| 免费看不卡的av| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 最近中文字幕高清免费大全6| 一级a爱视频在线免费观看| 亚洲少妇的诱惑av| 欧美日韩综合久久久久久| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 久久影院123| 久久精品夜色国产| 自线自在国产av| 中文字幕最新亚洲高清| 美国免费a级毛片| 在线免费观看不下载黄p国产| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 黄片小视频在线播放| 亚洲av中文av极速乱| www.精华液| 欧美人与性动交α欧美软件| 国产乱人偷精品视频| 黄色一级大片看看| 亚洲av中文av极速乱| 各种免费的搞黄视频| 校园人妻丝袜中文字幕| 韩国av在线不卡| 亚洲av在线观看美女高潮| 美女中出高潮动态图| 国产在线视频一区二区| 街头女战士在线观看网站| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 少妇被粗大的猛进出69影院| 亚洲精品aⅴ在线观看| 亚洲中文av在线| 国产 一区精品| 久久青草综合色| 国产精品久久久久久久久免| 1024香蕉在线观看| 成人毛片a级毛片在线播放| 99热国产这里只有精品6| 在线 av 中文字幕| 久久精品国产亚洲av涩爱| 久久久久国产一级毛片高清牌| 亚洲av综合色区一区| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 国产一区二区 视频在线| 久久久久久久大尺度免费视频| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 9色porny在线观看| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 成人亚洲欧美一区二区av| 国产精品一区二区在线不卡| 久久精品国产亚洲av天美| 人成视频在线观看免费观看| 成人影院久久| 欧美日韩亚洲高清精品| 人成视频在线观看免费观看| 国产成人av激情在线播放| 亚洲国产成人一精品久久久| 久久女婷五月综合色啪小说| 亚洲国产欧美在线一区| 丰满饥渴人妻一区二区三| 黄频高清免费视频| 久久热在线av| 国产一区有黄有色的免费视频| 久久久久久久久久久久大奶| 天堂8中文在线网| 人妻系列 视频| 美女午夜性视频免费| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 色吧在线观看| 性色avwww在线观看| 18禁观看日本| 老汉色av国产亚洲站长工具| 免费高清在线观看视频在线观看| 制服人妻中文乱码| 天堂俺去俺来也www色官网| 日韩精品免费视频一区二区三区| 国产成人精品久久二区二区91 | 天堂8中文在线网| 美女国产高潮福利片在线看| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 青草久久国产| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 99久国产av精品国产电影| 男女无遮挡免费网站观看| 日韩人妻精品一区2区三区| av网站在线播放免费| 国产黄色视频一区二区在线观看| 久久久a久久爽久久v久久| 亚洲一码二码三码区别大吗| 少妇人妻 视频| 亚洲精品av麻豆狂野| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀 | 国产精品一区二区在线不卡| 一级a爱视频在线免费观看| 午夜免费观看性视频| 中文字幕人妻丝袜制服| av又黄又爽大尺度在线免费看| 春色校园在线视频观看| 亚洲第一av免费看| 亚洲精品aⅴ在线观看| xxx大片免费视频| 天美传媒精品一区二区| 777久久人妻少妇嫩草av网站| kizo精华| 午夜av观看不卡| 在线观看免费高清a一片| 十八禁高潮呻吟视频| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 成人国产麻豆网| 国产精品久久久久久av不卡| 男人舔女人的私密视频| 国产成人一区二区在线| 看非洲黑人一级黄片| 精品卡一卡二卡四卡免费| 欧美日韩亚洲高清精品| 欧美日本中文国产一区发布| 日韩制服骚丝袜av| videossex国产| 日韩欧美一区视频在线观看| 青草久久国产| videossex国产| 欧美日韩av久久| av视频免费观看在线观看| 中文天堂在线官网| 免费av中文字幕在线| 少妇熟女欧美另类| 尾随美女入室| 久久久久久久久久久久大奶| 久久午夜综合久久蜜桃| 国产爽快片一区二区三区| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线| 欧美另类一区| 国产一级毛片在线| 波野结衣二区三区在线| 多毛熟女@视频| 久久久久久久大尺度免费视频| 国产成人精品在线电影| 十分钟在线观看高清视频www| 久久午夜福利片| 中文字幕制服av| 美女高潮到喷水免费观看| 99香蕉大伊视频| 久久影院123| 亚洲av在线观看美女高潮| 欧美xxⅹ黑人| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 我要看黄色一级片免费的| 国产又色又爽无遮挡免| 日韩av在线免费看完整版不卡| 免费观看无遮挡的男女| 国产在线一区二区三区精| 亚洲欧美精品自产自拍| 国产男女内射视频| 日韩中文字幕欧美一区二区 | 国产福利在线免费观看视频| 成人国语在线视频| 午夜日韩欧美国产| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 日韩av不卡免费在线播放| 国精品久久久久久国模美| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 久久久久久久久免费视频了| 久久精品国产亚洲av天美| 母亲3免费完整高清在线观看 | www.熟女人妻精品国产| 亚洲精品在线美女| 女人久久www免费人成看片| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 美女国产高潮福利片在线看| 蜜桃在线观看..| 多毛熟女@视频| 国产日韩欧美在线精品| 欧美激情极品国产一区二区三区| 黄片无遮挡物在线观看| 中文字幕精品免费在线观看视频| 女性生殖器流出的白浆| 男男h啪啪无遮挡| 性高湖久久久久久久久免费观看| 久久午夜综合久久蜜桃| 日韩一区二区视频免费看| 夫妻午夜视频| 免费少妇av软件| 国产男人的电影天堂91| 免费黄频网站在线观看国产| 亚洲av中文av极速乱| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 90打野战视频偷拍视频| 国产成人av激情在线播放| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 久久久久精品久久久久真实原创| 欧美日韩亚洲高清精品| 国产黄频视频在线观看| 国产亚洲一区二区精品| 亚洲精品视频女| 欧美日韩精品网址| 日韩人妻精品一区2区三区| 人妻少妇偷人精品九色| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 欧美日韩av久久| 一级片免费观看大全| 五月天丁香电影| 国产成人精品无人区| 超碰成人久久| 精品国产露脸久久av麻豆| 亚洲国产欧美网| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 国产免费一区二区三区四区乱码| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 1024香蕉在线观看| 亚洲熟女精品中文字幕| 99热全是精品| 国产一区二区三区av在线| 日韩一区二区三区影片| 亚洲精品自拍成人| 另类精品久久| 超色免费av| 热re99久久精品国产66热6| 母亲3免费完整高清在线观看 | av线在线观看网站| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 两性夫妻黄色片| 国产精品久久久久久精品古装| 国产黄频视频在线观看| 老汉色∧v一级毛片| 日韩伦理黄色片| 男人舔女人的私密视频| 少妇人妻久久综合中文| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 亚洲内射少妇av| 亚洲精品一二三| 我的亚洲天堂| 国产成人精品在线电影| 久久精品国产综合久久久| 精品国产乱码久久久久久男人| 国产精品久久久久成人av| 亚洲精品aⅴ在线观看| 国产乱来视频区| av免费观看日本| www.自偷自拍.com| 国产一区亚洲一区在线观看| 久久这里有精品视频免费| 亚洲国产精品一区三区| 中文字幕人妻丝袜一区二区 | 国产免费视频播放在线视频| 波野结衣二区三区在线| 亚洲四区av| 亚洲av欧美aⅴ国产| 麻豆乱淫一区二区| 欧美日韩精品成人综合77777| www.自偷自拍.com| av免费在线看不卡| 成人午夜精彩视频在线观看| 黄片播放在线免费| videosex国产| 国产老妇伦熟女老妇高清| 超色免费av| 国产深夜福利视频在线观看| 精品久久蜜臀av无| 18+在线观看网站| 一二三四中文在线观看免费高清| 免费高清在线观看日韩| 在线 av 中文字幕| 国产精品国产三级专区第一集| 国产一级毛片在线| 亚洲国产av影院在线观看| 日本欧美视频一区| 搡老乐熟女国产| 免费大片黄手机在线观看| 在线观看免费高清a一片| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站|