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    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.

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