移動云計算：架構(gòu)、算法與應用

第1章 移動計算1
1.1　引言　2
1.2　移動網(wǎng)絡架構(gòu)　3
1.2.1　蜂窩網(wǎng)絡的架構(gòu)　3
1.2.2　移動自組織網(wǎng)絡的架構(gòu)　4
1.2.3　移動無線傳感器網(wǎng)絡的架構(gòu)　5
1.3　移動通信的劃代　5
1.3.1　第1代移動通信（1G）　6
1.3.2　第2代移動通信（2G）　6
1.3.3　第2.5代移動通信（2.5G）　9
1.3.4　第3代移動通信（3G）　10
1.3.5　第4代移動通信（4G）　12
1.3.6　第5代移動通信（5G）　13
1.3.7　各代移動通信的比較　14
1.4　移動操作系統(tǒng)　14
1.4.1　Windows CE操作系統(tǒng)　15
1.4.2　Mac OS X　16
1.4.3　塞班操作系統(tǒng)　16
1.4.4　安卓操作系統(tǒng)　16
1.4.5　Blackberry 10　17
1.5　移動通信的應用　17
1.5.1　智能手機　18
1.5.2　數(shù)字音樂播放器　18
1.5.3　藍牙和Wi-Fi　18
1.5.4　GPS　19
1.5.5　智能系統(tǒng)　19
1.6　移動通信面臨的挑戰(zhàn)　20
1.6.1　無線通信　21
1.6.2　移動性　22
1.6.3　資源限制　23
1.6.4　移動信道模型　23
1.6.5　災害管理　24
1.6.6　移動數(shù)據(jù)挖掘　24
1.6.7　服務質(zhì)量　24
1.7　結(jié)論　24
問題　24
第2章　云計算　26
2.1　引言　27
2.2　云計算的演進　27
2.3　云計算是什么　28
2.4　云計算的特征　33
2.5　相關(guān)技術(shù)　33
2.6　云計算架構(gòu)　34
2.7　云計算部署模型　35
2.7.1　公共云　36
2.7.2　私有云　36
2.7.3　混合云　36
2.7.4　公共云與私有云　37
2.8　云計算問題　37
2.9　安全與信任　38
2.10　能效　39
2.10.1　降低直接能耗　39
2.10.2　降低冷卻服務器能耗　40
2.10.3　網(wǎng)絡流量增加導致能耗增加　40
2.11　交互性和實時流　40
2.12　數(shù)據(jù)管理　40
2.12.1　云中數(shù)據(jù)存儲和訪問　40
2.12.2　數(shù)據(jù)可移植性和互操作性　41
2.13　服務質(zhì)量　41
2.14　資源利用　41
2.15　云計算的應用　42
2.15.1　移動云計算　42
2.15.2　醫(yī)療保健　42
2.15.3　云游戲　42
2.15.4　存儲　43
2.16　結(jié)論　43
問題　44
第3章　移動云計算　45
3.1　引言　46
3.2　移動云計算的動機　46
3.3　移動云計算架構(gòu)　47
3.3.1　面向服務的架構(gòu)　47
3.3.2　代理—客戶端架構(gòu)　49
3.3.3　協(xié)作架構(gòu)　49
3.4　平臺和技術(shù)　50
3.4.1　MCC平臺　50
3.4.2　MCC支撐技術(shù)　50
3.5　移動增強方法　51
3.5.1　硬件方法　51
3.5.2　軟件方法　51
3.6　移動云計算問題　52
3.6.1　運營問題　52
3.6.2　終端用戶問題　56
3.6.3　服務等級和應用等級問題　56
3.6.4　安全性和隱私　57
3.6.5　情境感知　58
3.6.6　移動數(shù)據(jù)管理　60
3.7　移動云計算的優(yōu)點　61
3.8　移動云計算應用　61
3.8.1　移動商務　62
3.8.2　移動學習　62
3.8.3　移動游戲　62
3.8.4　移動健康監(jiān)測　63
3.9　移動云計算研究面臨的挑戰(zhàn)　63
3.9.1　移動設備和云之間的連接　63
3.9.2　移動云計算中的微云部署　63
3.9.3　移動云計算協(xié)作模型的集中化　64
3.9.4　MCC安全　64
3.9.5　移動云計算的激勵問題　64
3.9.6　移動云計算的能效問題　64
3.9.7　移動云計算的商業(yè)模式　64
3.9.8　數(shù)據(jù)流量管理　65
3.10　結(jié)論　65
問題　65
第4章　移動云計算中的卸載問題　66
4.1　引言　67
4.2　卸載決策　67
4.2.1　改善性能　68
4.2.2　節(jié)能　70
4.3　卸載類型　71
4.3.1　根據(jù)卸載對象分類　71
4.3.2　根據(jù)卸載方法分類　71
4.4　卸載拓撲　72
4.5　云計算與移動云計算中卸載的異同　73
4.6　移動設備自適應計算卸載　74
4.6.1　移動增強云服務　74
4.6.2　自適應計算卸載　75
4.7　面向卸載的云路徑選擇　76
4.7.1　云路徑選擇方法　77
4.7.2　云路徑選擇問題　77
4.8　基于機會通信的移動數(shù)據(jù)卸載　78
4.8.1　系統(tǒng)模型　78
4.8.2　目標集選擇　79
4.8.3　貪婪算法、啟發(fā)式算法和隨機算法　79
4.9　移動云計算的3層架構(gòu)　80
4.10　數(shù)據(jù)卸載需求　80
4.11　卸載技術(shù)的性能分析　81
4.11.1　針對不同數(shù)據(jù)量的卸載能耗分析　81
4.11.2　針對不同連接的卸載能耗分析　82
4.12　移動云計算環(huán)境中的多云卸載　82
4.13　結(jié)論　83
問題　83
第5章　綠色移動云計算　85
5.1　引言　86
5.2　綠色移動計算　86
5.2.1　綠色數(shù)據(jù)中心　87
5.2.2　綠色宏蜂窩基站　87
5.2.3　綠色毫微微蜂窩基站　87
5.2.4　綠色移動設備　93
5.2.5　綠色移動應用與服務　93
5.3　綠色移動網(wǎng)絡　93
5.3.1　節(jié)能移動網(wǎng)絡的擁塞控制　94
5.3.2　基于宏蜂窩的移動網(wǎng)絡上毫微微蜂窩、微蜂窩和微微蜂窩網(wǎng)絡的能效　94
5.4　綠色云計算　98
5.4.1　綠色云服務器　99
5.4.2　綠色云數(shù)據(jù)中心　100
5.4.3　綠色云硬件　101
5.4.4　綠色云軟件　101
5.4.5　綠色有線或無線網(wǎng)絡　101
5.5　綠色移動云計算　101
5.5.1　移動云基礎設施中的節(jié)能　101
5.5.2　綠色移動云計算的問題與需求　103
5.6　使用移動云計算的綠色移動設備　103
5.6.1　計算卸載　103
5.6.2　資源管理　106
5.7　使用移動云計算的綠色毫微微蜂窩　107
5.8　移動云計算綠色無縫服務配置　108
5.8.1　移動自組織云架構(gòu)　109
5.8.2　移動自組織云功能　110
5.8.3　移動自組織云的問題與挑戰(zhàn)　113
5.9　移動云計算環(huán)境中的綠色位置感測　113
5.10　結(jié)論　115
問題　115
第6章　移動云計算中的資源分配　116
6.1　引言　117
6.2　移動云計算資源分配的意義　117
6.3　移動云計算中的資源分配策略　117
6.3.1　基于半馬爾可夫決策過程的移動云計算資源分配　118
6.3.2　采用ABC算法的任務調(diào)度　120
6.3.3　使用中間件的資源分配　124
6.3.4　能量感知資源分配　126
6.3.5　使用基于熵的FIFO方法的移動云計算資源分配　129
6.3.6　移動云計算資源分配中的拍賣機制　131
6.4　移動云計算資源分配研究面臨的挑戰(zhàn)　132
6.4.1　能量感知內(nèi)存管理　132
6.4.2　嚴格遵守服務等級協(xié)議（SLA）　132
6.4.3　不同資源分配策略的整合　132
6.5　結(jié)論　132
問題　133
第7章　傳感器移動云計算　134
7.1　引言　135
7.2　無線傳感器網(wǎng)絡　135
7.2.1　無線傳感器網(wǎng)絡的不同部署技術(shù)　136
7.2.2　無線傳感器網(wǎng)絡架構(gòu)　136
7.3　傳感器云　137
7.3.1　傳感器云架構(gòu)　137
7.3.2　傳感器云的優(yōu)勢　139
7.3.3　基于移動性的傳感器云擴展　139
7.4　傳感器移動云計算　139
7.4.1　傳感器移動云計算架構(gòu)　139
7.4.2　傳感器移動云計算服務生命周期模型　141
7.4.3　救援服務模型的系統(tǒng)架構(gòu)　142
7.5　物聯(lián)網(wǎng)　144
7.6　城市感知　145
7.6.1　機會感知　145
7.6.2　參與式感知　146
7.7　應用　147
7.8　傳感器移動云計算面臨的挑戰(zhàn)　148
7.9　結(jié)論　149
問題　150
第8章　移動社交云計算　151
8.1　引言　152
8.2　移動社交云架構(gòu)　153
8.3　移動社交云中的資源共享　154
8.3.1　資源共享的動機　155
8.3.2　社交資本　155
8.3.3　虛擬化資源　155
8.3.4　理財　155
8.3.5　注冊　155
8.3.6　社交市場　156
8.4　使用云來存儲和分析社交數(shù)據(jù)　158
8.4.1　社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析與存儲架構(gòu)　158
8.4.2　推文數(shù)據(jù)分析案例研究　159
8.5　社交計算云：資源共享與分配　161
8.6　社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的三維可視化　163
8.6.1　社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)可視化　163
8.6.2　OLAP數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)立方生成　163
8.6.3　基于MVC的可視化模型　164
8.7　移動社交云的安全　164
8.7.1　社交網(wǎng)絡安全　165
8.7.2　安全服務的資源配置　166
8.8　移動社交云中的信任　167
8.8.1　社交網(wǎng)絡的信任推理　168
8.8.2　社交云信任的上下文關(guān)聯(lián)　168
8.8.3　社交云交換結(jié)構(gòu)　169
8.9　移動社交云應用　170
8.9.1　社交輔助自適應視頻流　170
8.9.2　個人應急準備計劃　171
8.9.3　大型多人在線游戲　172
8.9.4　Geosmart: 社交媒體教育　174
8.10　結(jié)論　175
問題　176
第9章　移動云計算中的隱私和安全　177
9.1　引言　178
9.2　各級安全移動云計算的安全需求　178
9.2.1　第1級：移動設備中的安全問題　179
9.2.2　第2級：通信信道中的安全問題　180
9.2.3　第3級：云計算中的安全問題　181
9.3　移動云環(huán)境下的安全問題　181
9.3.1　應用安全　181
9.3.2　認證問題　184
9.3.3　數(shù)據(jù)安全　186
9.3.4　數(shù)字版權(quán)管理　194
9.3.5　入侵檢測　195
9.4　結(jié)論　198
問題　199
第10章　移動云計算中的信任　200
10.1　引言　201
10.2　信任的特征　201
10.3　信任的構(gòu)成　202
10.3.1　安全性　202
10.3.2　隱私　202
10.3.3　可審計性　203
10.3.4　可追責性　203
10.4　信任的類型　203
10.4.1　直接信任　203
10.4.2　間接信任　203
10.4.3　混合信任　204
10.5　信任問題　204
10.5.1　弱信任鏈　204
10.5.2　控制和可視化缺失　204
10.6　信任的建立方法　204
10.6.1　服務級協(xié)議　205
10.6.2　審計　205
10.6.3　測量與評級　205
10.6.4　自評問卷　205
10.6.5　信任和聲譽模型　205
10.7　信任評估　206
10.7.1　黑盒方法　206
10.7.2　由內(nèi)向外的方法　207
10.7.3　由外向內(nèi)的方法　207
10.8　移動云計算信任各類問題的深入研究　207
10.8.1　用戶行為信任　207
10.8.2　可信的移動感知框架　209
10.8.3　基于移動代理的移動云計算可信基礎設施　211
10.8.4　基于呼叫行為構(gòu)建可信社交網(wǎng)絡　212
10.8.5　基于信任的移動商務　214
10.9　結(jié)論　215
問題　215
第11章　車載移動云計算　216
11.1　引言　217
11.2　車載自組織網(wǎng)絡　218
11.3　車載移動云計算的架構(gòu)和工作模式　219
11.3.1　車載移動云計算架構(gòu)　220
11.3.2　車載移動云計算的性能分析　222
11.4　車載移動云計算中的隱私與安全　223
11.4.1　車載移動云計算中的安全和隱私攻擊　224
11.4.2　車載移動云計算安全方案　225
11.5　車載移動云計算的局限性　225
11.5.1　車載移動云計算的移動性　225
11.5.2　車載移動云計算的易變性　225
11.5.3　隱私　225
11.5.4　責任　225
11.5.5　可擴展性　225
11.6　車載移動云計算面臨的挑戰(zhàn)　226
11.7　應用　226
11.7.1　安全應用　226
11.7.2　用戶應用　226
11.8　結(jié)論　227
問題　227
第12章　移動云計算的商用問題　229
12.1　引言　231
12.2　云商業(yè)模型　231
12.2.1　云計算架構(gòu)　232
12.2.2　當前的云計算產(chǎn)品　232
12.2.3　云的定價策略　233
12.2.4　動態(tài)資源定價方法　233
12.2.5　云服務提供商之間的協(xié)作　236
12.3　移動計算環(huán)境的商業(yè)模型　244
12.4　服務提供商之間的協(xié)作　245
12.4.1　移動云計算模型　245
12.4.2　資源池模型　246
12.5　基于Weblet的移動云計算模型　246
12.6　移動云服務保險代理　247
12.7　社交移動云計算的商用問題　248
12.7.1　對全球商業(yè)的影響　248
12.7.2　SMAC各組成部分的作用　248
12.8　結(jié)論　249
第13章　移動云計算的應用　251
13.1　引言　252
13.2　云移動媒體應用　252
13.3　生物特征應用　254
13.3.1　人臉識別　254
13.3.2　指紋識別　255
13.4　車輛監(jiān)控　255
13.5　泛在取證分析　256
13.5.1　普適與協(xié)同分析　256
13.5.2　取證云　257
13.6　移動學習　258
13.7　遠程顯示　259
13.8　情境感知導航系統(tǒng)　260
13.9　云計算支持的增強型健康應用　261
13.10　服務即感知　262
13.11　移動云計算的安全網(wǎng)站推薦服務　263
13.12　移動多媒體存儲　264
13.13　移動云計算在國防部門中的應用　264
13.14　社交云中的應用　265
13.15　結(jié)論　266
問題　266
第14章　移動云計算的未來研究范圍　268
14.1　引言　269
14.2　高效帶寬分配　269
14.2.1　采用5G網(wǎng)絡　269
14.2.2　基于5G網(wǎng)絡的移動云計算架構(gòu)　269
14.2.3　基于毫微微蜂窩基站的移動云計算架構(gòu)　270
14.2.4　基于認知無線電的高效頻譜利用　270
14.3　在移動云計算中使用微云　271
14.4　跨云通信　271
14.5　移動云計算中的標準接口　272
14.6　云資源訪問機制　272
14.7　彈性應用模型　273
14.8　移動云計算的安全與隱私　275
14.9　企業(yè)移動云　275
14.9.1　身份安全　275
14.9.2　災難恢復　276
14.9.3　移動云計算中的定價問題　276
14.9.4　服務執(zhí)行與交付　278
14.10　降低卸載能耗　278
14.10.1　基于毫微微蜂窩的移動云計算卸載策略　279
14.10.2　卸載數(shù)據(jù)存儲與應用執(zhí)行的云路徑選擇　279
14.10.3　移動設備卸載策略　279
14.10.4　移動云計算下的卸載開銷　280
14.11　使用微云來改善服務質(zhì)量　280
14.11.1　微云之間的負載均衡　280
14.11.2　微云之間的負載共享　280
14.11.3　提供無縫移動云服務　281
14.12　降低云數(shù)據(jù)中心能耗　281
14.13　資源管理　281
14.14　數(shù)據(jù)中心服務器的應用遷移方案　281
14.15　結(jié)論　282
問題　282
參考文獻　283