移動(dòng)云計(jì)算：架構(gòu)、算法與應(yīng)用

第1章 移動(dòng)計(jì)算1
1.1　引言　2
1.2　移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)　3
1.2.1　蜂窩網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)　3
1.2.2　移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)　4
1.2.3　移動(dòng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)　5
1.3　移動(dòng)通信的劃代　5
1.3.1　第1代移動(dòng)通信（1G）　6
1.3.2　第2代移動(dòng)通信（2G）　6
1.3.3　第2.5代移動(dòng)通信（2.5G）　9
1.3.4　第3代移動(dòng)通信（3G）　10
1.3.5　第4代移動(dòng)通信（4G）　12
1.3.6　第5代移動(dòng)通信（5G）　13
1.3.7　各代移動(dòng)通信的比較　14
1.4　移動(dòng)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(dòng)通信的應(yīng)用　17
1.5.1　智能手機(jī)　18
1.5.2　數(shù)字音樂播放器　18
1.5.3　藍(lán)牙和Wi-Fi　18
1.5.4　GPS　19
1.5.5　智能系統(tǒng)　19
1.6　移動(dòng)通信面臨的挑戰(zhàn)　20
1.6.1　無(wú)線通信　21
1.6.2　移動(dòng)性　22
1.6.3　資源限制　23
1.6.4　移動(dòng)信道模型　23
1.6.5　災(zāi)害管理　24
1.6.6　移動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘　24
1.6.7　服務(wù)質(zhì)量　24
1.7　結(jié)論　24
問題　24
第2章　云計(jì)算　26
2.1　引言　27
2.2　云計(jì)算的演進(jìn)　27
2.3　云計(jì)算是什么　28
2.4　云計(jì)算的特征　33
2.5　相關(guān)技術(shù)　33
2.6　云計(jì)算架構(gòu)　34
2.7　云計(jì)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(jì)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(wù)器能耗　40
2.10.3　網(wǎng)絡(luò)流量增加導(dǎo)致能耗增加　40
2.11　交互性和實(shí)時(shí)流　40
2.12　數(shù)據(jù)管理　40
2.12.1　云中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(wù)質(zhì)量　41
2.14　資源利用　41
2.15　云計(jì)算的應(yīng)用　42
2.15.1　移動(dòng)云計(jì)算　42
2.15.2　醫(yī)療保健　42
2.15.3　云游戲　42
2.15.4　存儲(chǔ)　43
2.16　結(jié)論　43
問題　44
第3章　移動(dòng)云計(jì)算　45
3.1　引言　46
3.2　移動(dòng)云計(jì)算的動(dòng)機(jī)　46
3.3　移動(dòng)云計(jì)算架構(gòu)　47
3.3.1　面向服務(wù)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(tái)和技術(shù)　50
3.4.1　MCC平臺(tái)　50
3.4.2　MCC支撐技術(shù)　50
3.5　移動(dòng)增強(qiáng)方法　51
3.5.1　硬件方法　51
3.5.2　軟件方法　51
3.6　移動(dòng)云計(jì)算問題　52
3.6.1　運(yùn)營(yíng)問題　52
3.6.2　終端用戶問題　56
3.6.3　服務(wù)等級(jí)和應(yīng)用等級(jí)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(dòng)數(shù)據(jù)管理　60
3.7　移動(dòng)云計(jì)算的優(yōu)點(diǎn)　61
3.8　移動(dòng)云計(jì)算應(yīng)用　61
3.8.1　移動(dòng)商務(wù)　62
3.8.2　移動(dòng)學(xué)習(xí)　62
3.8.3　移動(dòng)游戲　62
3.8.4　移動(dòng)健康監(jiān)測(cè)　63
3.9　移動(dòng)云計(jì)算研究面臨的挑戰(zhàn)　63
3.9.1　移動(dòng)設(shè)備和云之間的連接　63
3.9.2　移動(dòng)云計(jì)算中的微云部署　63
3.9.3　移動(dòng)云計(jì)算協(xié)作模型的集中化　64
3.9.4　MCC安全　64
3.9.5　移動(dòng)云計(jì)算的激勵(lì)問題　64
3.9.6　移動(dòng)云計(jì)算的能效問題　64
3.9.7　移動(dòng)云計(jì)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(dòng)云計(jì)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(duì)象分類　71
4.3.2　根據(jù)卸載方法分類　71
4.4　卸載拓?fù)洹?2
4.5　云計(jì)算與移動(dòng)云計(jì)算中卸載的異同　73
4.6　移動(dòng)設(shè)備自適應(yīng)計(jì)算卸載　74
4.6.1　移動(dòng)增強(qiáng)云服務(wù)　74
4.6.2　自適應(yīng)計(jì)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(jī)會(huì)通信的移動(dòng)數(shù)據(jù)卸載　78
4.8.1　系統(tǒng)模型　78
4.8.2　目標(biāo)集選擇　79
4.8.3　貪婪算法、啟發(fā)式算法和隨機(jī)算法　79
4.9　移動(dòng)云計(jì)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(duì)不同數(shù)據(jù)量的卸載能耗分析　81
4.11.2　針對(duì)不同連接的卸載能耗分析　82
4.12　移動(dòng)云計(jì)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(dòng)云計(jì)算　85
5.1　引言　86
5.2　綠色移動(dòng)計(jì)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(dòng)設(shè)備　93
5.2.5　綠色移動(dòng)應(yīng)用與服務(wù)　93
5.3　綠色移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)　93
5.3.1　節(jié)能移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的擁塞控制　94
5.3.2　基于宏蜂窩的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)上毫微微蜂窩、微蜂窩和微微蜂窩網(wǎng)絡(luò)的能效　94
5.4　綠色云計(jì)算　98
5.4.1　綠色云服務(wù)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(wú)線網(wǎng)絡(luò)　101
5.5　綠色移動(dòng)云計(jì)算　101
5.5.1　移動(dòng)云基礎(chǔ)設(shè)施中的節(jié)能　101
5.5.2　綠色移動(dòng)云計(jì)算的問題與需求　103
5.6　使用移動(dòng)云計(jì)算的綠色移動(dòng)設(shè)備　103
5.6.1　計(jì)算卸載　103
5.6.2　資源管理　106
5.7　使用移動(dòng)云計(jì)算的綠色毫微微蜂窩　107
5.8　移動(dòng)云計(jì)算綠色無(wú)縫服務(wù)配置　108
5.8.1　移動(dòng)自組織云架構(gòu)　109
5.8.2　移動(dòng)自組織云功能　110
5.8.3　移動(dòng)自組織云的問題與挑戰(zhàn)　113
5.9　移動(dòng)云計(jì)算環(huán)境中的綠色位置感測(cè)　113
5.10　結(jié)論　115
問題　115
第6章　移動(dòng)云計(jì)算中的資源分配　116
6.1　引言　117
6.2　移動(dòng)云計(jì)算資源分配的意義　117
6.3　移動(dòng)云計(jì)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(dòng)云計(jì)算資源分配　118
6.3.2　采用ABC算法的任務(wù)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(dòng)云計(jì)算資源分配　129
6.3.6　移動(dòng)云計(jì)算資源分配中的拍賣機(jī)制　131
6.4　移動(dòng)云計(jì)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(yán)格遵守服務(wù)等級(jí)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(dòng)云計(jì)算　134
7.1　引言　135
7.2　無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)　135
7.2.1　無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的不同部署技術(shù)　136
7.2.2　無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)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(shì)　139
7.3.3　基于移動(dòng)性的傳感器云擴(kuò)展　139
7.4　傳感器移動(dòng)云計(jì)算　139
7.4.1　傳感器移動(dòng)云計(jì)算架構(gòu)　139
7.4.2　傳感器移動(dòng)云計(jì)算服務(wù)生命周期模型　141
7.4.3　救援服務(wù)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(jī)會(huì)感知　145
7.6.2　參與式感知　146
7.7　應(yīng)用　147
7.8　傳感器移動(dòng)云計(jì)算面臨的挑戰(zhàn)　148
7.9　結(jié)論　149
問題　150
第8章　移動(dòng)社交云計(jì)算　151
8.1　引言　152
8.2　移動(dòng)社交云架構(gòu)　153
8.3　移動(dòng)社交云中的資源共享　154
8.3.1　資源共享的動(dòng)機(jī)　155
8.3.2　社交資本　155
8.3.3　虛擬化資源　155
8.3.4　理財(cái)　155
8.3.5　注冊(cè)　155
8.3.6　社交市場(chǎng)　156
8.4　使用云來存儲(chǔ)和分析社交數(shù)據(jù)　158
8.4.1　社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析與存儲(chǔ)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(jì)算云：資源共享與分配　161
8.6　社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的三維可視化　163
8.6.1　社交網(wǎng)絡(luò)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(dòng)社交云的安全　164
8.7.1　社交網(wǎng)絡(luò)安全　165
8.7.2　安全服務(wù)的資源配置　166
8.8　移動(dòng)社交云中的信任　167
8.8.1　社交網(wǎng)絡(luò)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(dòng)社交云應(yīng)用　170
8.9.1　社交輔助自適應(yīng)視頻流　170
8.9.2　個(gè)人應(yīng)急準(zhǔn)備計(jì)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(dòng)云計(jì)算中的隱私和安全　177
9.1　引言　178
9.2　各級(jí)安全移動(dòng)云計(jì)算的安全需求　178
9.2.1　第1級(jí)：移動(dòng)設(shè)備中的安全問題　179
9.2.2　第2級(jí)：通信信道中的安全問題　180
9.2.3　第3級(jí)：云計(jì)算中的安全問題　181
9.3　移動(dòng)云環(huán)境下的安全問題　181
9.3.1　應(yīng)用安全　181
9.3.2　認(rèn)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(cè)　195
9.4　結(jié)論　198
問題　199
第10章　移動(dòng)云計(jì)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(jì)性　203
10.3.4　可追責(zé)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(wù)級(jí)協(xié)議　205
10.6.2　審計(jì)　205
10.6.3　測(cè)量與評(píng)級(jí)　205
10.6.4　自評(píng)問卷　205
10.6.5　信任和聲譽(yù)模型　205
10.7　信任評(píng)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(dòng)云計(jì)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(dòng)感知框架　209
10.8.3　基于移動(dòng)代理的移動(dòng)云計(jì)算可信基礎(chǔ)設(shè)施　211
10.8.4　基于呼叫行為構(gòu)建可信社交網(wǎng)絡(luò)　212
10.8.5　基于信任的移動(dòng)商務(wù)　214
10.9　結(jié)論　215
問題　215
第11章　車載移動(dòng)云計(jì)算　216
11.1　引言　217
11.2　車載自組織網(wǎng)絡(luò)　218
11.3　車載移動(dòng)云計(jì)算的架構(gòu)和工作模式　219
11.3.1　車載移動(dòng)云計(jì)算架構(gòu)　220
11.3.2　車載移動(dòng)云計(jì)算的性能分析　222
11.4　車載移動(dòng)云計(jì)算中的隱私與安全　223
11.4.1　車載移動(dòng)云計(jì)算中的安全和隱私攻擊　224
11.4.2　車載移動(dòng)云計(jì)算安全方案　225
11.5　車載移動(dòng)云計(jì)算的局限性　225
11.5.1　車載移動(dòng)云計(jì)算的移動(dòng)性　225
11.5.2　車載移動(dòng)云計(jì)算的易變性　225
11.5.3　隱私　225
11.5.4　責(zé)任　225
11.5.5　可擴(kuò)展性　225
11.6　車載移動(dòng)云計(jì)算面臨的挑戰(zhàn)　226
11.7　應(yīng)用　226
11.7.1　安全應(yīng)用　226
11.7.2　用戶應(yīng)用　226
11.8　結(jié)論　227
問題　227
第12章　移動(dòng)云計(jì)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(jì)算架構(gòu)　232
12.2.2　當(dāng)前的云計(jì)算產(chǎn)品　232
12.2.3　云的定價(jià)策略　233
12.2.4　動(dòng)態(tài)資源定價(jià)方法　233
12.2.5　云服務(wù)提供商之間的協(xié)作　236
12.3　移動(dòng)計(jì)算環(huán)境的商業(yè)模型　244
12.4　服務(wù)提供商之間的協(xié)作　245
12.4.1　移動(dòng)云計(jì)算模型　245
12.4.2　資源池模型　246
12.5　基于Weblet的移動(dòng)云計(jì)算模型　246
12.6　移動(dòng)云服務(wù)保險(xiǎn)代理　247
12.7　社交移動(dòng)云計(jì)算的商用問題　248
12.7.1　對(duì)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(dòng)云計(jì)算的應(yīng)用　251
13.1　引言　252
13.2　云移動(dòng)媒體應(yīng)用　252
13.3　生物特征應(yīng)用　254
13.3.1　人臉識(shí)別　254
13.3.2　指紋識(shí)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(dòng)學(xué)習(xí)　258
13.7　遠(yuǎn)程顯示　259
13.8　情境感知導(dǎo)航系統(tǒng)　260
13.9　云計(jì)算支持的增強(qiáng)型健康應(yīng)用　261
13.10　服務(wù)即感知　262
13.11　移動(dòng)云計(jì)算的安全網(wǎng)站推薦服務(wù)　263
13.12　移動(dòng)多媒體存儲(chǔ)　264
13.13　移動(dòng)云計(jì)算在國(guó)防部門中的應(yīng)用　264
13.14　社交云中的應(yīng)用　265
13.15　結(jié)論　266
問題　266
第14章　移動(dòng)云計(jì)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(luò)　269
14.2.2　基于5G網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)云計(jì)算架構(gòu)　269
14.2.3　基于毫微微蜂窩基站的移動(dòng)云計(jì)算架構(gòu)　270
14.2.4　基于認(rèn)知無(wú)線電的高效頻譜利用　270
14.3　在移動(dòng)云計(jì)算中使用微云　271
14.4　跨云通信　271
14.5　移動(dòng)云計(jì)算中的標(biāo)準(zhǔn)接口　272
14.6　云資源訪問機(jī)制　272
14.7　彈性應(yīng)用模型　273
14.8　移動(dòng)云計(jì)算的安全與隱私　275
14.9　企業(yè)移動(dòng)云　275
14.9.1　身份安全　275
14.9.2　災(zāi)難恢復(fù)　276
14.9.3　移動(dòng)云計(jì)算中的定價(jià)問題　276
14.9.4　服務(wù)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(dòng)云計(jì)算卸載策略　279
14.10.2　卸載數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與應(yīng)用執(zhí)行的云路徑選擇　279
14.10.3　移動(dòng)設(shè)備卸載策略　279
14.10.4　移動(dòng)云計(jì)算下的卸載開銷　280
14.11　使用微云來改善服務(wù)質(zhì)量　280
14.11.1　微云之間的負(fù)載均衡　280
14.11.2　微云之間的負(fù)載共享　280
14.11.3　提供無(wú)縫移動(dòng)云服務(wù)　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(wù)器的應(yīng)用遷移方案　281
14.15　結(jié)論　282
問題　282
參考文獻(xiàn)　283