面向上下文質(zhì)量控制的服務(wù)調(diào)度研究.pdf

1、在普適計(jì)算的構(gòu)想中，遍布于環(huán)境中的計(jì)算設(shè)施為用戶提供無處不在的服務(wù)，而用戶并不察覺服務(wù)和計(jì)算的存在。上下文感知計(jì)算(Context Aware Computing)通過收集與用戶和環(huán)境相關(guān)的上下文信息，選擇適時(shí)的、無干擾的服務(wù)行為，被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)上述構(gòu)想的關(guān)鍵。
　　 任何上下文感知計(jì)算應(yīng)用，都客觀地存在對(duì)上下文信息質(zhì)量的需求。但是有多方面的因素引起上下文質(zhì)量動(dòng)態(tài)變化，進(jìn)而影響應(yīng)用的服務(wù)質(zhì)量。其中，上下文信息服務(wù)系統(tǒng)受成本、技術(shù)條

2、件等限制，只能提供有限的資源用于上下文服務(wù)，因而不能始終滿足應(yīng)用對(duì)上下文質(zhì)量的需求，稱為影響上下文質(zhì)量的資源因素。
　　 為消除和緩解資源因素的影響，需要合理地組織上下文服務(wù)對(duì)有限資源的使用，從而有效控制上下文的質(zhì)量，本文稱之為“面向上下文質(zhì)量控制的服務(wù)調(diào)度”。相關(guān)的研究有兩種思路，其一是在確保上下文具有一定質(zhì)量的前提下，盡量減少服務(wù)資源的使用；代表性的研究是以減少數(shù)據(jù)更新為目標(biāo)的各種filter協(xié)議，已有豐富的研究成果。其二是

3、在限定服務(wù)資源用量的前提下，保證和優(yōu)化上下文的質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)手段為上下文服務(wù)的調(diào)度算法。本文的研究基于第二種思路，根據(jù)資源因素影響上下文的不同表現(xiàn)形式，分別設(shè)計(jì)不同的服務(wù)調(diào)度方案。
　　 有限資源影響上下文質(zhì)量的具體表現(xiàn)，是在消耗資源的上下文服務(wù)達(dá)到一定數(shù)量時(shí)，不能充分滿足每項(xiàng)服務(wù)對(duì)上下文每個(gè)方面的質(zhì)量需求——滿足其中一部分，將導(dǎo)致另一部分不能滿足——因此在上下文服務(wù)之間，以及上下文質(zhì)量多方面需求之間產(chǎn)生各種形式的矛盾。在這些矛盾中

4、，以下三類是常見和典型的。
　　 1)多個(gè)上下文服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)同一資源的矛盾。服務(wù)的資源需求超過可用資源總量時(shí)，將有一部分服務(wù)不能按時(shí)按量完成；被競(jìng)爭(zhēng)的資源通常是計(jì)算時(shí)間。
　　 2)多種上下文質(zhì)量屬性對(duì)資源使用的矛盾需求。為保持上下文的新鮮度，需要服務(wù)執(zhí)行時(shí)間足夠短；為加強(qiáng)某些質(zhì)量屬性，又需要執(zhí)行時(shí)間盡量長(zhǎng)。
　　 3)隱私保護(hù)需求與上下文質(zhì)量需求的矛盾。出于降低隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)的目的，需要降低上下文質(zhì)量，這不僅影響上下

5、文可用性，在一些應(yīng)用領(lǐng)域還會(huì)增加后續(xù)上下文處理的資源消耗。
　　 本文針對(duì)上述三類典型的矛盾，分別選取具體應(yīng)用背景下的問題實(shí)例，明確其中需要滿足的上下文質(zhì)量指標(biāo)，通過構(gòu)造相應(yīng)的服務(wù)調(diào)度方案，實(shí)現(xiàn)了對(duì)質(zhì)量指標(biāo)的控制(以及優(yōu)化)。
　　 1)在多個(gè)服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)同一資源的矛盾方面
　　 選取一階謂詞表達(dá)的上下文信息的邏輯推理為應(yīng)用背景，考察了大量上下文邏輯推理在有限資源上執(zhí)行時(shí)，如何盡力保證上下文信息時(shí)效性(新鮮度)的問題

6、。設(shè)計(jì)了一個(gè)軟實(shí)時(shí)的一階謂詞邏輯推理器RTCR(Real-Time Context Reasoner)，用于推理具有時(shí)效性的上下文。RTCR將邏輯推理過程分解為每個(gè)(需要推理的)高級(jí)上下文對(duì)應(yīng)一個(gè)獨(dú)立推理任務(wù)的形式，使用EDF(Earliest Deadline First)規(guī)則進(jìn)行調(diào)度。同時(shí)還對(duì)RTCR中的高級(jí)上下文求值算法提出“賦值重用”和“賦值參考”兩個(gè)改進(jìn)方法，減少重復(fù)的推理計(jì)算。在模擬實(shí)驗(yàn)中，RTCR在推理任務(wù)來過載的情況下能

7、夠保證全部推理按時(shí)完成。實(shí)驗(yàn)也證實(shí)改進(jìn)算法有效縮短了推理的平均執(zhí)行時(shí)間。
　　 2)在多種上下文質(zhì)量屬性對(duì)資源使用的矛盾需求方面
　　 選取增量型上下文服務(wù)作為應(yīng)用場(chǎng)景，研究了該類服務(wù)如何在保證上下文新鮮度的前提下，優(yōu)化服務(wù)增量為用戶提供的使用價(jià)值的問題。針對(duì)運(yùn)行多項(xiàng)增量型上下文服務(wù)的系統(tǒng)，提出將每項(xiàng)服務(wù)任務(wù)分為必須完成的基本段和提供增量的延伸段，通過分析基本段的可調(diào)度性和延伸段價(jià)值(量化的用戶體驗(yàn))產(chǎn)出隨時(shí)間變化的趨勢(shì)

8、，分別設(shè)計(jì)了針對(duì)兩段任務(wù)的多個(gè)調(diào)度算法，在保證基本段按時(shí)完成的同時(shí)，優(yōu)化延伸段提供的總價(jià)值。通過模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了各個(gè)調(diào)度算法的有效性，比較了它們的性能，總結(jié)了各自適用的條件。
　　 3)在隱私保護(hù)需求與上下文質(zhì)量需求的矛盾方面
　　 選取基于位置的服務(wù)(Location Based Service，LBS)中用于隱私保護(hù)的K-匿名服務(wù)為研究對(duì)象，分析了此類服務(wù)如何控制位置匿名引起的額外資源消耗，同時(shí)優(yōu)化隱私保護(hù)強(qiáng)度的問題。