Abstract-Elastisk partitionering av beräkningar mellan mobila enheter och moln är en viktig och utmanande forskningsämne för mobila molntjänster. Befintliga verk fokuserar på enanvändarberäkningen partitionering, som syftar till att optimera programmets slutförande tid för en viss enskild användare. Dessa verk förutsätter att molnet alltid har tillräckligt med resurser för att utföra beräkningarna omedelbart när de avlastas till molnet. Detta antagande gäller dock inte för storskaliga mobila molnapplikationer. I dessa applikationer, på grund av konkurrensen om molnresurser bland ett stort antal användare, kan de avlastade beräkningarna utföras med viss tidsfördröjning på molnet. En användares partitionering som inte tar hänsyn till tidsfördröjningen i molnet kan ge betydande prestandanedbrytning. I det här dokumentet studerar vi, för första gången, multi-user computing partitioning problem (MCPP), som överväger partitionering av flera användares beräkningar tillsammans med schemaläggning av offloaded beräkningar på molnresurserna. I stället för att fullfölja den minsta tiden för ansökan för varje enskild användare, strävar vi efter att uppnå minsta genomsnittliga slutförandetid för alla användare, baserat på antalet avsatta resurser på molnet. Vi visar att MCPP skiljer sig från och är svårare än de klassiska jobbplaneringsproblemen. Vi designar en offline heuristisk algoritm, nämligen SearchAdjust, för att lösa MCPP. Vi visar genom riktmärken att SearchAdjust överträffar både den enskilda användaren partitionering metoder och klassiska jobb schemaläggning metoder med 10 procent i genomsnitt i termer av ansökan försening. Baserat på SearchAdjust designar vi också en online-algoritm för MCPP som enkelt kan användas i praktiska system. Vi validerar effektiviteten hos vår online-algoritm med hjälp av verkliga belastningsspår.
I REF uppnåddes minsta genomsnittliga färdigställandetid för alla användare genom en offline heuristisk algoritm.
Multi-User Computation Partitioning for Latency Sensitive Mobile Cloud Applications
{'venue': 'IEEE Transactions on Computers', 'journal': 'IEEE Transactions on Computers', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}