Abstract-Increasingly, mobila enheter blir den föredragna plattformen för beräkning för många användare. Tyvärr begränsar resursbegränsningar, i batteritid, beräkningskraft och lagring, rikedomen av program som kan köras på sådana enheter. För att lindra dessa problem, en populär strategi som har vunnit valuta under de senaste åren är att beräkna offloading, där en del av en ansökan körs off-site, utnyttja de mycket större resurserna i molnet. Tidigare arbete inom detta område har fokuserat på en begränsad form av problemet: en enda mobil enhet avlastar beräkningen till en enda server. Med den ökade populariteten av molntjänster och lagring är det dock vanligare att data som en applikation har tillgång till distribueras mellan flera servrar. Detta dokument beskriver algoritmiska metoder för att utföra finkornig, flera platser offloading. Detta gör det möjligt att lasta av delar av ett program på ett datacentrerat sätt, även om det finns data på flera platser. Vårt tillvägagångssätt bygger på en ny partitioneringsalgoritm och en ny datarepresentation. Vi visar att vår partitioneringsalgoritm överträffar befintliga multi-site offloading algoritmer, och att vår data representation ger mer effektiv, finkornig offloading än tidigare strategier.
Men eftersom antalet kringliggande enheter och cloud computing och lagring ökar, är det vanligare att ett program kan köras på flera servrar REF.
Techniques for Fine-Grained, Multi-site Computation Offloading
{'venue': '2011 11th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing', 'journal': '2011 11th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}