正版 移动云计算架构、算法与应用 [印]Debashis De 人民邮电出版

第1章 移动计算 1


1.1　引言　2


1.2　移动网络架构　3


1.2.1　蜂窝网络的架构　3


1.2.2　移动自组织网络的架构　4


1.2.3　移动无线传感器网络的架构　5


1.3　移动通信的划代　5


1.3.1　第1代移动通信（1G）　6


1.3.2　第2代移动通信（2G）　6


1.3.3　第2.5代移动通信（2.5G）　9


1.3.4　第3代移动通信（3G）　10


1.3.5　第4代移动通信（4G）　12


1.3.6　第5代移动通信（5G）　13


1.3.7　各代移动通信的比较　14


1.4　移动操作系统　14


1.4.1　Windows CE操作系统　15


1.4.2　Mac OS X　16


1.4.3　塞班操作系统　16


1.4.4　安卓操作系统　16


1.4.5　Blackberry 10　17


1.5　移动通信的应用　17


1.5.1　智能手机　18


1.5.2　数字音乐播放器　18


1.5.3　蓝牙和Wi-Fi　18


1.5.4　GPS　19


1.5.5　智能系统　19


1.6　移动通信面临的挑战　20


1.6.1　无线通信　21


1.6.2　移动性　22


1.6.3　资源限制　23


1.6.4　移动信道模型　23


1.6.5　灾害管理　24


1.6.6　移动数据挖掘　24


1.6.7　服务质量　24


1.7　结论　24


问题　24





第2章　云计算　26


2.1　引言　27


2.2　云计算的演进　27


2.3　云计算是什么　28


2.4　云计算的特征　33


2.5　相关技术　33


2.6　云计算架构　34


2.7　云计算部署模型　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　公共云与私有云　37


2.8　云计算问题　37


2.9　安全与信任　38


2.10　能效　39


2.10.1　降低直接能耗　39


2.10.2　降低冷却服务器能耗　40


2.10.3　网络流量增加导致能耗增加　40


2.11　交互性和实时流　40


2.12　数据管理　40


2.12.1　云中数据存储和访问　40


2.12.2　数据可移植性和互操作性　41


2.13　服务质量　41


2.14　资源利用　41


2.15　云计算的应用　42


2.15.1　移动云计算　42


2.15.2　医疗保健　42


2.15.3　云游戏　42


2.15.4　存储　43


2.16　结论　43


问题　44





第3章　移动云计算　45


3.1　引言　46


3.2　移动云计算的动机　46


3.3　移动云计算架构　47


3.3.1　面向服务的架构　47


3.3.2　代理—客户端架构　49


3.3.3　协作架构　49


3.4　平台和技术　50


3.4.1　MCC平台　50


3.4.2　MCC支撑技术　50


3.5　移动增强方法　51


3.5.1　硬件方法　51


3.5.2　软件方法　51


3.6　移动云计算问题　52


3.6.1　运营问题　52


3.6.2　终端用户问题　56


3.6.3　服务等级和应用等级问题　56


3.6.4　安全性和隐私　57


3.6.5　情境感知　58


3.6.6　移动数据管理　60


3.7　移动云计算的优点　61


3.8　移动云计算应用　61


3.8.1　移动商务　62


3.8.2　移动学习　62


3.8.3　移动游戏　62


3.8.4　移动健康监测　63


3.9　移动云计算研究面临的挑战　63


3.9.1　移动设备和云之间的连接　63


3.9.2　移动云计算中的微云部署　63


3.9.3　移动云计算协作模型的集中化　64


3.9.4　MCC安全　64


3.9.5　移动云计算的激励问题　64


3.9.6　移动云计算的能效问题　64


3.9.7　移动云计算的商业模式　64


3.9.8　数据流量管理　65


3.10　结论　65


问题　65





第4章　移动云计算中的卸载问题　66


4.1　引言　67


4.2　卸载决策　67


4.2.1　改善性能　68


4.2.2　节能　70


4.3　卸载类型　71


4.3.1　根据卸载对象分类　71


4.3.2　根据卸载方法分类　71


4.4　卸载拓扑　72


4.5　云计算与移动云计算中卸载的异同　73


4.6　移动设备自适应计算卸载　74


4.6.1　移动增强云服务　74


4.6.2　自适应计算卸载　75


4.7　面向卸载的云路径选择　76


4.7.1　云路径选择方法　77


4.7.2　云路径选择问题　77


4.8　基于机会通信的移动数据卸载　78


4.8.1　系统模型　78


4.8.2　目标集选择　79


4.8.3　贪婪算法、启发式算法和随机算法　79


4.9　移动云计算的3层架构　80


4.10　数据卸载需求　80


4.11　卸载技术的性能分析　81


4.11.1　针对不同数据量的卸载能耗分析　81


4.11.2　针对不同连接的卸载能耗分析　82


4.12　移动云计算环境中的多云卸载　82


4.13　结论　83


问题　83





第5章　绿色移动云计算　85


5.1　引言　86


5.2　绿色移动计算　86


5.2.1　绿色数据中心　87


5.2.2　绿色宏蜂窝基站　87


5.2.3　绿色毫微微蜂窝基站　87


5.2.4　绿色移动设备　93


5.2.5　绿色移动应用与服务　93


5.3　绿色移动网络　93


5.3.1　节能移动网络的拥塞控制　94


5.3.2　基于宏蜂窝的移动网络上毫微微蜂窝、微蜂窝和微微蜂窝网络的能效　94


5.4　绿色云计算　98


5.4.1　绿色云服务器　99


5.4.2　绿色云数据中心　100


5.4.3　绿色云硬件　101


5.4.4　绿色云软件　101


5.4.5　绿色有线或无线网络　101


5.5　绿色移动云计算　101


5.5.1　移动云基础设施中的节能　101


5.5.2　绿色移动云计算的问题与需求　103


5.6　使用移动云计算的绿色移动设备　103


5.6.1　计算卸载　103


5.6.2　资源管理　106


5.7　使用移动云计算的绿色毫微微蜂窝　107


5.8　移动云计算绿色无缝服务配置　108


5.8.1　移动自组织云架构　109


5.8.2　移动自组织云功能　110


5.8.3　移动自组织云的问题与挑战　113


5.9　移动云计算环境中的绿色位置感测　113


5.10　结论　115


问题　115





第6章　移动云计算中的资源分配　116


6.1　引言　117


6.2　移动云计算资源分配的意义　117


6.3　移动云计算中的资源分配策略　117


6.3.1　基于半马尔可夫决策过程的移动云计算资源分配　118


6.3.2　采用ABC算法的任务调度　120


6.3.3　使用中间件的资源分配　124


6.3.4　能量感知资源分配　126


6.3.5　使用基于熵的FIFO方法的移动云计算资源分配　129


6.3.6　移动云计算资源分配中的拍卖机制　131


6.4　移动云计算资源分配研究面临的挑战　132


6.4.1　能量感知内存管理　132


6.4.2　严格遵守服务等级协议（SLA）　132


6.4.3　不同资源分配策略的整合　132


6.5　结论　132


问题　133





第7章　传感器移动云计算　134


7.1　引言　135


7.2　无线传感器网络　135


7.2.1　无线传感器网络的不同部署技术　136


7.2.2　无线传感器网络架构　136


7.3　传感器云　137


7.3.1　传感器云架构　137


7.3.2　传感器云的优势　139


7.3.3　基于移动性的传感器云扩展　139


7.4　传感器移动云计算　139


7.4.1　传感器移动云计算架构　139


7.4.2　传感器移动云计算服务生命周期模型　141


7.4.3　救援服务模型的系统架构　142


7.5　物联网　144


7.6　城市感知　145


7.6.1　机会感知　145


7.6.2　参与式感知　146


7.7　应用　147


7.8　传感器移动云计算面临的挑战　148


7.9　结论　149


问题　150





第8章　移动社交云计算　151


8.1　引言　152


8.2　移动社交云架构　153


8.3　移动社交云中的资源共享　154


8.3.1　资源共享的动机　155


8.3.2　社交资本　155


8.3.3　虚拟化资源　155


8.3.4　理财　155


8.3.5　注册　155


8.3.6　社交市场　156


8.4　使用云来存储和分析社交数据　158


8.4.1　社交网络数据分析与存储架构　158


8.4.2　推文数据分析案例研究　159


8.5　社交计算云：资源共享与分配　161


8.6　社交网络数据的三维可视化　163


8.6.1　社交网络数据可视化　163


8.6.2　OLAP数据分析与数据立方生成　163


8.6.3　基于MVC的可视化模型　164


8.7　移动社交云的安全　164


8.7.1　社交网络安全　165


8.7.2　安全服务的资源配置　166


8.8　移动社交云中的信任　167


8.8.1　社交网络的信任推理　168


8.8.2　社交云信任的上下文关联　168


8.8.3　社交云交换结构　169


8.9　移动社交云应用　170


8.9.1　社交辅助自适应视频流　170


8.9.2　个人应急准备计划　171


8.9.3　大型多人在线游戏　172


8.9.4　Geosmart: 社交媒体教育　174


8.10　结论　175


问题　176





第9章　移动云计算中的隐私和安全　177


9.1　引言　178


9.2　各级安全移动云计算的安全需求　178


9.2.1　第1级：移动设备中的安全问题　179


9.2.2　第2级：通信信道中的安全问题　180


9.2.3　第3级：云计算中的安全问题　181


9.3　移动云环境下的安全问题　181


9.3.1　应用安全　181


9.3.2　认证问题　184


9.3.3　数据安全　186


9.3.4　数字版权管理　194


9.3.5　入侵检测　195


9.4　结论　198


问题　199





第10章　移动云计算中的信任　200


10.1　引言　201


10.2　信任的特征　201


10.3　信任的构成　202


10.3.1　安全性　202


10.3.2　隐私　202


10.3.3　可审计性　203


10.3.4　可追责性　203


10.4　信任的类型　203


10.4.1　直接信任　203


10.4.2　间接信任　203


10.4.3　混合信任　204


10.5　信任问题　204


10.5.1　弱信任链　204


10.5.2　控制和可视化缺失　204


10.6　信任的建立方法　204


10.6.1　服务级协议　205


10.6.2　审计　205


10.6.3　测量与评级　205


10.6.4　自评问卷　205


10.6.5　信任和声誉模型　205


10.7　信任评估　206


10.7.1　黑盒方法　206


10.7.2　由内向外的方法　207


10.7.3　由外向内的方法　207


10.8　移动云计算信任各类问题的深入研究　207


10.8.1　用户行为信任　207


10.8.2　可信的移动感知框架　209


10.8.3　基于移动代理的移动云计算可信基础设施　211


10.8.4　基于呼叫行为构建可信社交网络　212


10.8.5　基于信任的移动商务　214


10.9　结论　215


问题　215





第11章　车载移动云计算　216


11.1　引言　217


11.2　车载自组织网络　218


11.3　车载移动云计算的架构和工作模式　219


11.3.1　车载移动云计算架构　220


11.3.2　车载移动云计算的性能分析　222


11.4　车载移动云计算中的隐私与安全　223


11.4.1　车载移动云计算中的安全和隐私攻击　224


11.4.2　车载移动云计算安全方案　225


11.5　车载移动云计算的局限性　225


11.5.1　车载移动云计算的移动性　225


11.5.2　车载移动云计算的易变性　225


11.5.3　隐私　225


11.5.4　责任　225


11.5.5　可扩展性　225


11.6　车载移动云计算面临的挑战　226


11.7　应用　226


11.7.1　安全应用　226


11.7.2　用户应用　226


11.8　结论　227


问题　227





第12章　移动云计算的商用问题　229


12.1　引言　231


12.2　云商业模型　231


12.2.1　云计算架构　232


12.2.2　当前的云计算产品　232


12.2.3　云的定价策略　233


12.2.4　动态资源定价方法　233


12.2.5　云服务提供商之间的协作　236


12.3　移动计算环境的商业模型　244


12.4　服务提供商之间的协作　245


12.4.1　移动云计算模型　245


12.4.2　资源池模型　246


12.5　基于Weblet的移动云计算模型　246


12.6　移动云服务保险代理　247


12.7　社交移动云计算的商用问题　248


12.7.1　对商业的影响　248


12.7.2　SMAC各组成部分的作用　248


12.8　结论　249





第13章　移动云计算的应用　251


13.1　引言　252


13.2　云移动媒体应用　252


13.3　生物特征应用　254


13.3.1　人脸识别　254


13.3.2　指纹识别　255


13.4　车辆监控　255


13.5　泛在取证分析　256


13.5.1　普适与协同分析　256


13.5.2　取证云　257


13.6　移动学习　258


13.7　远程显示　259


13.8　情境感知导航系统　260


13.9　云计算支持的增强型健康应用　261


13.10　服务即感知　262


13.11　移动云计算的安站服务　263


13.12　移动多媒体存储　264


13.13　移动云计算在国防部门中的应用　264


13.14　社交云中的应用　265


13.15　结论　266


问题　266





第14章　移动云计算的未来研究范围　268


14.1　引言　269


14.2　带宽分配　269


14.2.1　采用5G网络　269


14.2.2　基于5G网络的移动云计算架构　269


14.2.3　基于毫微微蜂窝基站的移动云计算架构　270


14.2.4　基于认知无线电的频谱利用　270


14.3　在移动云计算中使用微云　271


14.4　跨云通信　271


14.5　移动云计算中的标准接口　272


14.6　云资源访问机制　272


14.7　弹性应用模型　273


14.8　移动云计算的安全与隐私　275


14.9　企业移动云　275


14.9.1　身份安全　275


14.9.2　灾难恢复　276


14.9.3　移动云计算中的定价问题　276


14.9.4　服务执行与交付　278


14.10　降低卸载能耗　278


14.10.1　基于毫微微蜂窝的移动云计算卸载策略　279


14.10.2　卸载数据存储与应用执行的云路径选择　279


14.10.3　移动设备卸载策略　279


14.10.4　移动云计算下的卸载开销　280


14.11　使用微云来改善服务质量　280


14.11.1　微云之间的负载均衡　280


14.11.2　微云之间的负载共享　280


14.11.3　提供无缝移动云服务　281


14.12　降低云数据中心能耗　281


14.13　资源管理　281


14.14　数据中心服务器的应用迁移方案　281


14.15　结论　282


问题　282





参考文献　283

郎为民，中国通信学会会员，中国人民解放军国防信息学院副教授，教研室主任。2002年9月至2005年12月在华中科技大学电子与信息工程系攻读博士学位，主要研究方向包括供应链管理、下一代网络、云计算、物联网、无线认知传感器网络、信息安全。2009年7月被教育部国家留学基金管理委员会录取为2009年国家公派访问学者，目前正在美国田纳西大学留学。在靠前和靠前重点期刊和会议上发表论文270余篇（其中EI收录32篇，SCI收录1篇，核心期刊论文48篇），并有多篇学术论文获奖。出版有24本专（译）著（全部署名diyi），参编6本专著、教材。主持1项国家自然科学基金项目，2项部级课题，参与6项课题，先后获得军队科技进步二等奖1项，三等奖2项。作者具有丰富的写作经验、扎实的技术功底、较强的研究能力、踏实的工作作风和较多的研究成果。

德巴希斯·德著，郎为民、张锋军、姚晋芳、周正等译的《移动云计算(架构算法与应用)》紧紧围绕移动云计算领域发展中的热点问题，以移动云计算技术与应用为核心，比较全面和系统地介绍了移动云计算的基本原理和应用实践的最新成果。全书共分为14章，涉及移动计算、云计算、移动云计算、移动云计算中的卸载问题、绿色移动云计算、移动云计算中的资源分配、传感器移动云计算、移动社交云计算、移动云计算中的隐私与安全、移动云计算中的信任、车载移动云计算、移动云计算的商用问题、移动云计算的应用和移动云计算未来的研究范围等内容。本书材料权威丰富，体系结构完整，内容新颖翔实，知识系统全面，行文通俗易懂，兼备知识性、系统性、可读性、实用性和指导性。本书可作为从事云计算、数据中心、物联网研究的移动运营商、网络运营商、应用开发人员、技术经理和电信管理人员的技术参考书或培训教材，也可作为高等院校通信与信息系统、计算机等相关专业高年级本科生或研究生教材。

?全面介绍移动云计算领域知识的图书； ?详细介绍了传感器移动云计算、车载移动云计算和基于毫微微蜂窝的移动云计算； ?提出了安全和隐私问题的解决方案、移动云计算模型的商用问题，以及资源配置和管理方案； ?探讨了用于提升移动云计算能力、增强移动用户体验的开放研究问题和未来研究方向； ?CRC出版社网站提供本书各种算法的源代码。