On improving the performance of mobile applications using the cloud
Notice bibliographique
Résumé
As a more efficient means of supplying computing resources in the form of a utility, cloud computing platforms have been increasingly used to meet the insatiable demand from mobile applications. With virtualization and statistical multiplexing, cloud computing platforms are able to provide a much higher level of efficiency when it comes to utilizing computing resources, such as CPU cycles and network bandwidth. The research problems we study in this thesis are in the general research area of mobile cloud computing , as we seek to design and implement new algorithms and protocols that straddle the boundary between mobile applications and cloud computing systems, so that their performance can be jointly optimized to provide the best possible user experience, yet operating within the constraints of available resources and operational costs. We consider mobile applications and cloud computing as two sides of the same “coin,” and this thesis takes both sides into consideration. From the perspective of mobile applications, we show that interactive applications have the need to stream multi-touch gestures among multiple users, and these streams are broadcast sessions in nature, and are delay-sensitive, bursty, with low bit rates in general. Tailored to the nature of multi-touch gesture streams, we propose a new protocol that uses inter-session network coding to reduce the gesture recognizing delays. Towards supporting mobile applications using the cloud infrastructure and its resources, we believe that mobile applications can benefit from a multi-party video conferencing service based on inter-datacenter networks in the cloud. We apply intra-session network coding to design a new inter-datacenter protocol to maximize the total throughput of all conferencing sessions in the cloud, subject to a latency constraint imposed by the nature of video conferencing. Our real-world experiments have shown that, the abundant available bandwidth in inter-datacenter networks helps to achieve substantially improved throughput, with very similar delays compared to traditional peer-to-peer solutions. From the perspective of cloud service providers, we study the challenges involved when resource utilization is to be maximized in the datacenters, and when operational costs are to be minimized. To maximize resource utilization, we propose a virtual machine (VM) migration algorithm based on Nash bargaining solutions. To minimize operational costs, we present optimal routing and flow assignment algorithms that route traffic across an inter-datacenter network, with and without store-and-forward capabilities in intermediate datacenters. With efficient and cost-effective utilization of resources in the cloud, and by designing new protocols that are applicable to both mobile applications and cloud computing systems, achieving an optimized level of user experience in a large number of interactive mobile application sessions will become a reality.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».