王海濤+宋麗華+陳暉+張國(guó)敏+胡強(qiáng)

【摘 要】當(dāng)前智能手機(jī)支持的應(yīng)用服務(wù)越來越廣泛，為了解決智能手機(jī)存在的計(jì)算功率、能量和內(nèi)存資源嚴(yán)重受限等問題，通過將云計(jì)算模式擴(kuò)展到移動(dòng)手持設(shè)備來構(gòu)建有效的移動(dòng)云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)，可以充分發(fā)揮智能手機(jī)的功效和滿足日益增長(zhǎng)的應(yīng)用需求，因此首先介紹了云計(jì)算基本概念，并說明了傳統(tǒng)智能手機(jī)應(yīng)用模式在支持云計(jì)算方面存在的挑戰(zhàn)，然后研究了近年來提出的移動(dòng)云計(jì)算體系架構(gòu)，對(duì)現(xiàn)有的移動(dòng)云計(jì)算應(yīng)用模型進(jìn)行了分類，并分析了影響移動(dòng)云計(jì)算模型的重要因素，最后進(jìn)行了總結(jié)并指出今后的發(fā)展方向。

【關(guān)鍵詞】移動(dòng)云計(jì)算 云體系架構(gòu) 云卸載

1 引言

云計(jì)算是網(wǎng)格計(jì)算、服務(wù)計(jì)算、效用計(jì)算等多種計(jì)算模式的結(jié)合和發(fā)展，近年來得到大力發(fā)展和迅速普及，在因特網(wǎng)上提供了強(qiáng)大的計(jì)算、存儲(chǔ)和信息服務(wù)，降低了企業(yè)和個(gè)人的IT投資成本，并通過解耦上層服務(wù)和底層網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施提供了極大靈活性。與此同時(shí)，智能手機(jī)也日益流行并為廣大用戶提供了豐富的應(yīng)用服務(wù)，包括圖片處理、音視頻服務(wù)、游戲、電子商務(wù)和在線社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)等。但是，隨著智能手機(jī)提供服務(wù)的日益增多，對(duì)其計(jì)算、處理、存儲(chǔ)、帶寬、能量等資源需求也隨著提高，而智能手機(jī)的CPU和電池技術(shù)進(jìn)展相對(duì)較慢，從而給資源受限的智能手機(jī)的應(yīng)用拓展構(gòu)成了極大的挑戰(zhàn)。

一般來說，可以通過對(duì)手機(jī)的硬件和軟件層面加以改進(jìn)來提高智能手機(jī)的資源供給和服務(wù)提供能力，但由于尺寸和重量受限，硬件級(jí)的性能提升較慢且成本較高。相比而言，軟件層次的性能提升容易一些，可以將大部分計(jì)算和處理任務(wù)轉(zhuǎn)移到外部服務(wù)器或利用外部設(shè)施的資源。計(jì)算負(fù)載卸載是指將資源密集型任務(wù)從移動(dòng)設(shè)備遷移到資源豐富的云中或鄰近的服務(wù)器上，這種借助于云服務(wù)資源提升智能手機(jī)計(jì)算性能的方式極具吸引力和競(jìng)爭(zhēng)力，在商務(wù)、健康醫(yī)療、教育、社交網(wǎng)絡(luò)、文件共享和娛樂等領(lǐng)域都大有用處。

移動(dòng)云包括兩大類：基于基礎(chǔ)設(shè)施的移動(dòng)云和無基礎(chǔ)設(shè)施（自組織）云?；A(chǔ)設(shè)施云中硬件基礎(chǔ)設(shè)施通常保持靜態(tài)不動(dòng)，并向移動(dòng)用戶提供信息資源服務(wù)；自組織移動(dòng)云是指由一組移動(dòng)設(shè)備協(xié)同構(gòu)造云設(shè)施，并向移動(dòng)用戶提供云服務(wù)。需要說明的是，本文主要考慮基礎(chǔ)設(shè)施移動(dòng)云。

傳統(tǒng)的計(jì)算卸載技術(shù)由于沒有考慮能量效率并且耗費(fèi)帶寬而不能直接移植到智能手機(jī)上，并且傳統(tǒng)的移動(dòng)應(yīng)用模型僅支持開發(fā)在移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行的應(yīng)用服務(wù)而沒有考慮計(jì)算卸載，很少能夠充分利用云資源和云服務(wù)。因此，移動(dòng)智能手機(jī)需要一種有效支持計(jì)算卸載和適合移動(dòng)云環(huán)境的應(yīng)用模型，該模型充分考慮能量意識(shí)、設(shè)備異質(zhì)性、應(yīng)用遷移開銷、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)成本等因素。本文旨在闡述近年來提出的移動(dòng)云應(yīng)用模型并比較分析其優(yōu)缺點(diǎn)，對(duì)現(xiàn)有的移動(dòng)云應(yīng)用模型進(jìn)行分類，并說明影響移動(dòng)云模型的重要因素，最后也指出了其今后的發(fā)展方向。

2 移動(dòng)云計(jì)算體系架構(gòu)

云計(jì)算的主要目標(biāo)之一是為小型微型企業(yè)和個(gè)人用戶提供訪問資源和使用服務(wù)的便捷高效方法。與此類似，移動(dòng)云計(jì)算的主要目標(biāo)是向移動(dòng)用戶提供增強(qiáng)的用戶體驗(yàn)，包括計(jì)算時(shí)間、電池壽命、應(yīng)用服務(wù)和設(shè)備資源等方面。相比于云計(jì)算，移動(dòng)云計(jì)算面臨獨(dú)特的問題和挑戰(zhàn)，如網(wǎng)絡(luò)連接、通信負(fù)載、網(wǎng)絡(luò)帶寬、移動(dòng)設(shè)備能量等。無論怎樣，移動(dòng)云應(yīng)用模型也基于標(biāo)準(zhǔn)的云服務(wù)模型，包括IaaS、PaaS、SaaS等。移動(dòng)云計(jì)算的實(shí)例包括亞馬遜的彈性云計(jì)算（EC2）、谷歌的APP Engine和微軟的Azure云服務(wù)。

當(dāng)前的移動(dòng)云計(jì)算體系架構(gòu)中，移動(dòng)設(shè)備可以通過兩種方式訪問移動(dòng)服務(wù)，即通過移動(dòng)電信網(wǎng)絡(luò)或通過無線訪問點(diǎn)，如圖1所示。前者需要借助于衛(wèi)星或無線基站，后者借助Wi-Fi接入點(diǎn)，兩種方式都要最終接入因特網(wǎng)來獲得云中的服務(wù)和資源。相比而言，基于Wi-Fi接入方式的時(shí)延、成本和能耗更低。

在將移動(dòng)設(shè)備的計(jì)算任務(wù)卸載到云服務(wù)設(shè)施之前，移動(dòng)云應(yīng)用需做出必要的評(píng)估和決策。計(jì)算卸載過程的基本工作流程簡(jiǎn)述如下：首先移動(dòng)應(yīng)用檢查用戶的卸載許可權(quán)限，如果用戶允許計(jì)算任務(wù)卸載，那么應(yīng)用接下來檢查到云服務(wù)的可訪問性和可用的云資源。然后，移動(dòng)應(yīng)用還需根據(jù)用戶的目標(biāo)和任務(wù)需求來決定計(jì)算卸載是否有益，如果有益，則執(zhí)行計(jì)算卸載；否則，應(yīng)用依舊在本地執(zhí)行計(jì)算任務(wù)。計(jì)算卸載的決策過程很復(fù)雜，受多種實(shí)體和因素的影響，包括用戶、移動(dòng)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)連接、應(yīng)用特性和模式以及云服務(wù)和資源等。

3 移動(dòng)云計(jì)算應(yīng)用模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

本節(jié)說明評(píng)價(jià)移動(dòng)云應(yīng)用模型優(yōu)劣常用的幾種指標(biāo)和需要考慮的若干因素，包括情景意識(shí)、時(shí)延、帶寬利用率、通用性、隱私、復(fù)雜性、安全性、編程抽象、可擴(kuò)展性、執(zhí)行資源和操作平臺(tái)。

（1）情景意識(shí)：如前所述，應(yīng)用模型的情景意識(shí)是指它了解能夠影響計(jì)算卸載的實(shí)體和參數(shù)。實(shí)際上，應(yīng)用模型具有情景意識(shí)能力是非常有必要的，因?yàn)椴⒎窃谒星闆r下計(jì)算卸載都是有益的，為此它需要根據(jù)感知的情景動(dòng)態(tài)決策是否需要執(zhí)行計(jì)算卸載。

（2）時(shí)延：在移動(dòng)云計(jì)算中，時(shí)延是指從卸載計(jì)算任務(wù)到從云中返回計(jì)算結(jié)果的時(shí)間。時(shí)延主要由卸載數(shù)據(jù)量、網(wǎng)絡(luò)傳輸速度、用戶和云服務(wù)設(shè)施的相對(duì)位置、云處理速度等因素決定。

（3）帶寬利用率：在應(yīng)用模型中，帶寬利用率是指卸載計(jì)算需要遷移到云中的數(shù)據(jù)量。如前所述，數(shù)據(jù)量越大時(shí)延也越長(zhǎng)，因此部分?jǐn)?shù)據(jù)可以提前遷移到云中以減少時(shí)延。但是，數(shù)據(jù)的遷移需要進(jìn)行數(shù)據(jù)同步，同步頻率高數(shù)據(jù)一致性好但通信開銷也越大，需綜合考慮。

（4）通用性：所謂的通用型是指應(yīng)用模型能夠支持各種各種的應(yīng)用，包括時(shí)延容忍的應(yīng)用和實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用，前者包括文件檢索、病毒掃描等，后者包括語音和視頻類應(yīng)用。

（5）隱私性：當(dāng)前移動(dòng)設(shè)備普遍配備了GPS并且許多應(yīng)用通過要求獲取用戶位置信息來提供基于位置的服務(wù)。這些服務(wù)給用戶帶來便捷的同時(shí)，也造成了嚴(yán)重的隱私泄露問題，特別是用戶其它相關(guān)的信息被惡意竊取時(shí)。另外，云中用戶的數(shù)據(jù)隱私也是一個(gè)必須正視的重要問題，其在一定程度上限制了移動(dòng)云計(jì)算應(yīng)用的普及。為此，歐盟已通過了相關(guān)數(shù)據(jù)保護(hù)的法律，對(duì)存儲(chǔ)用戶數(shù)據(jù)的服務(wù)器和機(jī)房提出了嚴(yán)格的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)。為了解決隱私性問題，移動(dòng)云應(yīng)用模型必須提供相應(yīng)的隱私保護(hù)和認(rèn)證機(jī)制。

（6）復(fù)雜性：移動(dòng)云應(yīng)用必須能夠在線或離線執(zhí)行，還應(yīng)該以盡量低的時(shí)延充分利用帶寬。一些應(yīng)用模型將應(yīng)用分成可管理的和可卸載的組件，后者可以靜態(tài)按計(jì)劃地或動(dòng)態(tài)依據(jù)情景信息按需地遷移到云中。此外，一些應(yīng)用模型在云中采用并行處理來減少執(zhí)行時(shí)間，但并行化能否執(zhí)行依賴于云服務(wù)。不過，應(yīng)用劃分、動(dòng)態(tài)卸載、資源監(jiān)控、情景感知和并行處理都會(huì)在一定程度上增加應(yīng)用模新的復(fù)雜性，導(dǎo)致實(shí)現(xiàn)困難并給移動(dòng)設(shè)備帶來較高負(fù)擔(dān)。

（7）安全性：安全性是云計(jì)算大規(guī)模部署應(yīng)用的一大障礙，因?yàn)樵朴?jì)算引入許多新的安全問題，除了上面提到的數(shù)據(jù)隱私性外，還包括數(shù)據(jù)訪問控制、數(shù)據(jù)分發(fā)、數(shù)據(jù)完整性、用戶可信性、服務(wù)可用性、通信安全性和基礎(chǔ)設(shè)施可靠性。在移動(dòng)云計(jì)算中，需要從兩個(gè)方面考慮安全問題，即移動(dòng)設(shè)備和云服務(wù)設(shè)施。移動(dòng)設(shè)備必須時(shí)刻清除惡意代碼，包括病毒、木馬和蠕蟲等，以避免隱私泄露和數(shù)據(jù)遭受破壞。為了清除惡意代碼，移動(dòng)設(shè)備上的安全應(yīng)用必須定期執(zhí)行掃描，但這又會(huì)增加能耗。針對(duì)這種矛盾，可以將部分資源耗費(fèi)型的惡意代碼掃描任務(wù)卸載到云中，以便在節(jié)省移動(dòng)設(shè)備能量的同時(shí)獲得較高的安全性。另一方面，存儲(chǔ)在云中的數(shù)據(jù)可能丟失、篡改或泄露，必須使用加密保護(hù)、訪問控制和數(shù)據(jù)備份機(jī)制。

（8）編程抽象：云平臺(tái)支持不同的API、數(shù)據(jù)模型、查詢語言和成本模型，與此類似，移動(dòng)設(shè)備運(yùn)行不同的操作系統(tǒng)，對(duì)軟硬件有不同的要求。因此，移動(dòng)設(shè)備和云平臺(tái)的異構(gòu)性使得移動(dòng)云應(yīng)用的開發(fā)變得非常復(fù)雜。為了便于開發(fā)移動(dòng)云應(yīng)用，需要新的編程抽象工具來隱藏云設(shè)施和移動(dòng)設(shè)備的復(fù)雜性，如MpaReduce、Spark和Hadoop。

（9）可擴(kuò)展性：可擴(kuò)展性是云計(jì)算的重要特征之一，以便適應(yīng)不斷增長(zhǎng)的用戶需求。此外，應(yīng)用模型必須能夠及時(shí)集成各種新型的應(yīng)用，并且對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的要求盡量少。需要指出的是，可擴(kuò)展性不僅依賴應(yīng)用模型還依賴于云平臺(tái)。舉例來說，Google的AppEngine的擴(kuò)展能力好于Amozon的EC2。

（10）執(zhí)行資源：移動(dòng)云應(yīng)用可以采用兩種執(zhí)行方式。第一種情況是應(yīng)用在虛擬云設(shè)施中執(zhí)行，如個(gè)人計(jì)算機(jī)、筆記本和服務(wù)器等；第二種情況是應(yīng)用在真實(shí)的云設(shè)施中執(zhí)行，如EC2、AppEngine等。因此，移動(dòng)運(yùn)營(yíng)用模型必須能夠很好地支持這兩種執(zhí)行方式。執(zhí)行資源極大影響應(yīng)用模型的可擴(kuò)展性和可用性，因?yàn)猷徑幕A(chǔ)設(shè)施并非總是可用的，特別是當(dāng)用戶在移動(dòng)的情況下尤為如此。因此，為了使應(yīng)用模型可擴(kuò)展并能利用虛擬的無限資源，將計(jì)算任務(wù)及時(shí)轉(zhuǎn)移到真實(shí)的云平臺(tái)是極好的選擇。

（11）軟件平臺(tái)：軟件平臺(tái)是移動(dòng)設(shè)備的應(yīng)用模型運(yùn)行的基礎(chǔ)，知名的軟件平臺(tái)有Android、iOS、Symbian、BlackBerry等。大多數(shù)應(yīng)用模型都僅支持單個(gè)平臺(tái)，而且每個(gè)平臺(tái)對(duì)計(jì)算卸載的支撐力度不同。例如，Android相比于iOS能更好地支持計(jì)算卸載。

4 移動(dòng)云計(jì)算應(yīng)用模型分類

移動(dòng)云應(yīng)用模型通常是為特定目標(biāo)設(shè)計(jì)的，如執(zhí)行本地資源不足的應(yīng)用，從而可以增強(qiáng)移動(dòng)設(shè)備的應(yīng)用性能。當(dāng)然，有些時(shí)候一個(gè)應(yīng)用模型也可以針對(duì)多個(gè)目標(biāo)設(shè)計(jì)，但是有時(shí)需要犧牲其他目標(biāo)來優(yōu)化主目標(biāo)?；趹?yīng)用模型的目標(biāo)，可以將移動(dòng)云應(yīng)用模型分為四類，具體說明如下：

4.1 基于性能的應(yīng)用模型

基于性能的應(yīng)用模型的主要目標(biāo)是將資源密集型的計(jì)算卸載到高速云中，通過利用云資源來增強(qiáng)移動(dòng)設(shè)備的應(yīng)用。CloneClode模型將部分計(jì)算任務(wù)卸載到云中，并對(duì)移動(dòng)設(shè)備和云中的克隆設(shè)備進(jìn)行及時(shí)同步，以便保證應(yīng)用執(zhí)行的一致性。當(dāng)允許增強(qiáng)移動(dòng)設(shè)備性能時(shí)，移動(dòng)設(shè)備可以將計(jì)算任務(wù)轉(zhuǎn)移到克隆設(shè)備并轉(zhuǎn)入休眠狀態(tài)。在CloneClode模型中，面臨的最大挑戰(zhàn)是應(yīng)用程序分割和進(jìn)程遷移。圖2給出了應(yīng)用程序分割和進(jìn)程遷移的一個(gè)示例，由于在云中有完整的備份，所以移動(dòng)設(shè)備數(shù)據(jù)的丟失可以很容易地得到恢復(fù)。但是，這又帶來了不可回避的數(shù)據(jù)隱私和安全問題。

Zhang等人提出了一種基于彈性應(yīng)用的移動(dòng)云應(yīng)用模型，每個(gè)彈性的應(yīng)用被分割成多個(gè)稱為Weblet的組件。Weblet是一種可以計(jì)算、存儲(chǔ)和通信的獨(dú)立應(yīng)用單元并且保持其執(zhí)行位置透明。Weblet的卸載決定依賴于CPU負(fù)載、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)條件、用戶喜好和電池能量等因素。基于使用的編程技術(shù)，Weblet可以是平臺(tái)相關(guān)的，也可以是平臺(tái)獨(dú)立的。彈性應(yīng)用可以分為三種模式：復(fù)制模式、分離模式和聚集模式。復(fù)制模式支持兩種類型的復(fù)制，一是在云中執(zhí)行Weblet的多個(gè)副本來完成單個(gè)任務(wù)，從而減少執(zhí)行時(shí)間，特別適合執(zhí)行大批量的類似任務(wù)，如文件掃描。二是在云中執(zhí)行Weblet的多個(gè)副本，但是最先完成執(zhí)行的副本首先向移動(dòng)設(shè)備返回結(jié)果來減少處理時(shí)延。分離模式可以在共享的資源上執(zhí)行Weblet的不同實(shí)現(xiàn)，通過向共享資源添加新的實(shí)現(xiàn)來增加應(yīng)用的可擴(kuò)展性。由于可以在單個(gè)設(shè)備上聚集多個(gè)服務(wù)，分離模式可以增強(qiáng)用戶的體驗(yàn)。聚集模式在云中運(yùn)行多個(gè)Weblet并監(jiān)控用戶Web賬戶和服務(wù)，因此一旦有賬戶活動(dòng)出現(xiàn)，Weblet將聚集信息轉(zhuǎn)發(fā)到移動(dòng)設(shè)備上。由于數(shù)據(jù)復(fù)制往往需要在多個(gè)位置上分布式執(zhí)行，因此面臨著數(shù)據(jù)安全、同步和完整性等問題。

4.2 基于能量的應(yīng)用模型

基于能量的應(yīng)用模型旨在通過充分利用云資源來減少移動(dòng)設(shè)備應(yīng)用的能耗，這主要是借助計(jì)算卸載將計(jì)算密集型任務(wù)轉(zhuǎn)移到云中，從而減少應(yīng)用的計(jì)算開銷。舉例來說，uCloud模型重點(diǎn)關(guān)注從異質(zhì)組件中組合應(yīng)用來支持靈活性、可重用性和可配置性。每個(gè)組件可以在移動(dòng)設(shè)備或云中執(zhí)行，并且組件可以很容易地標(biāo)識(shí)并松散地與輸入/輸出參數(shù)、私有內(nèi)存和配置信息相綁定。uCloud的優(yōu)點(diǎn)在于它支持自包含的彼此相互獨(dú)立的應(yīng)用組件，從而增加了靈活性和可重用性，但是需要熟練的程序員開發(fā)相關(guān)應(yīng)用組件，并且沒有采用相應(yīng)的數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制。

4.3 基于約束的應(yīng)用模型

基于約束的應(yīng)用模型主要是在資源受限的環(huán)境中（如移動(dòng)手持設(shè)備）通過使用云資源來有效執(zhí)行應(yīng)用。與基于能量的應(yīng)用模型類似，將資源耗費(fèi)型應(yīng)用轉(zhuǎn)移到云中而只在移動(dòng)設(shè)備上執(zhí)行輕量級(jí)的應(yīng)用。例如，Cloullet模型使用虛擬機(jī)的概念，通過運(yùn)行在可信和資源豐富的主機(jī)上的虛擬機(jī)來實(shí)現(xiàn)計(jì)算卸載，此時(shí)移動(dòng)設(shè)備充當(dāng)瘦客戶機(jī)。鑒于時(shí)延問題在移動(dòng)云應(yīng)用模型中非常關(guān)鍵，因此，Cloudlet模型可以根據(jù)需要將計(jì)算任務(wù)卸載到臨近的基礎(chǔ)設(shè)施上而不是遠(yuǎn)程的云中，以減少傳輸和處理時(shí)延?；谔摂M機(jī)的Cloudlet模型相比于進(jìn)程遷移和軟件虛擬化更為健壯，并且通用性更強(qiáng)，缺點(diǎn)是VM綜合處理需要花費(fèi)數(shù)秒使得這種模型不適合實(shí)時(shí)任務(wù)。

4.4 多目標(biāo)應(yīng)用模型

多目標(biāo)應(yīng)用模型的目的是同時(shí)獲得包括性能和能量效率在內(nèi)的多個(gè)目標(biāo)并在多個(gè)目標(biāo)之間進(jìn)行相應(yīng)的權(quán)衡。MAUI模型可以在最小化用戶干預(yù)的情況下提供精細(xì)粒度的應(yīng)用卸載，主要目標(biāo)是最小化能耗，同時(shí)可以降低移動(dòng)設(shè)備的內(nèi)存耗費(fèi)。在MAUI模型中，應(yīng)用分區(qū)是動(dòng)態(tài)的，并且卸載是分段的，以減少處理時(shí)延。Cuckoo模型支持應(yīng)用的部分卸載并且目標(biāo)使開發(fā)者編程更容易。此外，Cuckoo支持本地和遠(yuǎn)程方法實(shí)現(xiàn)，但是不支持異步回調(diào)和遠(yuǎn)程狀態(tài)轉(zhuǎn)移。

5 結(jié)論

本文討論了移動(dòng)云計(jì)算體系架構(gòu)及云計(jì)算應(yīng)用模型，通過計(jì)算卸載以緩解移動(dòng)設(shè)備在資源受限的條件下的負(fù)載，提高其服務(wù)性能。但是，現(xiàn)有的云應(yīng)用模型通常僅支持單個(gè)執(zhí)行平臺(tái)，限制了其可用性和通用性。為此，需要考慮標(biāo)準(zhǔn)化移動(dòng)云執(zhí)行平臺(tái)以方便計(jì)算卸載的實(shí)現(xiàn)。此外，移動(dòng)云計(jì)算應(yīng)用今后仍需要解決多個(gè)難題，包括：數(shù)據(jù)同步、數(shù)據(jù)隱私性、模型安全性、可擴(kuò)展性和多目標(biāo)權(quán)衡等。

參考文獻(xiàn)：

[1] N Vallina-Rodriguez， J Crowcroft. Energy Management Techniques in Modern Mobile Handsets[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials， 2013，15（1）： 179-198.

[2] Atta ur Rehman Khan， Mazliza Othman. A Survey of Mobile Cloud Computing Application Models[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials， 2014，16（1）： 393-413.

[3] C Mascolo. The Power of Mobile Computing in a Social Era[J]. IEEE Internet Computing， 2010，14（6）： 76-79.

[4] D Huang. Mobile Cloud Computing[J]. IEEE COMSOC Multimedia Communications Technical Committee （MMTC） E-Letter， 2012，6（10）： 27-31.

[5] C Wang， K Ren， W Lou， et al. Toward Publicly Auditable Secure Cloud Data Storage Services[J]. IEEE Network， 2010，24（4）： 19-24.

[6] S Sakr， A Liu， D M Batista， et al. A Survey of Large Scaledata Management Approaches in Cloud Environments[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials， 2011，13（3）： 311-336.

[7] X Fan， J Cao， H Mao. A Survey of Mobile Cloud Computing[J]. ZTE Communications， 2011，9（1）： 4-8.

[8] P Makris， D Skoutas， C Skianis. A Survey on Context-aware Mobile and Wireless Networking： On Networking and Computing EnvironmentsIntegration[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials， 2012（15）： 362-386.

[9] R Kemp， N Palmer， T Kielmann. Cuckoo： a Computation Offloading Framework for Smartphones， Mobile Computing， Applications and Services[J]. Springer， 2012： 59-79.

[10] J Ekanayake， G Fox. High Performance Parallel Computing with Clouds and Cloud Technologies， Cloud Computing[J]. Springer， 2010： 20-38.