Resumen

La latencia del servicio y la utilización de recursos son los factores clave que limitan el desarrollo de las redes de datos móviles. Con este fin, presentamos un marco de asignación de recursos consciente del servicio, llamado SRAF, para asignar los recursos básicos mediante la gestión de máquinas virtuales (VM). En SRAF, diseñamos dos nuevos métodos para una mejor gestión de máquinas virtuales (VM). En primer lugar, proponemos el algoritmo de clasificación de autoaprendizaje (SCA) que ejecuta la clasificación de solicitudes de servicio. Luego, utilizamos los resultados de la clasificación para programar diferentes tipos de VM. En segundo lugar, diseñamos un modo de compartición para ejecutar conjuntamente las solicitudes de servicio, que pueden compartir la CPU y el ancho de banda simultáneamente. Para mejorar la utilización de recursos con el modo de compartición, también diseñamos dos algoritmos de escalado, es decir, el escalado horizontal y el escalado vertical, que ejecutan la operación de escalado a nivel de recursos y a nivel de VM, respectivamente. Además, para mejorar la estabilidad de SRAF y evitar la operación frecuente de escalado, introducimos un proceso de decisión de Markov (MDP) para controlar la migración de VM. Los resultados experimentales revelan que SRAF reduce en gran medida la latencia del servicio y mejora la utilización de recursos. Además, SRAF también tiene un buen rendimiento en cuanto a estabilidad y robustez para diferentes situaciones de congestión.

• Materias:Lector de pantalla Interfaz de usuario Localización en interiores Realidad virtual móvil Redes móviles
• Subjects:Screen reader User interface Indoor localization Mobile virtual reality Mobile networks
• Palabras claves:Latencia del servicio; Utilización de recursos; Redes móviles de datos; SRAF; Gestión de máquinas virtuales; Proceso de decisión de Markov.
• Keywords:Service latency; Resource utilization; Mobile data networks; SRAF; Virtual machine management; Markov decision process