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CloneCloud And Elastic Execution

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by

Rikawa Yukanko

on 23 December 2013

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Transcript of CloneCloud And Elastic Execution

克隆云的的代价及
第二目的
代价 :传输代价+计算代价

目的II :自动和无缝的分割应用程序
Contributions
1.本文阐述做出了模拟镜像终端和并发运算的实现等诸多功能(但并发方面,本文亦同样提出了问题);
Background
虚拟机:指通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统。
Partitioning
特点:离线分割;无需源代码
CloneCloud And Elastic Execution
CloneCloud
克隆云计算

中心思想:引入云端虚拟机的概念,在云计算端模拟移动端镜像来运算,以此节约移动端资源和延长其使用寿命。
目的:节省本地资源,加快运行速度,延长移动终端使用寿命。
!这个服务基于Java VM, DalvikVM from the Android Platform, and Microsoft’s .NET等
平台
2.最主要的贡献则是CloneCloud实现 了程序优化分割以及性能上的20倍加速和20倍节能。
Distributed Execution
Implementation
运算:抽象机
网络和文件操作:外部硬件
Virtual Machine

1.分割点的寻找
四大限制
i.分割点必须是method entry and exit point
ii.依靠本机特征量执行的部分比如说location-based的调用或者camera服务都不能被分到远端。
iii.要使用本地状态计算的过程不能克隆
iv.避免嵌套传输
2.代价计算
动态探查
静态分析二进制文件
定义profile tree如下
2.节点权值为该过程的执行代价
3.父节点权值为儿子节点权值之和加上中间过渡运算代价
1.节点标识为程序段,并且节点标识为所有儿子节点标识以中间主程序运算连结而成的完整或部分完整程序
4.边权值为传输费用
于是,一条合法的分割路的总代价就是CloneCloud的代价
遇到断点
云端计算
打包回传
打包传输
如果别的进程要访问打包克隆的状态,那就suspend掉。否则保持运行。
不同的platform上内存地址不相同,那么打包回传时,怎么合并传输回来的状态?
方便实用的Object Mapping
传输前CID全部赋零
传输后给予CID
回传时根据CID合并状态
理论已有,环境具备
CloneCloud系统实现在AOS和Android x86 virtual machine上,修改了大约8000行的Dalvik代码,用JChord工具进行静态分析,用Monsoon power monitor测量能耗,Consumption来计算代价模型,通过hprof(HPR)进行进程状态捕捉。
病毒扫描[virus scanning (VS)]
图像识别[image search (IS)]
行为分析[behavior profiling (BP)]
Now there goes the summary
限制:
合法partitioin限制诸多,很多依赖本地数据的都不能克隆。这部分的研究空间还是非常大的。
优势:
分割,静态且优化力度相当大。原型提供了20倍加速和20倍节能。
总的来说高效利用资源集中计算,加快速度,节省能源,能够较好地达到文章一开始所说的目的。
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