基于分类云计算的计算机机房交互式应用

摘要：文章提出了一种具有分类云计算的新型计算机机房交互式应用？客户端只是一个显示屏加上一些人机界面设备，如鼠标键盘组或带有可选移动存储设备的触摸屏客户端通过低延迟连接到远程或附近的服务器链接主要转移后分类云计算显示屏幕和HID数据通过遵循完全相同的最高效CPU-分类云计算屏幕图形渲染管道，从初始图形基元到最终像素，就像在传统计算机图形架构中开发和优化的那样，该架构具有比任何其他计算机机房交互式模式更高的图形和多媒体性能，例如，VNC，远程桌面，VDI，Zeroclient和PCoIP不需要回读帧缓冲区，因为虚拟屏幕是必需的，所以没有发生CPU/分类云计算开销并最小化显示延迟。

关键词：大普遍的云移动计算;客户端服务器;屏幕内容编码;普适计算

中图分类号：TP39

文献标识码：A

文章编号：1001-5922（2020）08-0089-05

Interactive Application of Computer Room Considering Basedon Cloud Computing

WANG Bin

（Shangluo University ， Shangluo Shaanxi 726000 ， China）

Abstract ： This paper presents a new interactive application with classified cloud computing in computer room.Theclient is only a display screen plus some human- machine interface devices， such as mouse keyboard group ortouch screen with optional mobile storage devices.The client connects to a remote or nearby server （cloudlet） linkthrough low latency ， and mainly transfers the classified cloud computing display screen and HID data.Following ex-actly the same CPU-classified cloud computing screen graphics rendering pipeline ， from the initial graphics primi-tives to the final pixels ， as developed and optimized in traditional computer graphics architecture ， the architecturehas higher graphics and multimedia performance than any other computer room interactive mode ， such as VNC ， re-mote desktop， VDI， Zeroclient and CoIP ， without rereading frame buffer.Because virtual screens are necessary ，there is no CPU / classified cloud computing overhead and minimization of display latency.

Key words ： universal cloud mobile computing ; client server ; screen content coding ; pervasive computing

0引言

多核CPU/分類云计算和普及的云计算技术的出现使计算机行业和社会成为计算历史和未来的转折点[1-2]。大多数计算机用户，包括相当一些用户做精密科学或工程工作通常只需要多核CPU，分类云计算提供的一小部分计算能力。此外，大多数现有软件和程序不是面向多核的[3-5]。因此，为大量计算机用户提供了一种完全，轻松，自然地利用的终极方式多核CPU/分类云计算的并行计算能力是在用户级实现并行性，即让许多（包括移动）用户共享一个或多个多核CPU/分类云计算的主机平台[6-8]。文章分析了完整的CPU-分类云计算屏幕流程及其瓶颈，从最初的2D/3D图形基元生成和传输到典型和通用计算机系统中的最终实际屏幕像素显示[9-10]。提出了1个分类云计算计算机机房交互式的性能和瓶颈分析，并将所有计算机机房交互式分为3种方法。在将用户与主机分离时，我们表明最低总体带宽要求的方法是后交互式方法，适当命名云计算屏幕计算架构。

1分类云计算

就图形和多媒体处理流程而言，主流计算机，无论大小，都具有相似的架构。在不同的地方将用户（客户端）设备与主机（服务器）分离的可能方法[11-12]。首先是外围总线（例如PCIe）和分类云计算之间的分类云计算前接口。第2是FB（帧缓冲）接口，它基本上将分类云计算分为2个部分：

1）前FB部分主要执行任务2D/3D图形和多媒体处理，例如视频解码，并将结果写入多帧缓冲区，通常这是分类云计算的“渲染”部分;

2）后FB部分从多帧缓冲区读取，然后主要执行诸如视频叠加，FIW光标，图形与视频的alpha混合以实现半透明效果，空间/时间抖动以提供高深度（例如30位）颜色的任务较低深度（例如24位或18位）显示器的质量，CSC（色彩空间转换），伽马校正，旋转，翻转，镜像等。通常，这是分类云计算的“显示屏刷新”部分。

子帧，帧缓冲区比以前复杂得多，通常包括双或三主像素缓冲区，视频覆盖缓冲区，alpha缓冲区，硬件光标缓冲区，多个纹理贴图缓冲区等。第3个位置是分类云计算和视频输出之间的分类云计算后接口（例如模拟VGA或YPbPr端口或数字DVI或HDMI或DisplayPort端口）。

这3种方法称为分类云计算前方法如图1所示，FB方法和后交互式方法。由于在这3种方法中，多核CPU/分类云计算具有足够的计算和处理能力，整体图形和多媒体性能以及交互性这3种方法的系统响应和用户体验都受到带宽瓶颈和主机-用户链路延迟的限制。在交互式方法中，用户设备主要是连接到远程主机的LCD屏幕，主机对用户是隐藏的。

今天的大多数计算机应用程序都是基于GUI的交互式应用程序。因此，任何计算平台中最重要的性能指标之一就是每个用户输入事件的交互式GUI响应时间。例如，当用户按下鼠标按钮时，他们期望弹出菜单立即显示;在缩放窗口时，他们希望屏幕上的橡皮筋能够顺畅而精确地跟随鼠标;在绘图中，他们希望屏幕上的曲线能够无滞后地跟踪鼠标移动。因此，令人满意的交互式GUI响应时间是必须的，用户不愿意因任何原因而妥协。显然，基于GUI的交互式响应时间应用程序取决于计算机系统配置，主要是CPU速度，分类云计算速度，内存带宽，硬盘带宽以及操作系统。

2基于分类云计算的计算机机房交互式方法

为了最有效地压缩这样的图像，Macroblock自适应双编码器混合应该使用色度采样率（MDMC）技术。在MDMC技术中，a全色度图像被分成许多宏块（MB）和每个宏块的大小如图2（a）所示，将16x16像素同时馈入两个编码器。一个编码器是不连续色调内容导向的字典-熵编码工具链，另一个编码器是连续色调内容导向的混合编码工具链。2个编码器对宏块进行编码同时将编码结果发送到基于额定失真（R-D）成本函数的选择器。选择器计算2个编码器的R-D成本函数，并选择具有最小R-D成本函数值的编码器作为宏块的最终编码器。相应的比特流然后将最终编码器的数据放入输出比特流中。比特流可以由图2（b）所示的MDMC解码器解码和重建。

对于混合编码器，通过计算R-D成本函数：

（1）

其中Dhybrid和Rhybrid分别是使用混合编码器对宏块进行编码的失真和总比特，λ是控制bitcost权重的滞后范围乘数，通常取决于混合编码器的量化参数（QP）。对于字典熵编码器，没有损失，所以R-D成本函数的计算方法是：

（2）

其中Rdict是使用字典一熵编码器对宏块进行编码的总比特。成本比率Jhybrid/Jdict（<1或≥1）确定选择哪个编码器来编码宏块。对于给定的屏幕图片，查看并了解所有的整体编码器选择分布图中的宏块，可以绘制比例Jhybrid/Jdict图来可视化编码器选择分布并且评估两个程序员的效率。

3计算机机房交互式应用实验

计算机机房交互式模式可以支持的用户总数取决于网络带宽主机用户链接和用户屏幕分辨率。表1显示了一些流行的用户设备屏幕分辨率的主机-用户链路带宽要求（原始比特率/100）在后交互式方法中使用100：1压缩。应该注意的是，由于计算机屏幕作为图像序列的显着冗余，SCC可以非常即使采用当今可用的技术（Lu等人2011），也可以轻松实现100：1的壓缩比，而对于摄影图片和视频，典型的压缩比通常为50：1。我们可以看到家庭或小型办公室中的千兆网络可以支持多达30个用户，要求屏幕分辨率为1920x1200的分类云计算。企业中的100Kbps网络最多可支持3000个此类用户。WiFi环境（480Mbps）可以支持10个这样的用户加上20个上网本/平板电脑或40位高端智能手机屏幕解析用户。即使是典型的真实3G链路（IMbps）也有足够的带宽来支持低端智能手机用户的绘制精致的3D图形。

实际网络往返时间（rtt）在很大程度上取决于数据包在其路径上经过的跳数和每跳延迟。我们在3种常见和实际情况下进行了大量实验来测量rtt;①在公共FTTH/FTTP（光纤到家庭/场所）内地理距离最远300km的网络;②城域多站点企业网络;③通过AD-SL线路与VPN连接距离企业网络约40km的地理距离。使用'ping'命令测量所有rtt值。

图3是通过公众间隔80km的两个城市之间的主机-用户链路的rtt测量图中国电信运营的FTTH/FTTP网络。该图的水平x轴是采样时间，格式为天：h：min，例如01：16：20=第1天下午4：20的采样时间.Y轴是rtt，以ms为单位。测量时间为2周（14d）每5min采样一次，因此实验总共需要14x24x12=4032rtt样本。

表2是图6.4026（99.85%）样品的rtt在0-10范围内的直方图ms，5（0.124%）个样本的rtt在11-20ms的范围内。总体而言，99.974%的样品具有20ms或更短的rtt。

图4是通过中国电信运营的公共FTTH/FTTP网络，相隔300km的两个城市之间的主机-用户链路的rtt测量图。测量是在每5min取样2周（14d）期间进行的，因此实验总共需要14x24x12=4032rtt样品。表6是图7中绘制的样品的直方图.3711（92.039%）样品的rtt在0-15ms的范围内，182（4.514%）样品的rtt在16-20ms的范围内。总体而言，96.553%的样品具有20ms或更短的rtt。

这些实验数据表明，即使在当前的网络基础设施中，也实施了分类云在城域多站点企业网络环境中，具有清晰的交互式系统响应时间和分类云计算的计算架构是可行的包括基于VPN的异地办公室。rtt数字在为纯网络延迟分配的20ms限制内，并表明云计算屏幕计算是可行的即使主机和用户相距300km。随着提高交互式QoS的需求驱动的网络和路由技术的进步，云计算屏幕计算架构将在更广泛的领域（如多洲大陆企业网络）中变得可行。

4结语

文章使用分类云计算分析了计算机机房交互式的图形和多媒体性能以及瓶颈，并提出了普适计算的最佳云屏架构。分类云可以像PC一样小，也可以像数据中心一样大。用户连接到分类云简单设备主要由监视器和带有可选移动存储的HID组成。屏幕不是虚拟屏幕，而是真实屏幕，就像本地连接到计算机的屏幕一样。关于云计算屏幕计算的未来工作包括在主机一用户链接的SCC中实现幂等，以进一步提高图像质量，增加更多本地HID和I/O支持。

参考文献

[1]沈兴山.云计算在机房建设中的应用[J].电脑编程技巧与维护，2015（15）：73-74.

[2]陈慧芬，卢庆武.云计算在高校机房管理中的应用[J].实验室研究与探索，2013，32（7）：213-216.

[3]陈胜凯，刘军.基于云计算的计算机网络虚拟化实验设计[J].计算机时代，2018，314（08）：89-91.

[4]姚灿辉.云计算技术在高校机房实验室管理中的应用[J].信息通信，2014（11）：171-171.

[5] Shneiderman， & Ben.Revisiting the astonishinggrowth of human-computer interaction research[J].Com-puter，2017，50（10）， 8-11.

[6]GJuler，M，&Irmak， E.Design， implementation， andverification of computer interactive parallel connectionsystem with load-sharing control for synchronous genera-tors[J].Electrical Engineering，2016，15（11）：1-23.

[7]張岭松.高职院校机房维护技术及云计算应用模式探析[J].数字技术与应用，2014（4）：209—210.

[8]Li，K.，Tiwari，A.，Alcock，J.，et al.Categorisation of vi-sualisation methods to support the design of human-computer lntemction systems[J].Applied Ergonomics，2016：55.85-107.

[9]Harder，A.M.D.，Frijlingh，M.，Cecile J.Raveslo（）t，et al.The importance of human-computer interaction in mdi-ology e-leaming[J].Journal of Digital Imaging，2016;29（2），195-205.

[10]于健，高洁，赵满坤，等.云计算在高校计算机实验室的研究与应用[J].实验室科学，2叭8，106（2）102—107.

[11]Velloso，E.，Schmidt，D.，Alexander，J.，et al.Thefeet in human--computer lnteraction[J].ACM CoⅡ1putingSurveys，2015，48（2），1—35.

[12]王佳慧，刘川意，王国峰，等.基于可验证计算的可信云计算研究[J].计算机学报，2016，39（2）：286-304.

收稿日期：2020-03-10

作者简介：王斌（1975-），男，陕西商州人，工学学士，工程师，主要从事实验室信息建设与管理。