Add to ORKG[[abstract]]近年來，由於網際網路的快速發展，雲端運算受到大量的關注。藉由MapReduce程式設計模式，使用者可以很簡單的開發能夠有效處理大量資料的應用。本計畫規劃在異質階層式雲端架構中透過中介器閘道提供使用者安全且高效能的雲端服務。根據過去文獻的研究成果，提升MapReduce運算效能的挑戰之一為如何分配適當的mapper任務與reducer任務數量給雲端裡的每個節點來執行。儘管過去已經有許多改善MapReduce運算效能的研究，但是大部分的方法都是假設節點是同質的情況，因此預設採用的工作分配方式是均勻分配，即分配相同數量的mapper任務與reducer任務給每個節點。然而，均勻分配法並不適用在異質的雲端運算環境，因為每個節點的運算能力與剩餘資源不同，如果分配的工作量相同則會導致節點間工作的不平衡而使得運算效能降低。因此，在本計畫中，我們提出一個在異質的雲端運算環境下，可以透過分析工作的特性、資料量大小與節點資源的不同來分配給每個節點不同的mapper任務與reducer任務數量，使得每個節點能夠達到工作負載平衡，這樣不僅可以提升運算效能，也可以有效的使用節點的資源。此外，為了能夠在實際的系統上運作，本計畫在今年也實作了一個可以將工作分散在不同行動裝置上運算的系統雛形。為了確保資料安全性，資料的傳送過程中都是有加密的。此系統亦可根據使用者的安全性與效能需求來選擇適當的運算節點並採用不同的加密演算法進行加密以提高運算效能與安全性。 In recent years, cloud computing receives the significant attention due to the fast development of Internet. With the...