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  • 【期刊】 一种面向云资源调度的热点迁移策略

    刊名:西北工业大学学报 作者:刘文洁 ; 李战怀 关键词:资源调度 ; 云环境 ; 大数据 ; 虚拟机迁移 ; 代价削减 ; 多目标优化 机构:西北工业大学 ; 西北工业大学 ; 计算机学院 年份:2017
    摘要:在云环境下的大数据中心,虚拟机数目和虚拟机的负载会随用户和应用的需求而经常变化,虚拟机需要进行动态资源调整,及时移除系统中的热点资源,从而达到整个系统的负载均衡.现有的方法主要采用启发式算法计算迁移调节方案,选择CPU、内存、网络等资源的混合负载最小的机器作为迁移对象.此类方法由于没有区分资源类型,可能会导致从物理机上迁移了单一资源负载高而其他资源负载低的虚拟机.提出了一种云环境下,面向云资源调度的热点迁移方法,其特点是通过判断物理机上所承载虚拟机的CPU或内存各自的容量总和,来判断是否有热点发生,并根据对热点虚拟机迁移代价进行计算的结果来选择合适的目标物理机进行迁移.该方法可以区分不同资源种类的热点,能快速准确地找到热点虚拟机,并保证在迁移过程中代价最小,避免误迁移.
  • 【期刊】 基于蚁群算法的云计算资源调度分析

    刊名:电子技术与软件工程 作者:刘霜 关键词:资源调度 ; 云计算 ; 蚁群算法 机构:山东理工大学 ; 山东理工大学 年份:2017
    摘要:当前,云计算资源调度中常用的算法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法以及综合优化算法等。不同算法所关注的角度存在一定的差异,遗传算法和粒子群算法主要从资源调度的效率方面进行优化,而蚁群算法则是从云计算资源调度的计算成本方面进行考虑。论文讨论了基于优化蚁群算法的云计算资源调度,在兼顾任务效率的基础上,能够进一步降低计算成本。
  • 【期刊】 基于动态阈值和占优资源的云资源调度方法研究

    刊名:计算机应用研究 作者:李腾耀 ; 张月玲 ; 张凤琴 ; 严晓梅 ; 张水平 关键词:资源调度 ; 云计算 ; 动态阈值 ; 占优资源 机构:空军工程大学信息与导航学院 ; 空军工程大学信息与导航学院 年份:2017
    摘要:为了适应云资源动态变化和不确定的特性,解决静态阈值方法中调节滞后和以单资源作为度量带来的调度偏差问题,提出了以调度频率和负载率作为反馈值的动态阈值法,通过动态更新阈值确定调度的触发时机;提出了基于占优资源调度方案,综合考虑多种异构资源对负载的影响实施调度.通过分别与静态阈值法和仅考虑单资源调度方案进行比较,提出的调度算法分别获得了17.7%和30.7%的性能提升,这表明动态阈值法和基于占优资源调度方案能够适应动态变化的云环境.
  • 【期刊】 一种跨HDFS集群的文件资源调度机制

    刊名:计算机学报 作者:胡博 ; 陈桓 ; 张良杰 ; 牟建伟 ; 戴广立 ; 马于涛 关键词:集群文件系统 ; 分布式文件系统 ; 文件资源调度 ; 云存储 机构:中国)有限公司国家企业互联网服务支撑软件工程技术研究中心 ; 中国)有限公司国家企业互联网服务支撑软件工程技术研究中心 ; 中国)有限公司国家企业互联网服务支撑软件工程技术研究中心 ; 中国)有限公司大数据云平台部 ; 东南大学计算机科学与工程学院 ; 武汉大学软件工程国家重点实验室 年份:2017
    摘要:集群文件系统作为一种典型的分布式文件系统类型,通过集群内多个节点的协同,消除了单点故障以及性能瓶颈问题,实现了高可用、高性能以及动态负载均衡,并且具有较高的可扩展性,因此常作为实现和提供云存储服务的关键技术之一.该文针对HDFS集群主要局限于同一数据中心内部部署且可扩展性受限的问题,提出一种跨数据中心集群部署的文件资源调度机制和金蝶分布式文件服务KDFS,通过分布式架构再设计,支持多个HDFS集群动态组网协同工作;通过引入文件资源池,屏蔽了不同集群之间的文件差异性,能够面向多应用提供透明服务;通过引入弹性存储与最优存储策略,确保集群资源安全冗余与就近服务的同时提升了集群的存储效率.实验和实践证明,跨HDFS集群的文件资源调度机制不但解决了HDFS集群可扩展性受限的问题,同时通过跨数据中心部署,实现了集群文件异地冗余灾备、跨数据中心负载均衡以及文件就近存取服务,有效地提高了应用使用KDFS存储服务的体验.
  • 【期刊】 基于任务聚类的IABC云计算资源调度方法

    刊名:计算机工程与设计 作者:郑洲 ; 张曦煌 ; 张伟 关键词:资源调度 ; 云计算 ; 改进人工蜂群算法 ; 任务聚类 ; 虚拟资源评价 机构:无锡工艺职业技术学院信息中心 ; 无锡工艺职业技术学院信息中心 ; 江南大学物联网学院 年份:2018
    摘要:为提高云资源调度的性能,提出基于任务聚类的改进人工蜂群调度方法。建立云任务模型、云资源模型、约束模型、服务质量模型等云问题模型;改进跟随蜂蜜源选择概率,提高优质解选择概率和其附近的有效搜索,改进雇佣蜂的蜜源搜索策略,使算法能够兼顾大范围搜索并快速收敛;提出任务聚类和资源评价方法,将云任务和云资源都分为计算型、通信型、存储型3类,有针对性地进行资源分配。经仿真验证,通过调整优化系数改变优化重心,改进人工蜂群算法在花费、任务完成时间、可靠性方面均可取得最优解;基于聚类的调度方法在任务完成时间和资源利用率上具有优势,任务量越大优势越明显。
  • 【期刊】 基于元胞蚁群算法模型的云资源调度

    刊名:微电子学与计算机 作者:张水平 ; 仲伟彪 关键词:资源调度 ; 蚁群算法 ; 元胞自动机 ; 云计算 机构:江西理工大学信息工程学院 ; 江西理工大学信息工程学院 年份:2015
    摘要:针对传统蚁群算法易陷于局部最优解的特点,提出了一种基于元胞自动机模型的改进蚁群算法—元胞蚁群算法.该算法通过元胞自动机本身的演化机制对蚂蚁寻找食物得到的最优解进行二次分配,大大改善了算法的收敛速度,并在CloudSim仿真平台上运用该算法进行资源调度,分析算法的调度性能.结果表明,新算法能有效缩短调度所用的时间,提高了调度的效率,满足云环境下资源调度的要求.
  • 【期刊】 云数据中心的多维资源调度策略探析

    刊名:智能计算机与应用 作者:朱欣颖 关键词:资源调度 ; 数据中心 ; 多维资源 机构:周口师范学院物理与机电工程学院 ; 周口师范学院物理与机电工程学院 年份:2015
    摘要:资源调度问题是数据提高运行效率的关键。然而目前大部分任务调度算法都聚焦于单一维度的资源,忽略了多维资源(CPU、Memory、Disk、Storage)同时消耗的实际情况。本文将此多维资源调度问题归纳为多维背包问题,并且提出了相应的MS调度算法。为了展示MS的优势,在WMware平台做了仿真实验,实验结果表明:MS算法能取得较高的服务器综合资源利用率。
  • 【期刊】 改进混合蛙跳算法的云计算资源调度

    刊名:计算机应用与软件 作者:张沫 关键词:资源调度 ; 云计算 ; 混合蛙跳算法 ; 混沌优化算法 ; 粒子群优化算法 机构:浙江邮电职业技术学院 ; 浙江邮电职业技术学院 年份:2015
    摘要:资源合理调度是云计算研究热点。针对混合蛙跳算法不足,提出一种改进混合蛙跳算法的云计算资源调度策略(ISFLA)。首先在局部寻优过程中引入粒子更新思想,加快收敛速度,然后在全局寻优中对最优个体进行混沌扰动,降低局部最优出现的概率,最后在Cloud Sim平台进行仿真实验。结果表明,ISFLA缩短了云计算任务的完成时间,资源的负载分配更加合理。
  • 【期刊】 一种新颖的LTE-A上行频域资源调度算法

    刊名:微型电脑应用 作者:崔建明 ; 王昕 ; 巢志俊 关键词:上行 ; 资源分配 ; 次优算法 ; 低复杂度 机构:复旦大学信息科学与工程学院 ; 复旦大学信息科学与工程学院 ; 上海华为技术有限公司 年份:2017
    摘要:LTE-A上行多址接入技术采用的clustered DFT-s-OFDMA方式允许用户获得频域资源上最多两段不连续的资源块(Resource Block,RB);该项技术增加了资源分配的灵活性,同时也增加了资源分配的难度.特别是,在前述松弛的连续性限制条件下,上行资源调度还需要进一步考虑LTE-A协议对RB分配附加的其它约束,包括离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)实现带来的质因数分解限制和下行控制信息(Downlink Control Information,DCI)格式限制带来的RBG (RB Group)粒度限制.针对这些难点,设计了一种基于两轮分配的新颖的LTE-A上行资源调度算法——选址扩张算法.该算法有极低的计算时间复杂度,同时在性能和最优算法给出的上界差距很小,比其他一些现有的典型调度算法在性能和/或计算时间复杂度上有明显的优势,很适用于实际LTE-A系统.
  • 【期刊】 一种电网云平台资源调度算法的研究

    刊名:四川电力技术 作者:蔡玺 ; 屈伟 ; 李秋燕 关键词:电网云平台 ; 能耗约束 ; 数据中心 ; 组合优化问题 ; 资源调度算法 机构:甘肃同兴智能科技发展有限责任公司 ; 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司 ; 国网兰州供电公司 年份:2018
    摘要:针对规模快速扩大的电网云平台所暴露出能源成本高和计算调度资源效率低的问题,基于负载均衡的概念和原理,提出了一种节能负载均衡全局优化算法,用于优化电网云平台的计算资源调度。首先云平台的资源调度问题是一个旨在优化能源消耗和负载均衡组合优化问题;然后提出了基于负载均衡策略和克隆选择原则的资源调度算法;最后实验表明,该算法能有效降低云平台的能耗,提高其资源调度效率。
  • 【期刊】 改进蚁群算法的云计算资源调度模型

    刊名:吉林大学学报(理学版) 作者:邹燕飞 ; 刘淑英 关键词:云计算系统 ; 资源利用率 ; 目标函数 ; 蚁群算法 ; 资源调度方案 机构:咸阳师范学院 ; 咸阳师范学院 ; 计算机学院 年份:2017
    摘要:针对当前云计算系统资源调度算法的资源利用率低、浪费严重等缺陷,提出一种基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化模型,以获得更理想的云计算资源调度方案.首先对云计算资源调度的工作原理进行分析,建立云计算资源调度优化目标函数;然后利用蚁群优化算法模拟蚁群找到一条从起点到目的地的路径,即云计算资源调度目标函数的最优解,并结合目标函数对蚁群算法进行相应地改进;最后采用MATLAB2014R编程实现云计算资源调度优化模型.实验结果表明,该模型在短时间内可找到云计算资源调度的最优解,使资源利用率得到了改善.
  • 【期刊】 一种基于负载均衡的云资源调度方法

    刊名:计算机技术与发展 作者:陈斌 ; 甘茂林 ; 李娟 关键词:负载均衡 ; 云资源调度 ; 用户需求 ; 服务器属性 机构:海军工程大学 ; 海军工程大学 ; 电子工程学院 ; 海军驻广州地区通信军事代表室 年份:2017
    摘要:虚拟化技术可以实现云系统中资源的按需分配,但同时可能会造成部分物理服务器负载过重,从而导致系统性能降低.云系统负载均衡,是决定系统计算和服务能力的核心因素.在对云资源调度问题的形式化描述基础上,定义了负载均衡系数,构建了云资源调度负载均衡模型.针对云资源调度中的用户需求及服务器属性的差异性问题,提出了一种基于最大需求优先和最闲服务器被选原则的云计算资源调度方法,并进行了算法设计与分析,给出了系统负载均衡系数的动态计算公式.仿真实验结果表明,所提出的方法可得到理想的云计算负载均衡结果,与随机调度、轮转调度等传统算法相比具有优越的负载均衡性能和广泛的适应性.与此同时,所提出的方法可合理协调用户需求和服务器属性,以实现云资源负载均衡.
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