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调度算法 的搜索结果
基于滚动优化的密码云实时任务阈值调度方法
王泽武 孙磊 郭松辉
针对当前云任务调度算法在密码云环境中无法实现任务实时处理的问题,提出一种基于滚动优化窗口的实时阈值调度方法。首先,将密钥调用环节融入密码任务流程中,提出一种密码云服务架构;其次,为实现任务的实时调度,构建基于滚动窗口的密码任务调度器模型和吞吐量分析模型,用于获得实时的吞吐量数据;最后,为满足云租户对高速密码服务的客观需求,提出吞吐量阈值调度算法,从而根据实时吞吐量相对于吞
http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=26707&cid=13日期:2017/10/17 17:10:58
虚拟云下满足多重约束的时限敏感任务调度算法
张奕 程小辉 陈柳华
目前以虚拟云服务平台作为强大计算平台的虚拟云环境下,许多现存调度方法致力于合并虚拟机以减少物理机数目,从而达到减少能源消耗的目的,但会引入高额虚拟机迁移成本;此外,现存方法也没有考虑导致用户高额支付成本的成本因子影响。以减少云服务提供者能源消耗和云服务终端用户支付成本为目标,同时保障用户任务的时限要求,提出一种能源与时限可感知的非迁移调度(EDA-NMS)算法。EDA-
http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=26698&cid=28日期:2017/10/16 17:18:40
云环境中基于混合多目标粒子群的科学工作流调度算法
杜艳明 肖建华
为了更高效地实现科学工作流任务的调度,研究了云环境中的工作流调度多目标优化问题,提出了一种基于非占优排序的混合多目标粒子群优化的工作流调度算法HPSO。首先,建立了截止时间与预算约束下工作流调度的多目标优化模型,模型引入三目标最优化,包括工作流执行跨度、执行代价及执行能耗;其次,设计了一种混合粒子群算法对相互冲突的三目标最优化进行求解,算法通过非占优排序的形式可以得到满
http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=26457&cid=28日期:2017/8/29 18:24:27
异构环境中HDFS数据块调度算法的设计与实现
高原 任升 顾文杰
针对Hadoop分布式文件系统(HDFS)的写性能在执行效率上的不足,提出一种在节点性能异构环境中对HDFS数据块进行并发传输的调度算法。该算法实时监控HDFS集群中每个节点的资源状态和内存缓存队列,动态地将接收节点与转发节点进行配对传输,使全系统节点的网卡和磁盘并发工作,缩短了所有副本写入分布式文件系统的时间。将数据写入磁盘后请求下一个数据块,保证数据安全性,同时也使
http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=26368&cid=13日期:2017/8/14 13:27:18
Hadoop集群环境下集成抢占式调度策略的本地性调度算法设计
王越峰,王溪波
在Hadoop集群环境下本地性调度算法是提高数据本地性的算法。本地性调度算法的调度策略的本质是提高数据本地性,减少网络传输开销,避免阻塞。但是由于Map任务的完成时间不同,Reduce任务存在的等待现象影响了作业的平均完成时间,使得作业的完成时间增加,进而引起系统的性能参数不佳。因此提出在保留原算法数据本地性要求的基础上集成可抢占式的调度方法。在Reduce
http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=26184&cid=13日期:2017/7/13 16:17:12
基于离散粒子群优化的云计算QoS调度算法
王月,刘亚秋,郭继峰,景维鹏
针对云计算环境下用户任务的多种服务质量(QoS)需求,综合考虑任务截止时间、调度预算和可靠性,提出一种多QoS约束离散粒子群优化(QoS-DPSO)的任务调度算法。对任务的QoS进行定义和数学建模,通过截止时间和调度预算约束DPSO的搜索空间,根据可靠性重新定义DPSO的适应度函数,由适应度值搜索最优的任务调度方案。实验结果表明,与PSO,DPSO,DBC和EDF
http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=26173&cid=28日期:2017/7/12 20:54:33



http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=26093&cid=13日期:2017/6/30 10:53:55
基于离散粒子群优化的云计算QoS调度算法
王月,刘亚秋,郭继峰,景维鹏
针对云计算环境下用户任务的多种服务质量(QoS)需求,综合考虑任务截止时间、调度预算和可靠性,提出一种多QoS约束离散粒子群优化(QoS-DPSO)的任务调度算法。对任务的QoS进行定义和数学建模,通过截止时间和调度预算约束DPSO的搜索空间,根据可靠性重新定义DPSO的适应度函数,由适应度值搜索最优的任务调度方案。实验结果表明,与PSO,DPSO,DBC和EDF
http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=26086&cid=13日期:2017/6/29 15:47:12
改进的Hadoop作业调度算法
冯兴杰,贺 阳
分布式集群普遍存在负载均衡问题,而Hadoop没有考虑到节点间性能的差异.虽然有负载均衡机制,但是效果不太理想,因此运行过程中经常会出现负载不均衡的情况。针对如上问题,深入分析了Hadoop源代码,理清了Hadoop的运行原理,在Hadoop资源管理机制Yarn中改进了Hadoop任务的排序,建立了新的任务排序规则,提出了对各节点性能评价的指标,分为动态性能指标和静态性能指标。在此基础上
http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=25997&cid=13日期:2017/6/15 15:50:12
分布式系统下的启发式任务调度算法
贾丽云,张向利,张红梅
为了提升异构分布式环境下处理具有依赖关系的任务的性能,提出一种基于关键任务和处理器选择参数的启发式任务调度算法(HCNPSV)。该算法结合表调度和任务复制调度的思想,改进了关键任务的计算方法,并按照是否为关键任务、上行权重值递减、关联任务数递增的顺序获得调度序列,资源选择阶段综合考虑了任务的最早完成时间和到出口节点的最短距离,最后将任务调度到处理器选择参数最小的资源上执行。实验
http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=25996&cid=28日期:2017/6/15 15:17:07
一种动态优先级排序的虚拟机I/O调度算法
郭松辉 龚雪容 王炜 李清宝 孙磊
I/O任务调度是影响I/O密集型虚拟机性能的重要因素。现有调度方法主要是针对虚拟机整机I/O带宽的优化,较少兼顾各虚拟域与全局性能,也无法满足域间差异化服务的要求。针对现有方法的不足,提出了一种动态优先级排序的虚拟机I/O调度算法DPS。该算法基于多属性决策理论,以离差最大化方法计算I/O任务的优先级评估属性权重,对I/O任务优先级进行综合评估;通过引入任
http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=25517&cid=13日期:2017/4/12 14:08:52
一种动态优先级排序的虚拟机I/O调度算法
郭松辉,龚雪容,王炜,李清宝,孙磊
I/O任务调度是影响I/O密集型虚拟机性能的重要因素。现有调度方法主要是针对虚拟机整机I/O带宽的优化,较少兼顾各虚拟域与全局性能,也无法满足域间差异化服务的要求。针对现有方法的不足,提出了一种动态优先级排序的虚拟机I/O调度算法DPS。该算法基于多属性决策理论,以离差最大化方法计算I/O任务的优先级评估属性权重,对I/O任务优先级进行综合评估;通过引入任务
http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=24899&cid=13日期:2017/2/7 10:20:52
基于生产函数的效用优化云计算资源调度算法
王英 秦丁 刘杰 李云
针对云数据中心资源利用率低,云服务提供商收益低等问题,提出一种基于生产函数的云服务提供商收益最大化同时兼顾用户满意度的资源调度算法;该算法将资源调度分两阶段处理,首先合理规划云服务器所有资源,最优化配置资源,然后结合用户请求,云服务代理从资源池选择配置好的资源并分配资源给用户,通过两阶段的算法实现,解决了云数据中心资源利用率低,云服务提供商收益低等问题;最后通过与基于博
http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=24102&cid=28日期:2016/9/6 14:25:58
云环境中基于分解的多目标工作流调度算法
李克武 张功萱 朱昭萌
云服务提供商在给用户提供海量虚拟资源的同时,也面临着一个现实的问题,即怎样调度这些资源,以最小的代价(完工时间、执行费用、资源利用率等)完成工作流的执行。针对IaaS环境下的工作流调度问题,以完工时间和执行费用作为目标,提出了一种基于分解的多目标工作流调度算法。该算法结合了基于列表的启发式算法和多目标进化算法的选择过程,采用一种分解方法,将多目标优化问题分解为一组单目标优
http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=24073&cid=13日期:2016/8/31 10:59:15
基于节点集计算能力差异的Hadoop自适应任务调度算法
朱洁 李雯睿 王江平 赵红
针对异构集群任务推测式执行算法存在的任务进度比例固定、落后任务被动选取等问题,提出基于快慢节点集计算能力差异的自适应任务调度算法。该算法量化节点集计算能力差异实现分集调度,并通过节点与任务速率的动态反馈及时更新快慢节点集,提高节点集资源利用率与任务并行度。在两节点集中,利用动态调整任务进度比例判别落后任务,主动选择采用替代执行方式为落后任务执行备份任
http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=23214&cid=13日期:2016/4/11 8:55:33
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