检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093
出 处:《信息技术》2013年第8期144-147,共4页Information Technology
摘 要:针对云计算中资源调度的无序性,以及虚拟机级别上负载均衡难以处理的问题,提出特征粒子调度算法。该算法能够快速、高效、有选择性地完成资源节点的筛选和调度,从而在全局上能够实现节点处理能力的均衡,以及节点资源的最佳利用。通过在模拟仿真平台(Cloud-Sim)上的模拟测试,实验结果表明,此算法能够有效地整理不同特征的云资源节点、缩短云环境下的任务平均运行时间,提高资源的利用率,并在理论上可大大降低整个云的资源消耗。This paper proposed a scheduling algorithm based on the characteristic particle for cloud computing because load balancing is hard to handle in the virtual machine level. The algorithm can be completed quickly and eflqciently scheduling of resources attributed to it draws on the fast, global convergence of the particle. It earl achieve the processing capability of the node in the global balance, and the optimal use of resources. At the same time the simulation on the extended CloudSim platform. The experimental results show that: this algorithm can reduce the average running time of the task in the cloud environment and organize the different characteristics of the cloud resources node effectively, improving resource utilization and reducing the resource consumption of the entire cloud in theory.
关 键 词:特征粒子 云计算 任务分配 资源调度 负载均衡 CloudSim平台
分 类 号:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.145