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]四川川大智胜软件股份有限公司,四川 成都 [2]成都信息工程大学计算机学院,四川 成都
出 处:《计算机科学与应用》2024年第11期83-90,共8页Computer Science and Application
摘 要:当前云桌面系统中虚拟机调度存在效率低下、资源利用率不高、用户体验不佳等问题。针对云桌面系统中虚拟机调度的挑战,设计了一种基于负载预测和动态调整的虚拟机调度优化算法。首先利用负载预测模型对未来一段时间内虚拟机的负载情况进行预测,然后采取动态调整策略,包括虚拟机的迁移和资源调整,以实现资源的合理分配和利用。实验结果表明,该算法能够提升云桌面系统的整体性能和用户体验。Current virtual machine scheduling in cloud desktop systems suffers from issues such as low efficiency, suboptimal resource utilization, and poor user experience. In response to these challenges, a virtual machine scheduling optimization algorithm based on load prediction and dynamic adjustment is proposed. Firstly, a load prediction model is used to forecast the load of virtual machines in the near future. Then, dynamic adjustment strategies, including virtual machine migration and resource adjustment, are employed to achieve rational resource allocation and utilization. Experimental results demonstrate that this algorithm can enhance the overall performance and user experience of cloud desktop systems.
关 键 词:云桌面系统 虚拟机调度 负载预测 动态调整 资源利用率 数据中心
分 类 号:TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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