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无线城域网综合资源调度策略设计与实现

微计算机信息 2007年第2X期23卷 1-3页

作者：张进粟欣北京市清华大学信息研究院无线与移动通信技术研究中心北京100084

宽带无线城域网是当今无线通信领域中的一个热点,而其中的资源调度策略直接关系到系统性能的优劣。本文针对IEEE802.16标准下的宽带无线接入系统设计了一套能够保证用户QoS的资源调度和分配方案,该方案由接纳控制方案、请求机会分配方... 详细信息

宽带无线城域网是当今无线通信领域中的一个热点,而其中的资源调度策略直接关系到系统性能的优劣。本文针对IEEE802.16标准下的宽带无线接入系统设计了一套能够保证用户QoS的资源调度和分配方案,该方案由接纳控制方案、请求机会分配方案及带宽分配方案三部分组成,它的双层调度机制能够针对不同QoS等级的业务提供不同的调度方案,满足用户的QoS要求。

关键词：无线城域网 IEEE802.16服务质量资源调度策略

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业务网络资源调度策略探讨

电信科学 2013年第S2期29卷 216-220页

作者：宫云平雷多萍陈喜洲中国电信股份有限公司广东研究院广州510630

资源的智能调度是智能管道的基础,不同用户和不同业务的差异化服务保障最终都是要通过对资源的灵活调度实现的。在深刻分析业务网络现状的基础上,结合PCC架构体系,提出了中国电信业务网络资源智能调度的目标架构、演进步骤、关键技术及... 详细信息

资源的智能调度是智能管道的基础,不同用户和不同业务的差异化服务保障最终都是要通过对资源的灵活调度实现的。在深刻分析业务网络现状的基础上,结合PCC架构体系,提出了中国电信业务网络资源智能调度的目标架构、演进步骤、关键技术及解决方案等,为中国电信业务网络的智能化资源调配提供了技术参考。

关键词：资源调度 PCC架构资源调度策略

云计算环境下基于蚁群粒子群优化算法的资源调度策略研究

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云计算环境下基于蚁群粒子群优化算法的资源调度策略研究

作者：文晓棠江西师范大学

学位级别：硕士

云计算作为一种新兴计算模式，它是网格计算、并行计算和分布式计算的发展，同时也是下一代网络与应用的新技术。云计算资源调度是云计算技术的一个重要组成部分，它主要研究如何为用户提交的任务分配计算节点、如何对计算节点进行动态... 详细信息

云计算作为一种新兴计算模式，它是网格计算、并行计算和分布式计算的发展，同时也是下一代网络与应用的新技术。云计算资源调度是云计算技术的一个重要组成部分，它主要研究如何为用户提交的任务分配计算节点、如何对计算节点进行动态扩展以及在满足用户服务质量要求并且执行时间最短的前提下，负载均衡程度最高，它的效率直接影响整个云计算环境的工作性能。蚁群算法和粒子群算法是计算智能领域的两种群智能算法，前者是对蚂蚁群落采集食物过程的模拟，后者是对鸟群觅食过程的模拟。蚁群算法在旅行商问题、指派问题、调度问题等方面取得了一系列较好的实验结果，在求解复杂优化问题特别是离散优化问题上，突出了其高效性和优越性，蚁群算法具有很大的发展前景。粒子群算法是一种高效的并行搜索算法，其概念比较简单，算法容易实现，该算法善于解决连续优化问题。本文的研究工作主要包括以下两个方面：（1）对蚁群算法和粒子群算法的理论进行分析，并且根据这两种算法各自存在的缺点，对算法本身进行改进。将改进后的两种算法，按照扬长避短的方式进行融合，得到蚁群和粒子群算法的融合算法（ACO-PSO）。ACO-PSO算法首先随机生成大量初始解形成信息素分布，然后由蚁群算法根据累计更新的信息素找出若干组较好解，再利用粒子群算法进行交叉、变异操作，从而得到最优解。（2）在云计算环境中提出基于蚁群和粒子群优化算法的资源调度策略，结合实际情况，将ACO-PSO算法运用到云计算平台的用户任务寻找资源的策略中，以提高云计算资源调度的效率。通过仿真实验与蚁群算法和粒子群算法相比较发现，在相同环境下，基于蚁群和粒子群优化算法的云计算资源调度策略比基于单一的算法（蚁群算法或者是粒子群算法）的调度策略所用执行时间更短，效果更好。研究及实验结果表明，将蚁群和粒子群优化算法应用于云计算资源调度问题中，改进了现有的云计算资源调度算法，为探索新的云计算资源调度策略提供了可能性。

关键词：蚁群算法粒子群算法云计算资源调度策略

Dragon-Lab实验云资源定价机制和资源调度策略的研究

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Dragon-Lab实验云资源定价机制和资源调度策略的研究

作者：赵峰石家庄铁道大学

学位级别：硕士

云作为一种新兴的计算模式和服务模式,将一切IT资源看作服务,这将深刻影响IT业的变革,而作为云计算中的代表——实验云,更是为今后云计算发展方向的指导有着深远的意义。因此,云计算的实验云问题是近几年的研究热点。本论文借鉴经济学... 详细信息

云作为一种新兴的计算模式和服务模式,将一切IT资源看作服务,这将深刻影响IT业的变革,而作为云计算中的代表——实验云,更是为今后云计算发展方向的指导有着深远的意义。因此,云计算的实验云问题是近几年的研究热点。本论文借鉴经济学和云计算等理论,专注于Dragon-Lab实验云的经济学架构问题,尤其是对Dragon-Lab实验云中的资源定价机制以及资源调度策略进行了深入的分析和研究。论文的主要工作为： (1)提出了基于Dragon-Lab实验云的经济学架构。通过深入分析和研究实验云的特点,提出基于Dragon-Lab实验云的经济学架构,并且在此架构上提出了资源管理模型,详细描述了管理模型中不同模块的功能。 (2)结合Dragon-Lab实验云的经济学架构和传统定价机制的特点,提出了适用于Dragon-Lab实验云的资源定价机制。基于Dragon-Lab实验云的经济学架构,结合传统定价机制的特点,重点考虑Dragon-Lab实验云中资源定价的动态变化与静态定价之间的利润差,提出了适用于Dragon-Lab实验云的资源定价机制：基于资源标准化的定价机制。该定价机制能够更加真实的反应Dragon-Lab实验云中不同资源的不同价值。 (3)提出了适用于Dragon-Lab实验云的两类资源调度策略：针对特殊资源的实时协商置换资源策略和基于拍卖模型的资源调度策略。根据Dragon-Lab实验云的经济学架构,同时适用于Dragon-Lab实验云的资源定价机制,提出了适合Dragon-Lab实验云的资源调度策略。这两种截然不同的资源调度策略有着本质的共性,即以合理的资源定价为基础,在Dragon-Lab实验云中若没有合理的资源定价机制作为前提保证,后续研究的调度策略即使算法再好,也已失去了公平性。此外,通过实验验证了所提调度策略的有效性,并且将该策略与费用最优算法和时间最优算法进行仿真比较,通过任务完成时间,资源利用率和交易成功率三方面的对比,说明基于拍卖模型的资源调度策略的优越性。

关键词： Dragon-Lab实验云经济学架构资源定价机制资源调度策略

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云计算环境下资源调度策略的研究与实现

云计算环境下资源调度策略的研究与实现

作者：李振双北京邮电大学

学位级别：硕士

如今我们已经步入了一个全新的时代——大数据时代。我们每天的生活、学习和工作都要产生上T级别的网络数据量。因此,随着互联网技术的飞速发展而产生的一种新型的分布式计算模式云计算应运而生。它的出现解决了海量数据存储和实时备份... 详细信息

如今我们已经步入了一个全新的时代——大数据时代。我们每天的生活、学习和工作都要产生上T级别的网络数据量。因此,随着互联网技术的飞速发展而产生的一种新型的分布式计算模式云计算应运而生。它的出现解决了海量数据存储和实时备份等一系列和大数据息息相关的问题。近年来,国内外各大互联网公司和学者专家们都积极投身云计算技术的研究,资源调度则是云计算研究的关键技术之一。云计算环境中资源调度策略的优劣直接影响整个集群系统的性能。因此对云计算环境中资源调度策略的研究具有十分重大的意义。本文主要的研究内容如下所示：(1)研究分析了云计算环境下的资源调度策略。分析了Hadoop平台的系统结构、MapReduce框架和分布式文件系统HDFS。(2)深入研究了开源分布式Hadoop平台的资源调度策略。并对Hadoop平台常用的三种资源调度策略：FIFO、计算能力和公平分配资源调度策略进行了仿真实验。通过实验结果来对比分析三种资源调度策略在系统吞吐率和系统响应时间的性能区别。(3)针对Hadoop平台常用资源调度策略没有考虑作业任务有时间限制的问题,本文提出了一种基于LLF的Deadline资源调度策略——LLFD。设计了数据本地性管理算法、Master的全局调度算法和系统节点本地调度算法。(4)在CloudSim仿真平台上验证LLFD资源调度策略的性能。通过实验仿真结果可以证实,该资源调度策略可以在云计算大规模的基础设施环境中尽可能使每个作业任务在截止日期之前得到执行,同时能够使集群中满足时间期限的节点数目达到最小化,在可接受的超时时间范围内实现了最小化由于超时带来的惩罚率。从而可以提升整个集群系统的性能。

关键词：云计算 Hadoop 资源调度策略 LLFD CloudSim

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容器云资源调度策略的改进

计算机与数字工程 2017年第10期45卷 1931-1936页

作者：崔广章朱志祥西安邮电大学物联网与两化融合研究院西安710061

为了均衡利用容器云集群的资源,对Mesos的资源调度策略做了改进。改进的资源调度策略是在原有调度策略的基础上,把Mesos-Slave节点的CPU使用率、内存的占有率以及运行的容器个数考虑进去,并对三者加权来做为接下来资源调度的依据。最后... 详细信息

为了均衡利用容器云集群的资源,对Mesos的资源调度策略做了改进。改进的资源调度策略是在原有调度策略的基础上,把Mesos-Slave节点的CPU使用率、内存的占有率以及运行的容器个数考虑进去,并对三者加权来做为接下来资源调度的依据。最后通过改进前后集群资源利用率的对比,验证了改进后资源调度策略能够使集群资源利用率趋于均衡。

关键词：容器云集群资源利用率资源调度策略

基于层次分析与主成分分析的云存储资源调度策略

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中国人民公安大学学报（自然科学版） 2018年第1期24卷 67-72页

作者：徐建鹏李欣孙海春中国人民公安大学信息技术与网络安全学院北京100038

如何使数据调度到合理的存储节点,是提高云存储运行效率,解决其性能瓶颈所需考虑的关键问题。基于对现有云存储资源调度策略进行研究,针对其中判定因素不全面的问题,提出了一种新的资源调度策略,该策略结合了层次分析法与主成分分析法... 详细信息

如何使数据调度到合理的存储节点,是提高云存储运行效率,解决其性能瓶颈所需考虑的关键问题。基于对现有云存储资源调度策略进行研究,针对其中判定因素不全面的问题,提出了一种新的资源调度策略,该策略结合了层次分析法与主成分分析法的各自优势,利用定性与定量的分析,综合考虑云存储环境中的各类指标,得到更加完善的资源调度判定因素及其权值分布,最后与OpenStack中的Cinder块存储资源调度策略进行对比分析。实验结果验证了该策略的有效性、稳定性,实现了更加高效的云存储资源调度。

关键词：云存储资源调度策略层次分析法主成分分析法

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基于虚拟机智能动态资源调度策略技术的研究

电气时代 2016年第11期 68-71页

作者：常春雷杨大伟陈斌向锋利国网新疆电力公司信息通信公司

现有软硬件资源池中,各类业务系统分配的资源（CPU、内存和硬盘等）均通过人工分配,随意性较大,往往许多真实资源需求估算错误,造成资源服务能力不足,需要一种通过实际数据综合分析得出的各类软硬件资源的分配算法来提升各类资源的分配... 详细信息

现有软硬件资源池中,各类业务系统分配的资源（CPU、内存和硬盘等）均通过人工分配,随意性较大,往往许多真实资源需求估算错误,造成资源服务能力不足,需要一种通过实际数据综合分析得出的各类软硬件资源的分配算法来提升各类资源的分配的科学性。重点研究了虚拟机智能动态资源调度策略技术,对软硬件资源池智能分析调控技术的研究对于提高资源利用率、节约能源和降低运营成本具有较为重要的意义。

关键词：资源调度策略调控技术虚拟机智能分配算法硬件资源资源利用率业务系统

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视频网格资源调度策略优化研究

计算机产品与流通 2018年第2期7卷 150-151页

作者：张艳敏乔阳阳郑州工商学院机械与电信工程学院

针对传统的以服务器为调度主体的视频网格资源调度策略存在服务器间负载不均衡、没有考虑用户请求等问题,提出一种以用户请求为调度主体的资源调度策略。此资源调度策略以用户请求和各服务器的动态负载信息为决策依据来调度各区域的用... 详细信息

针对传统的以服务器为调度主体的视频网格资源调度策略存在服务器间负载不均衡、没有考虑用户请求等问题,提出一种以用户请求为调度主体的资源调度策略。此资源调度策略以用户请求和各服务器的动态负载信息为决策依据来调度各区域的用户请求,依据该调度策略建立相应的调度模型,并利用运筹学软件Xpress-MP对该调度策略进行仿真验证及优化。实验结果表明,以用户请求为主体的资源调度策略能够有效地避免服务器间的负载失衡,加强了服务器间的协作能力,提高了资源利用率,从而保障了视频服务的质量。

关键词：优化资源调度策略用户请求 Xpress-MP