發(fā)布時間：2018-02-10 22:48

  本文關(guān)鍵詞： 云計算 貪心策略 負載均衡 Min-Max Min-Min Max-Min　出處：《小型微型計算機系統(tǒng)》2015年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：科學(xué)計算、商業(yè)和Web應(yīng)用導(dǎo)致人們對計算力的需求越來越高,而現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心的資源利用率普遍偏低.因此,在云計算環(huán)境中,合理的分配任務(wù)、實現(xiàn)最佳的調(diào)度極其必要.針對云計算中Min-Min算法優(yōu)先調(diào)度小任務(wù),而Max-Min算法優(yōu)先調(diào)度大任務(wù)而導(dǎo)致負載不均衡的問題,提出一種算法即Min-Max.該算法對時間貪心,將小任務(wù)和大任務(wù)"捆綁"在一起執(zhí)行調(diào)度,從而有效地解決了負載不均衡的問題.實驗表明:Min-Max與Min-Min算法相比,提高了系統(tǒng)整體資源利用率,在任務(wù)總執(zhí)行時間上節(jié)約了9%;Min-Max與Max-Min相比,除提高了系統(tǒng)整體利用率之外,在任務(wù)總體完成時間、平均任務(wù)響應(yīng)時間上分別節(jié)約了7%和9%.
[Abstract]:Scientific computing, business and Web applications lead to a growing demand for computing power, while the resource utilization of existing data centers is generally low. Therefore, in the cloud computing environment, a reasonable allocation of tasks, It is very necessary to achieve the best scheduling. Aiming at the problem that Min-Min algorithm prioritizes small tasks and Max-Min algorithm prioritizes large tasks which lead to load imbalance in cloud computing, a new algorithm, Min-Max, is proposed. This algorithm is greedy for time. Small tasks and large tasks are "bundled" together to carry out scheduling, which effectively solves the problem of load imbalance. The experiment shows that compared with Min-Min algorithm, the system can improve the overall resource utilization ratio of the system. Compared with Max-Min, Min-Max saves 9% of the total task execution time. In addition to improving the overall utilization rate of the system, the overall task completion time and the average task response time are saved by 7% and 9 respectively.
【作者單位】： 中南大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61272148,60970038)資助
【分類號】：TP393.01

【共引文獻】

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