發(fā)布時(shí)間：2018-04-24 11:21

  本文選題：云中心 + 批量到達(dá)　； 參考：《計(jì)算機(jī)仿真》2015年03期

【摘要】：由于云計(jì)算環(huán)境的動(dòng)態(tài)性、云用戶(hù)需求的多樣性,給保證云用戶(hù)服務(wù)質(zhì)量(Qo S)而避免資源過(guò)度配置帶來(lái)了極大的困難。為解決上述問(wèn)題,利用排隊(duì)理論,提出了請(qǐng)求批量到達(dá)和采用完全拒絕策略時(shí)的云中心性能分析模型。通過(guò)求解該模型獲得云中心性能參數(shù)的表達(dá)式,同時(shí)分析了不同配置下云中心的阻塞概率、立即服務(wù)概率、響應(yīng)時(shí)間百分比、平均隊(duì)長(zhǎng)與批量到達(dá)請(qǐng)求數(shù)之間的關(guān)系,并通過(guò)數(shù)值仿真進(jìn)行結(jié)果驗(yàn)證。結(jié)果表明:采用完全拒絕策略時(shí),隨著批量到達(dá)請(qǐng)求數(shù)的增加,云中心性能下降較快,而通過(guò)增加服務(wù)器數(shù)量和緩沖區(qū)長(zhǎng)度能有效提高系統(tǒng)性能。
[Abstract]:Because of the dynamic nature of cloud computing environment and the diversity of cloud users' requirements, it is very difficult to ensure the quality of service (QoS) of cloud users and avoid over-allocation of resources. In order to solve the above problems, a cloud center performance analysis model for batch arrival of requests and complete rejection strategy is proposed by using queuing theory. By solving the model, the expression of cloud center performance parameters is obtained. At the same time, the relationship between cloud center blocking probability, immediate service probability, response time percentage, average queue length and the number of batch arrival requests under different configurations is analyzed. The results are verified by numerical simulation. The results show that the performance of cloud center decreases rapidly with the increase of the number of batch arrival requests, and the system performance can be improved effectively by increasing the number of servers and buffer length.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)中山學(xué)院;中山大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;北京理工大學(xué)珠海學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61300095) 廣東省自然科學(xué)基金(S2012010010508) 中山市科技計(jì)劃項(xiàng)目(2013A3FC0285)
【分類(lèi)號(hào)】：TP308

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1796416