【摘要】：隨著云計算的普及,大量的數(shù)據(jù)處理選擇云服務(wù)來完成。現(xiàn)有算法較少考慮異構(gòu)型系統(tǒng)中虛擬機計算能力的不同,導(dǎo)致某些任務(wù)等待時間過長。提出了虛擬機負(fù)載大小實時調(diào)整的算法。對云計算中資源虛擬化特征,給出一種評估虛擬機計算能力的方法。根據(jù)虛擬機能力和運行過程中的狀態(tài)變化,自適應(yīng)進行任務(wù)量大小調(diào)整,滿足實時要求。通過任務(wù)調(diào)度,協(xié)調(diào)任務(wù)完成時間,保持各虛擬機負(fù)載的動態(tài)均衡,縮短長作業(yè)的總執(zhí)行時間,提高了系統(tǒng)的吞吐量和整體服務(wù)能力,提升了效益。實驗結(jié)果表明,本文算法能自適應(yīng)地調(diào)整任務(wù)量大小,進行調(diào)度,以維持虛擬機負(fù)載均衡。
[Abstract]:With the popularity of cloud computing, a large number of data processing select cloud services to complete. The existing algorithms seldom consider the difference of computing power of virtual machines in heterogeneous systems, which results in long waiting time for some tasks. A real-time algorithm to adjust the load size of virtual machine is proposed. This paper presents a method to evaluate the computing power of virtual machine for resource virtualization in cloud computing. According to the capability of virtual machine and the state change in the running process, the size of the task is adjusted adaptively to meet the real-time requirements. Through task scheduling, the task completion time is coordinated, the dynamic balance of the load of each virtual machine is maintained, the total execution time of the long job is shortened, the throughput and the overall service ability of the system are improved, and the efficiency is improved. The experimental results show that the proposed algorithm can adaptively adjust the size of the task and schedule it to maintain the load balance of virtual machine.
【作者單位】： 成都理工大學(xué)工程技術(shù)學(xué)院;
【基金】：四川省教育廳資助項目(16ZB0412) 成都理工大學(xué)工程技術(shù)學(xué)院基金(C122015007)
【分類號】：TP301.6;TP302

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