基于信用度的云媒体资源分配算法

发布时间：2017-11-28 18:16

  本文关键词：基于信用度的云媒体资源分配算法

  更多相关文章： 云媒体 连续双向拍卖 资源分配 信用度

【摘要】：随着云计算的推广以及技术的日益成熟,云环境下的各种媒体资源以及任务数目庞大,大量媒体资源同时被多个资源申请者共享使用。在资源实现共享的同时,如何对有限的资源进行合理的分配,达到最大的分配效率,成为目前亟待解决的问题。云媒体是由大量分布在不同地理位置的、性能各异的服务节点经过网络的连接组织而成,提供媒体共享存储、传输适配、渲染播放等服务。服务节点因其动态性和异构性而具有不确定性。在资源分配过程中,随着时间推移,原本分配好的资源可能因网络的不稳定性使资源分配失败,也可能因节点失信导致资源空闲。因此,为了保证更好的服务体验,更大程度上提高资源利用率,需要在资源分配过程中将节点信用度考虑进去。本文主要研究在云环境中云媒体资源分配成功率不高的问题,提出一种基于信用度的云媒体资源分配算法CCMRA (Credibility-based Cloud Media Resource Allocation Algorithm)。首先在云环境中,资源申请者和资源拥有者向资源分配代理提交各自的价格与请求；然后资源分配代理根据价格进行排序,计算出最终交易价格,结合每个资源节点的信用度,得出不同资源节点之间进行交易的效用函数值；最后根据函数值的大小得出资源的最优分配序列,从而减少因节点失信引起的交易失败概率。仿真实验表明了该算法的有效性。本文创新点在于根据经济学中的连续双向拍卖机制,综合考虑了资源节点之间的信用度,提出一种基于信用度的连续双向拍卖模型,在此模型的基础之上进行云媒体资源分配：将资源分配问题转化为矩阵序列问题求解,最后根据求解得出的最优分配序列进行资源分配,从而减少因节点失信引起的交易失败概率,提高资源利用率和用户满意度。资源分配在云环境下扮演者不可或缺的角色,对整个系统的运行都起着重要的作用。而一个好的资源分配算法是衡量系统性能的一个重要标准。本文的基于信用度的云媒体资源分配算法,在已有研究成果的基础上进行了更新和改进,具有一定的理论价值和现实意义。
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP3

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