面向云数据中心资源均衡分配需求的聚类调度算法研究
发布时间:2020-12-12 22:41
针对云数据中心资源利用率较低、能源消耗较高的问题,提出了基于资源需求差异的资源均衡调度策略。在包簇框架模型基础上,利用与资源需求相关的距离度量因子,将资源需求差异大的包通过改进的k-means算法进行聚类;利用资源之间的相关性作为包与簇之间的距离,在资源分配的过程中使包能够集中映射到簇中,从而减少簇的使用个数。实验结果表明,在包簇框架的概念下,基于资源需求差异的改进后的k-means聚类算法能够优化包聚类步骤,资源调度算法能够提高云数据中心各类资源利用率、降低资源分配过程中产生的能耗,具有有效性和可扩展性。
【文章来源】:上海理工大学学报. 2020年04期 北大核心
【文章页数】:7 页
【参考文献】:
期刊论文
[1]Spark框架下分布式K-means算法优化方法[J]. 王法玉,刘志强. 计算机工程与设计. 2019(06)
[2]基于能耗感知的包簇资源分配算法研究[J]. 徐雨婷,陈世平. 软件. 2019(02)
[3]一种均衡物理资源和网络带宽的虚拟机部署方法研究[J]. 袁玉美. 无线互联科技. 2017(07)
[4]云数据中心资源利用率均衡的虚拟机调度算法[J]. 朱亚会,陈丹,庄毅. 小型微型计算机系统. 2017(02)
[5]云计算中能耗和性能感知的虚拟机优化部署算法[J]. 房丙午,黄志球. 计算机工程与科学. 2016(12)
[6]基于包簇映射的云计算资源分配框架[J]. 卢浩洋,陈世平. 计算机应用. 2016(10)
[7]基于CSP的能耗高效云计算资源调度模型与算法[J]. 林伟伟,刘波,朱良昌,齐德昱. 通信学报. 2013(12)
[8]CloudSim云计算仿真工具研究及应用[J]. 王霞俊. 微型电脑应用. 2013(08)
本文编号:2913400
【文章来源】:上海理工大学学报. 2020年04期 北大核心
【文章页数】:7 页
【参考文献】:
期刊论文
[1]Spark框架下分布式K-means算法优化方法[J]. 王法玉,刘志强. 计算机工程与设计. 2019(06)
[2]基于能耗感知的包簇资源分配算法研究[J]. 徐雨婷,陈世平. 软件. 2019(02)
[3]一种均衡物理资源和网络带宽的虚拟机部署方法研究[J]. 袁玉美. 无线互联科技. 2017(07)
[4]云数据中心资源利用率均衡的虚拟机调度算法[J]. 朱亚会,陈丹,庄毅. 小型微型计算机系统. 2017(02)
[5]云计算中能耗和性能感知的虚拟机优化部署算法[J]. 房丙午,黄志球. 计算机工程与科学. 2016(12)
[6]基于包簇映射的云计算资源分配框架[J]. 卢浩洋,陈世平. 计算机应用. 2016(10)
[7]基于CSP的能耗高效云计算资源调度模型与算法[J]. 林伟伟,刘波,朱良昌,齐德昱. 通信学报. 2013(12)
[8]CloudSim云计算仿真工具研究及应用[J]. 王霞俊. 微型电脑应用. 2013(08)
本文编号:2913400
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