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不确定网络负载下虚拟机匹配调度仿真

发布时间:2021-03-13 23:57
  针对传统的虚拟机匹配调度存在的内存占用率过高、调度过程所造成的系统负载均衡性较差等问题,提出一种不确定网络负载下的虚拟机匹配调度方法。首先构建虚拟机资源匹配调度模型。根据模型对目标网络不确定性负载属性进行分析,其次对于用户任务集合中的各个任务,计算其在虚拟机资源池中每个虚拟机资源上的信任效益函数值,选取效益函数值较小的任务映射到虚拟机上;最后采用遗传算法进行虚拟机匹配调度,依据虚拟机资源配置情况通过多次迭代过程确定最优染色体,得到虚拟机的最佳匹配调度策略。实验结果证明,所提方法可以有效降低内存占用率,提高负载均衡度。 

【文章来源】:计算机仿真. 2020,37(05)北大核心

【文章页数】:4 页

【部分图文】:

不确定网络负载下虚拟机匹配调度仿真


不同方法虚拟机内存使用情况

【参考文献】:
期刊论文
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[2]虚拟云下满足多重约束的时限敏感任务调度算法[J]. 张奕,程小辉,陈柳华.  计算机应用. 2017(10)
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[4]考虑需求响应虚拟机组和碳交易的含风电电力系统优化调度[J]. 卢志刚,郭凯,闫桂红,何良策.  电力系统自动化. 2017(15)
[5]自适应的多虚拟机迁移调度算法[J]. 孙建朋,邢建平,韩言妮,李东辕.  计算机工程与设计. 2017(05)
[6]物联网中共享资源数据调度方法的研究[J]. 顾炜江.  计算机仿真. 2017(01)
[7]基于二次指数平滑预测的虚拟机调度方法研究[J]. 王斌,王勤为,董科,盛津芳.  计算机应用研究. 2017(03)
[8]支持随机服务请求的云虚拟机按需物理资源分配方法[J]. 曹洁,曾国荪,匡桂娟,张建伟,马海英,胡克坤,钮俊.  软件学报. 2017(02)
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本文编号:3081131

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