本文選題：云計算 + 虛擬機(jī)　； 參考：《計算機(jī)應(yīng)用研究》2015年12期

【摘要】：針對現(xiàn)有云計算任務(wù)調(diào)度研究忽視虛擬機(jī)間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的問題,提出一種兼顧虛擬機(jī)資源拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的任務(wù)調(diào)度算法。首先,建立云計算任務(wù)模型和虛擬機(jī)資源拓?fù)淠Ｐ?然后綜合虛擬機(jī)處理性能和拓?fù)渚嚯x兩個方面,提出虛擬機(jī)—任務(wù)適應(yīng)度評價函數(shù),計算、評價虛擬機(jī)的綜合性能,將任務(wù)分配到綜合性能優(yōu)的虛擬機(jī)上。通過仿真實驗將該算法與HEFT、DCP進(jìn)行對比,實驗結(jié)果表明,在考慮虛擬機(jī)間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的情形下,面向不同類型、不同規(guī)模的任務(wù)集合,該算法比其他算法平均任務(wù)完成時間小,且具有較優(yōu)的適應(yīng)性。
[Abstract]:Aiming at the problem of neglecting the topology between virtual machines in the research of cloud computing task scheduling, a task scheduling algorithm which takes account of the topology structure of virtual machine resources is proposed. Firstly, the cloud computing task model and virtual machine resource topology model are established, and then the virtual machine processing performance and topology distance are integrated, and a virtual machine task fitness evaluation function is proposed to calculate and evaluate the synthesis performance of virtual machine. Assign tasks to virtual machines that integrate good performance. The simulation results show that the algorithm faces different types and sizes of tasks, and the average task completion time of the algorithm is smaller than that of other algorithms. And it has better adaptability.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61170120)
【分類號】：TP302

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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7 袁e

本文編號：1862690