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1. 移动边缘环境下面向工作流管理的计算迁移方法
伏舒存, 付章杰, 邢国稳, 刘庆祥, 许小龙
计算机应用    2019, 39 (5): 1523-1527.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018081753
摘要748)      PDF (853KB)(438)    收藏
针对移动边缘环境下移动设备大量的能源消耗问题,为了优化移动设备的能源消耗,提出一种能耗感知的工作流计算迁移(EOW)方法。首先,基于排队论分析边缘设备中计算任务的平均等待时间,建立了移动设备的时间模型和能耗模型;然后,基于非支配排序算法(NSGA-Ⅲ)提出对应的计算迁移方法,对工作流的计算任务进行合理的分配,将一部分计算任务留在移动设备处理,或者迁移到边缘计算平台和远程云端,实现每个移动设备的节能目标;最后,通过CloudSim仿真平台对提出的计算迁移方法进行仿真和对比实验。实验结果表明,EOW方法能够明显地减少每个移动设备的能源消耗,同时满足每一个工作流的截止时间的要求。
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2. 云环境下能耗感知的公平性提升资源调度策略
薛胜军, 邱爽, 许小龙
计算机应用    2016, 36 (10): 2692-2697.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.10.2692
摘要514)      PDF (905KB)(548)    收藏
针对云计算环境下大量的能源消耗和一些用户非法占有计算资源的问题,为了节约资源,同时提高系统的公平性,使所有用户能合理地使用数据中心的所有资源,提出一种基于能耗感知的节能公平的资源调度算法(FGRSA)。该算法能高效调度各种类型的资源使所有资源使用量达到一个相对的公平。通过CloudSim仿真平台,对提出的调度策略进行仿真实验。实验结果表明,与Greedy算法和Round Robin算法相比,FGRSA能够在大幅度降低系统能耗的同时,保证各类型资源的公平使用。
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3. 云环境下公平性优化的资源分配方法
薛胜军, 胡敏达, 许小龙
计算机应用    2016, 36 (10): 2686-2691.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.10.2686
摘要474)      PDF (878KB)(556)    收藏
针对云数据中心资源分配不均、效率不高、资源错位等问题,为了满足不同用户的需求,达到多种资源分配的公平性,实现资源的高效利用,提出了全局优势资源公平(GDRF)分配算法。GDRF算法采用多轮分配方式,即先通过用户已分配资源量确定分配资格,每轮再通过全局优势资源共享比和全局优势资源权重来确定具体的分配用户,分配过程充分考虑了资源的匹配情况,采用了max-min fairness思想的渐进填充方式,并且将多资源分配公平性统一度量模型运用到了算法中。实验基于一个Google集群数据模型与基于占优资源的多资源联合公平分配算法作了比较。实验结果表明,GDRF算法分配的虚拟机总量提高了12%,资源总利用率提高了0.5个百分点,公平评估值提高了约15%,并且该算法的资源组合分配的适应度较高,使得用户需求和供给更匹配。
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4. 云环境下面向数据密集型应用的容错性资源配置方法
李宏梅 杨天国 张磊 莫瑞超 许小龙 徐占洋
计算机应用    DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101724
录用日期: 2019-12-13