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1. 虚拟云下满足多重约束的时限敏感任务调度算法
张奕, 程小辉, 陈柳华
计算机应用    2017, 37 (10): 2754-2759.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.10.2754
摘要565)      PDF (967KB)(422)    收藏
目前以虚拟云服务平台作为强大计算平台的虚拟云环境下,许多现存调度方法致力于合并虚拟机以减少物理机数目,从而达到减少能源消耗的目的,但会引入高额虚拟机迁移成本;此外,现存方法也没有考虑导致用户高额支付成本的成本因子影响。以减少云服务提供者能源消耗和云服务终端用户支付成本为目标,同时保障用户任务的时限要求,提出一种能源与时限可感知的非迁移调度(EDA-NMS)算法。EDA-NMS利用任务时限的松弛度,延迟宽松时限任务的执行从而无需唤醒新的物理机,更无需引入虚拟机动态迁移成本,以达到减少能源消耗的目的。多重扩展实验结果表明,EDA-NMS采用成本和能耗有效的虚拟机实例类型组合方案,与主动及响应式调度(PRS)算法相比,在减少静态能耗的同时,能更有效地满足用户关键任务的敏感时限并确保用户支付成本最低。
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
2. 虚拟云环境下基于模型预测且满足多重约束的时限敏感任务调度研究
张奕 程小辉 陈柳华
  
录用日期: 2017-06-21