GSM:一种多服务器系统的动态负载均衡调度模型

设多服务器系统由 n个服务器结点和 1个中心任务调度结点组成 ,所有服务器具有同样的处理能力 ,任务的到达是一速率参数为 nλ的泊松流 ,任务的服务器处理时间服从参数为 1/μ的指数分布 (λ<μ) ,一次负载信息收集时间和任务调度时间在理想情况下可忽略不计 .基于这些假设 ,提出了多服务器系统的广义超级市场调度模型 (GeneralizedSuperm arket Model,GSM) ,详细分析并证明了该调度模型的解特性 .结论表明 :对于大规模多服务器系统 ,广义超级市场调度模型与随机选择服务调度策略相比 ,可指数级地提高平均任务消耗时间性能 ;与文献 [1,2 ,3]的结果相比 ,达到其极小化平均任务消耗时间     

一种自适应的分布式调度策略

针对集群系统中集中调度存在的单一失效和性能瓶颈问题，本文提出了一种具有自适应特性的分布式集群网络服务器，采用一种新的自适应分布式调度策略，完成对客户请求的动态调度．该策略引入了一种与负载相关的竞争延迟机制，能够根据负载的变化自动选择服务节点，具有很好的自适应性，而且无需节点间通讯，调度的开销小，成本低．另外．该系统通过内核模块实现，做到对客户端和服务端程序透明，其管理配置也相当简单．测试数据表明，该策略具有较好的可扩展性和负载均衡性，实用性强．     

基于遗传算法的云计算资源调度策略研究

对云计算环境中的资源调度问题进行了研究,鉴于当前云计算环境中资源利用率不高,节点负载不均衡的问题,提出了一种新的基于遗传算法的关于虚拟机负载均衡的调度策略;根据历史数据和系统的当前状态以及通过遗传算法,该策略能够达到最佳负载均衡和减少或避免动态迁移,同时还引入了平均负载来衡量该算法的全局负载均衡效果;最后通过在CloudSim平台进行仿真实验,结果表明,该策略具有相当好的全局收敛性和效率,当系统虚拟机被调度之后,算法在很大程度上能够解决负载不均衡和高迁移成本问题,并且极大地提高了资源利用率.     

一种针对线性循环结构的非线性静态调度策略

现有OpenMP调度策略通常采用动态策略处理程序中的线性循环结构,存在负载不均衡和调度开销大的问题。提出一种针对线性递增或线性递减循环结构的非线性静态调度策略Nonlinear_static。将线性循环负载均匀变化参数与总负载、负载峰值、线程数相结合构建调度模型,计算循环迭代在线程上的映射,使迭代块大小呈非线性递增或递减趋势。将线性循环的负载平均地分配在每个线程上,并在开源OMPi编译器中进行编码。在Adjoint Convolution、Compute Pots、Matrix Multiplication、Mandelbrot Set应用程序上进行多线程调度,实验结果表明,相比静态调度、动态调度、指导调度等策略,Nonlinear_static调度策略在处理线性循环结构时执行时间缩短了5%~10%,且具有无调度开销的优点。     

一种共享存储视频服务器集群的请求调度策略

在VOD服务器集群中,对用户服务请求的合理调度是提高集群整体性能的关键技术之一.本文针对共享存储结构下的服务器机群,在请求调度算法LoadCache-rep基础上进行改进,提出一种基于视频节目点播集中度的调度策略,该策略通过将相近的点播请求调度至相同服务器上以充分利用服务器的缓存机制,同时兼顾均衡各服务器间的负载.并根据实时负载变化对请求进行迁移以消除VCR操作对负载分布的影响.仿真试验表明,该策略能有效提高视频服务器集群的运行性能.     

基于随机模型的云平台资源调度策略设计

针对云计算资源管理的实际需求,提出一种基于随机模型的云平台调度策略,设计合理高效的资源调度算法,解决传统代数模型请求丢失率高以及其他随机模型负载均衡指标性能较差的问题,从而在服务性能和执行效率的基础上保证服务器的资源负载,使云平台处于相对稳定的状态。在实验环境中的验证结果表明,该调度策略能够优化虚拟资源的使用效率和服务响应时间,同时能够达到较好的负载均衡并降低运营成本。     

一种面向用户的资源调度策略

本文给出了一种基于Linux环境的面向用户的资源调度策略，它允许授权用户在一定程度上使内核按照对用户有利于的方式进行资源 的分配 管理，从而使用户在使用系统时有一个良好的工作环境。     

基于克隆算法的网格资源调度探讨

针对传统的遗传算法的网格任务调度中存在的问题,提出了一种免疫克隆算法的网格资源调度算法,仿真证明,该算法在保证调度均衡的状态下保持了较好的效率。     

LVS中一种负载调度策略的设计与实现

本文分析了LVS中的各种负载调度策略,针对其不足之处提出了一种新的动态负载调度策略.该策略以单位时间流量为依据,对服务器健康状况进行分级,并根据连续检测的结果在各级之间进行转换.     

基于 OpenMP 的多线程负载均衡调度策略

介绍OpenMP环境下几种典型针对for循环的调度策略,通过实验结果对其进行详细分析和总结;提出一种新的调度策略的改进方案。     

一种用于网格的启发性智能调度策略

任务调度是计算网格系统中极其关键的一部分,一种好的调度方法可以极大地提高整个系统的性能。针对蚂蚁算法在网格调度中早期信息素匮乏和蚂蚁分工单一的缺陷,提出了一种新的启发性智能调度方法。在调度过程前期,采用遗传算法为各网格节点生成丰富的信息素,作为调度中心进行任务调度的依据,然后在多群蚂蚁算法中,各种群的蚂蚁根据分工的不同在属于自己的空间中寻找最优解,从而缩小了搜索规模,加快了收敛速度,优化了调度性能。     

一种IP分组重组的两级并行计算与负载调度方法

本文构建了基于MPICH和SMP／CMP的IP分组重组两级并行计算集群,并基于N元非合作模型的路由切割调度算法研究了在较大规模IP分组重组环境下集群内部计算节点上的两种负载平衡方法。实验说明,利用集群来解决大规模的IP分组重组问题是一个可行的办法。     

基于PI3000平台的分布式任务调度研究与实现

在PI3000平台中任务调度是应用系统中很重要的部分,应用环境的复杂程度导致各式各样调度的框架和算法.文中提出一个新的分布式负载均衡的任务调度框架,以解决在并行任务中特定的应用环境下的任务调度问题.这个框架是动态的、可重用的,通过提供给各种不同的资源环境对应的接口,来进行跨服务的调度.整个框架关注于实际应用环境下任务、资源的动态不稳定性和任务计算的快速响应.     

基于复小波变换的遥感图像并行融合算法

随着遥感技术的快速发展,多源遥感图像的快速融合成为很多遥感任务的关键处理步骤。为了加速遥感图像的融合处理过程,本文首先提出了一种新的基于双树复小波变换的并行融合算法（PACWT）。算法中综合运用了数据分布、并行数据处理和负载均衡技术,以克服单机处理在计算能力和存储器空间上的限制;针对基于CWT的图像融合处理的计
计算特点,设计了一种可有效避免计算过程中数据通信的冗余划分方法。然后,从理论上分析了算法在时间和空间两方面的性能。最后,通过实验分析了算法在32-CPU的Cluster系统上的实际性能。结果表明,本文提出的算法具有良好的可扩展性,在数据量较大时可获得良好的加速比和并行效率。     

基于多级队列算法的ITS资源调度策略

资源调度是公交智能交通系统(ITS)建设中亟待解决的一类重要问题。文章抽象了公交资源调度问题的一般特征和要求，以多级队列算法为基础并将其加以改进，给出了一种适用于ITS的资源调度策略，并成功地应用于北京市公交抢修调度系统中。还对该策略应用中的具体的资源子集划分、多级队列建立、优先级动态调整机制及自动分配等关键技术进行了阐述。     

基于动态多处理节点的分布式系统任务调度

针对固定处理节点分布式系统动态调控能力弱的问题,给出一种分布式系统任务调度模型,讨论单处理节点任务调度问题,提出平均处理强度指标,用于更准确地刻画处理节点的承载能力。推导出动态多处理节点的任务分配方法,优化分布式系统中任务处理的时间响应特性。模拟实验证明,该算法有较好的动态调控能力,能根据需要降低处理器负载、改善任务处理延时并更合理地利用系统资源。     

基于轮换策略的异构云资源分配算法

云计算以其按需索取、按需付费、无需预先投资的优势给用户带来极大的便利,然而静态、单一的云计算环境容易成为网络攻击的目标,给用户带来较大的安全风险.动态的虚拟机部署策略和异构的云基础设施在提升云计算环境安全性的同时会降低资源利用率.提出一种针对虚拟机轮换时的资源分配算法,将不同类型的资源抽象成维度不同的向量,并通过求解装...