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《科技通报》2015,(12)
实行虚拟机最优分配方案的准确挖掘能够提高云计算的服务质量(Qo S)。利用传统算法进行虚拟机最优分配方案挖掘的过程中,由于受到大量冗余数据的影响,造成挖掘效率降低。为此,提出一种基于蚁群算法的面向多通道Qo S需求的虚拟机分簇挖掘方法。根据虚拟机特征的相似度对虚拟机进行分簇,利用蚁群算法进行虚拟机最优分配方案的挖掘,在此过程中,充分考虑了多用户对云计算中虚拟机资源服务质量(Qo S)的要求,避免出现同类型虚拟机被分配到同一物理机上的情况,同时,对蚁群算法中信息素的更新进行了优化。实验结果表明,利用改进算法进行虚拟机最优分配方案挖掘,能够有效提高挖掘效率,并降低系统负载均衡度。 相似文献
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资源负载均衡是提高云计算资源调度效率的重要因素,为提高云计算中任务调度的效率,减少执行时间,针对传统的资源均衡算法在没有考虑到云计算环境下的资源节点安全性因素,复杂度高,效果不好的问题,提出一种引入安全性函数分形维特征重组的资源均衡算法。建立任务调度策略及资源均衡模型,构造任务调度所需要时间、费用、可靠性等方面的因素进行特征描述,对负载资源信息流的分形维信息特征提取,通过分层化状态重组,实现对资源负载的均衡处理,得到负载目标函数,提高任务处理效率。实验结果表明,该算法进行Cloud Sim平台下的负载云计算任务调度和负载资源均衡,能有效节省任务执行时间,降低计算开销,执行效率优越于其它算法。 相似文献
3.
本文提出了3G智能家居系统网络负载均衡方案,通过负载均衡器将3G智能家居系统中并发任务分流到进行计算处理的服务器集群中的某一台节点设备上,得到客户请求的服务器节点将同时进行并行处理,当处理完成时将结果返回,这样就大大的增加了吞吐量,提高了服务器以及网络的容错性和灵活性。 相似文献
4.
分布式云计算环境下的海量数据有效查询方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2015,(8)
在对分布式云环境下的海量数据进行查询的过程中,容易出现带宽有限、能量有限、链路频繁断接的特点,导致传统的查询方法由于采用自适应分发数据机制来减少数据的通信量,不能有效实现海量数据查询,提出一种基于查询节点动态轮换的分布式环境下海量数据有效查询方法,将分布式云计算环境下的网络看作是一个带权的无向图,给出分布式云计算环境下单位数据传输时延计算公式,分析了系统模型及海量数据查询的问题描述。将每次剩余能量最高的节点作为查询节点,当接收到一个查询请求时,各节点需感应同时采集该节点所覆盖区域的数据源,对其进行计算、处理等操作,获取趋于请求的结果集,每个节点沿各自路径将数据传输至查询节点,在传输的过程中,各节点将接收到的数据进行融合处理。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的查询命中率。 相似文献
5.
云计算服务器的环境不同,一旦出现网络资源拥塞,各区域采用的网络资源调度形式也不同。当前单一的网络资源调度方式很难满足云计算网络复杂性的要求。提出一种基于需求和供给均衡机制的云计算网络规划模型,采用二次加权平均方法构建云计算时效网络规划模型,模型不断调整已分配到路段上的网络资源数量,采用AGV控制网络堵塞评估问题,分析云计算网络设备需求的确定和供需平衡机制,面向节点数、成本以及拥塞程度三个因素明确云计算网络拥塞强度的评估指标体系,确定资源配送的时限要求和紧迫程度。实验结果说明,该种模型下的云计算拥塞救助效率、成本以及效用度都优于传统模型,具有较高的应用价值。 相似文献
6.
负载均衡是提高数据库集群系统整体性能的重要技术手段之一,其核心在于如何对实际到达的任务进行合理的动态分配.在对比分析现有数据库集群系统的负载均衡方法的基础上,提出一种新的多指标动态负载均衡方法.该方法对后端数据库节点的多个性能指标进行采样,使用多指标决策方法TOPSIS计算各个节点负载情况,用负载最轻的节点作为决策结果.实验结果表明:与传统负载均衡方法比较,该方法可显著提高集群数据库系统的整体性能. 相似文献
7.
在学校的选课系统中,如果多名学生同时选择同一门课程,这种瞬时增大的数据流量流动的倾向会造成数据的分布均匀性较差。传统的校园网络选课系统多是基于CS结构,如果服务器数据源节点动态传输数据过于集中,会造成瞬时数据量猛涨,导致选课网络信道发生拥塞现象,选课数据无法及时传输到终端,造成选课系统存在较大延迟。为了解决上述问题,提出了一种基于流量预判算法的校园网络选课系统的拥塞控制策略,通过获取数据流量分布情况,进行流量参数估计;通过流量预测,判断信道流量拥塞程度,从而实现校园网络的拥塞分流控制。实验证明,这种基于流量预判算法的拥塞控制方式提高了校园网络选课速度,取得了令人满意的效果。 相似文献
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9.
为了保证无线传感网络中任务节点负载的水平相当,延长网络的生命周期,需要对物联网环境下任务节点负载动态非对称分配系统进行设计。为此,提出一种基于单片机的任务节点负载动态非对称分配系统设计方法。该方法首先对任务节点负载动态非对称分配系统硬件进行设计,硬件部分主要由微处理器、节点电压的采样电路、节点电流的采样电路、节点传输的模块以及电路模块和节点通信模块构成。软件部分利用节点分配算法对任务节点负载动态非对称分配进行计算,结合硬件与软件部分设计完成对物联网环境下任务节点负载动态非对称分配系统设计。实验结果表明,该方法能有效地解决节点负载动态非对称分配不均衡的问题,提高了无线传感网络的生命周期。 相似文献
10.
云计算数据预取算法设计是实现云平台环境下通信链路优化和任务调度均衡分配的基础技术。在传统的云计算据查询模式下,当由于缓存空间不足而导致新的缓存数据无法进入缓存时,导致数据预取拥堵,性能不好。提出一种基于Monte Carlo熵权决策的云计算数据预取算法,构建云计算数据查询模板模型,进行Hybrid缓存置换数据预取前置处理,采用Monte Carlo熵权决策方法,把云计算预取信号从缓存域变换到波束域,构建置换函数,实现了对算法的改进。仿真实验研究得出,该算法通过熵权特征提取,进行云计算数据预取决策,提高了云计算数据预取性能,大数据访问延迟率降低,云计算数据存取和调度效率提高,保真率较好。 相似文献