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基于动态趋势预测蚁群算法的云计算资源调度优化研究 总被引：4，自引：0，他引：4
《科技通报》2016,(1)
当前,计算机性能日益提高,人们的计算需求也日益增加,在这样的背景下,以往的计算方式已经不能满足人们的计算需求,随着云计算的出现,这一现象才得以缓解,但是就目前而言,云计算也存在许多缺陷与不足,例如资源调度资源占用多且响应速度慢等。本文以此为着眼点,设计了一种以动态趋势预测蚁群算法为基础的云计算资源调度优化研究。这一算法在具体实施过程中运用动态趋势预测以及蚁群算法相加的办法,借助虚拟机迁移实现资源的预留,并可以借助动态趋势预测方法来对数据中心负载变化实现预测,并且通过减小值的调整来实现具体操作。通过实验表明,本文所提出的将动态趋势预测和蚁群算法相结合的算法能够有效的提高数据中心的性能,加强响应速度和计算的精确度。 相似文献
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云计算是一种计算方式,这是一种虚拟情况的计算方式,云是网络和计算机等设施的一种比拟性说法,而云计算则是在互联网的基础上建立起来的。通过云计算,计算机操作者可以通过网络进行软件和硬件的共享,这样提高了计算机的工作效率。共享的资源可以提供给任意一台需要资源的计算机和其他使用互联网的设备。人们可以通过浏览器软件或者服务器来对网络上共享的数据资源进行运用和共享。这些链接资源的软件和网络资源都存储在服务器一端,这样就节约了使用者计算机的空间,并且能够同时让很多的人进行访问和对资源的共享。云计算是一种交付模式,是一种能够通过互联网来动态的扩增资源和空间的虚拟状态的资源。这种虚拟资源方便了新世纪人们对计算机网络的需求,因此可以说云计算是一项很重要的网络计算方式。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
在移动云计算中,通过无线通信方式实现数据调度和传输,移动云计算通信信道具有时变特性,对其有效的信道均衡和相位估计是保证云计算质量的基础。传统的时变通信信道估计算法采用多模盲均衡算法,出现码间干扰和相位失衡。提出一种基于二次调频双稳态检测的移动云计算中的时变通信信道估计算法。首先进行移动云计算的通信信道模型构建,基于协议信道邻居构建的通信功率增益模型,进行信道划分协议设计,设计二次调频双稳态检测算法,采用同步算法减少系统子载波间的正交性抑制,得到移动云计算通信系统信道均衡系统,检测移动云计算信道的时变特征,实现准确估计,通过仿真实验进行性能验证。仿真结果表明,该算法具有较大的信道估计性能,抗干扰能力提高,信息增益提高,在云计算通信中具有较好的稳健性。 相似文献
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随着社会经济的发展和科学技术的发达,计算机应用范围进一步扩大,为我国各项事业的发展提供了重要的技术保障。然而,计算机发展带来发展机遇的同时也带来了严重的安全隐患。如何在应用计算机技术的基础上加强计算机的安全保障措施成为新时代的重要问题。本文就云计算的含义和特征进行了简单的概述,并分析了云计算背景下计算机的安全问题以及应该采取何种措施与对策保障其安全。 相似文献
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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
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尽管ERP（Enterprise Resource Plan）项目已经广泛应用于各行各业,然而,在海量数据处理困难和云计算迅速发展的背景下,优化网络虚拟机成为云计算研究中的热点问题。论文首先分析了SR-IOV网络规范,针对网络虚拟机CPU执行效率较低、系统I/O设备性能较低的问题,提出了新的SR-IOV系统框架,利用物理功能和虚拟功能安全通信的优势,从而实现了提高CPU执行效率和虚拟机性能的双重任务。 相似文献
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本文通过分析物联网、云计算和大数据等新技术对计算机专业中等职业教育的挑战,提出通过建立完善的新型课程体系、培养新型教师队伍和形成新型教学方法体系,应对新技术挑战的策略,以利于培养能够适应新技术挑战和社会经济发展需求的优秀的计算机中等职业学生,提高我国计算机专业中等职业教育水平。 相似文献
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为了最大限度优化云计算资源分配中的执行速度,平均响应时间和系统利用率,提出一种基于高斯差分变异蝙蝠算法(GDMBA)的云计算资源调度优化方法。首先引入高斯差分变异改进蝙蝠算法,避免蝙蝠个体陷入局部最优,改进后的算法加快了收敛速度,提高了收敛精度,然后采用GDMBA对资源调度进行寻优。仿真实验表明,GDMBA有效提高了算法性能,在云计算的资源调度中有效优化了云计算系统中的资源调度能力,提高了云计算资源的利用率。 相似文献