【摘 要】
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针对虚拟机在实际应用环境中,对于不同数据在不同情况下需要不同优先级输出的问题,采用运筹学优先制M/M/1排队模型,对虚拟机请求作出网络延迟分析并对传统的顺序输出方法加以
【机 构】
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桂林理工大学现代教育技术中心,桂林理工大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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广西高等学校科研项目(YB2014149)
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针对虚拟机在实际应用环境中,对于不同数据在不同情况下需要不同优先级输出的问题,采用运筹学优先制M/M/1排队模型,对虚拟机请求作出网络延迟分析并对传统的顺序输出方法加以改进。结合数据资源在云计算环境下的Map-Reduce模型,提出新的调度算法以及不同于传统算法的度量指标。经过Cloud Sim仿真软件进行模拟实验,结果表明,新的算法将网络延迟以及物理机和虚拟机的CPU、内存等资源综合考虑,在性能上要优于随机算法、转轮算法等传统算法,大大改善了负载均衡度,缩短任务调度总时间,并使总调度时间的负载效率得以提
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