基于Min(c,V)唤醒机制和活跃阈值的云虚拟机调度优化

李梦桃, 徐秀丽

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山西大学学报(自然科学版) ›› 2024, Vol. 47 ›› Issue (05) : 943-953. DOI: 10.13451/j.sxu.ns.2023155

基于Min(c,V)唤醒机制和活跃阈值的云虚拟机调度优化

  • 李梦桃, 徐秀丽
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摘要

为了满足云用户对系统响应性能的需求,同时进一步提高云系统的节能水平,论文提出一种新型虚拟机调度策略。当虚拟机处于休眠状态时,一旦缓冲区内的云任务数超过服务台数c或者休眠定时器到时,所有的虚拟机便立即停止休眠进入唤醒状态。在唤醒期结束时,如果缓冲区内等待的云任务数达到阈值N,虚拟机由唤醒状态转入活跃状态,否则转入空闲状态等待云任务到达。基于上述背景,构建具有Min(c,V)策略与活跃阈值N的可变到达速率的多服务台排队模型。利用矩阵几何解方法,推导出云系统稳态性能指标,并构建合理的收益函数讨论云系统收益问题,综合数值分析验证了所提策略的有效性。

关键词

云计算 / 唤醒机制 / Min(c,V)策略 / 活跃阈值优化

中图分类号

TP393.09

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李梦桃, 徐秀丽. 基于Min(c,V)唤醒机制和活跃阈值的云虚拟机调度优化. 山西大学学报(自然科学版). 2024, 47(05): 943-953 https://doi.org/10.13451/j.sxu.ns.2023155

基金

国家自然科学基金项目(62171143)

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