面向云计算的任务分类方法

被引:18
作者
陈廷伟
周山杰
秦明达
机构
[1] 辽宁大学信息学院
关键词
云计算; 资源; 需求特性; 分类; 利用率;
D O I
暂无
中图分类号
TP3 [计算技术、计算机技术];
学科分类号
080201 [机械制造及其自动化];
摘要
为提高云计算中心的资源利用率,可以通过分析任务的请求方式、度量任务中应用程序的性能、模拟运行任务等方法有效估测出任务对处理器、网络带宽、磁盘等各类资源的需求特性。然后根据资源的需求特性,将任务分为计算型、通信型、磁盘型、综合型等多种类型,进而再将分类后的任务与特定类型的虚拟机实例相结合,来实现对各类资源的有效利用。实验结果表明,任务分类方法可以有效地分出任务的类型,和未使用任务分类的方法相比,其执行过程中能有效减少虚拟机的迁移和整合次数。
引用
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页码:2719 / 2723+2727 +2727
页数:6
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计算机工程, 2011, 37 (11) :31-33
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车喜龙 ;
唐阔 .
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[3]
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程朝辉 ;
李伟 ;
涂亚明 ;
不详 .
计算机工程与应用 , 2005, (24) :118-120
[4]
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Kansal, Aman ;
Zhao, Feng .
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