WRR算法能为业务流提供最佳的QoS保证

对几种队列调度算法(先来先服务调度算法、严格的优先级调度算法、循环调度算法、加权循环调度算法)进行了对比研究,选择出适合用于区分服务网络中保证QoS方案的队列调度算法—WRR。     

基于SDN的多媒体流QoS队列调度机制研究

随着多媒体新兴应用的不断涌现,网络规模日益复杂.为提高不同优先级多媒体业务的传输能力,保障业务的服务质量需求,结合软件定义网络技术,设计一种基于SDN的队列调度模型.同时,为了有效提高新型队列调度模型下数据的传输质量,避免产生网络拥塞,将复杂的网络抽象为M/M/1和M/D/1排队模型,并提出一种基于SDN的排队论时延模型,分析了新模型下MLFQ分组调度算法并对不同分组调度算法性能进行对比分析.仿真结果表明,基于SDN的多媒体流QoS队列调度机制在满足网络不同多媒体业务优先级要求的基础上,降低了数据传输时延和丢包率,增加了链路带宽利用率.     

WFQ与WRR调度算法的性能分析与改进

不同类别的业务对时延及时延抖动的要求是不同的,为了满足不同业务的服务质量(QoS),选择一种合适的队列调度算法至关重要. 研究了分组长度对WRR及WFQ算法公平性以及时延性能的影响,并提出了一种基于分组长度及队列权重的改进型WRR算法——enhanced-WRR. 仿真结果表明,当分组长度相同时,WRR与WFQ的时延性能几乎一致;当分组长度不同时,WRR算法不能保证高优先级队列的时延要求,而E-WRR算法的时延性能逼近WFQ算法,能很好地保证高优先级队列的时延要求,并且极大降低了算法复杂度.      

一种面向教育云资源共享的优先级队列任务调度算法

针对教育云资源共享中任务调度时优先级不同带来的挑战,提出了一种基于任务优先级的最优调度算法优化教育服务质量.文章首先分析了各种任务的服务质量需求,对任务进行优先级分类,设计了一种基于优先级的队列调度核心算法.然后,分析了所设计调度算法的实施过程和具体步骤.仿真结果验证了优先级队列任务调度算法能够降低系统的处理时延,从而...     

基于双优先级队列的异构分布式控制系统容错调度算法

在对分布式控制系统进行分析的基础上,给出了任务模型和处理器模型.为了调度多种实时性的任务,提出了双优先级队列调度算法,用于调度每个处理器上的任务.该算法设置2个优先级队列,其中高优先级队列用于调度实时任务,低优先级队列用于调度非实时任务,高优先级队列中的任务可抢占低优先级队列中的任务.在此基础上,采用版本复制技术使系统具有容错能力,并分析了任务的容错可调度条件.基于此,采用首次适应的启发式任务分配策略,将任务分配到各个处理器上,在确保任务容错可调度的条件下使处理器负载均衡.仿真结果表明所提出的算法是有效的.     

PFTS交换中借还-加权轮询调度算法

针对PFTS交换节点的输入端口多优先级队列环境，提出了带有“借还”思想的加权轮询调度算法BR—WRR（Borrow ＆ Return Weighted Round Robin）．对现有的WRR调度算法进行了扩展，提出了BR—WRR调度算法．仿真结果表明BR—WRR调度算法对于高优先级Burst业务，在传输时延、传输抖动、Burst各帧的保序性等方面，均优于WRR调度算法，同时又在一定程度上保证了各优先级队列调度上的公平性．     

OBS网络中基于改进波长分组技术的QoS策略

在光突发交换（optical burst switching,OBS）网络中如何支持服务质量（quality of service,QoS）是一个很重要的问题,为了能在对高优先级业务提供足够保障的同时,尽量减小低优先级业务的丢包率,提出一种能有效支持QoS的新方案.该方案在改进的波长分组预留策略（improved wavelength grouping,IWG）基础上结合使用了最适合空隙填充算法（best fit-void filling,BF-VF）和光纤延迟线（fiber delay line,FDL）技术,可以根据各个优先级业务丢包率的变化情况,动态地调整各个优先级业务使用的波长数目,并且通过计算信道利用因子将数据突发调度到合适的信道Viod上,同时为调度失败的突发包提供了二次调度的机会.仿真结果表明,该算法可以在不同的网络状态下有效提高信道的利用率,降低整体丢包率,并能很好地支持QoS.     

一种多策略要素的数据访问调度算法

考虑到任务的重要性、截止时间和资源分布等因素,设计了一种多策略要素的调度算法(MPES),以解决不完全独立的多源分布式气象水文数据库的访问控制问题.该算法为不同优先级的任务设定不同调度窗口,并对节点的安全级别、内容属性和负荷情况进行匹配判定,选择最佳服务节点,以优化系统公平性和整体效率.MPES算法根据队列优先级和可利用的服务资源,动态计算和调整调度窗口;优先级越高的队列,调度窗口越大,意味着可被服务的任务越多.在每个队列调度窗口时间内的任务被轮流执行.对于同一队列中的任务,根据最小松弛度优先调度策略,决定其进入调度窗口的次序,保证接近截止期的任务先执行.仿真试验结果表明,在不同的网络负荷下,MPES算法得到的分布式数据库访问任务的服务效率和公平性较MCT算法和Min-Min算法均有明显提高,尤其是高负荷情况下,总服务时间减少了11.4％ ～12.3％.     

具有优先级区分的RED算法研究

为解决网络拥塞问题,实现网络用户的服务区分,提出了一种基于IPv6网络的可区分用户优先级的主动队列管理算法,即优先级区分RED(Random Early Detection)算法.该算法在IPv6基本报头的流标签域中标记用户的优先级,并对不同优先级的数据包进行不同的丢包处理.通过OMNeT++3.2模拟仿真的实验结果表明,基于IPv6网络的优先级区分RED算法能区分用户的优先级,保证了有优先级用户的服务质量.     

基于优先级权重的 Hadoop YARN 调度算法

为解决 Hadoop 现有调度器调度任务时不能根据任务的紧迫程度分配资源的问题, 研究 YARN 中的资源 调度机制, 改进原调度器(Capacity Scheduler), 提出一种基于优先级权重的 Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator)调度算法(Weight Scheduler Based on Priority)。 为叶子队列设置队列优先级, 结合队列资源利用率和 队列优先级选择队列; 将应用程序的初始权重设置为应用程序优先级的大小, 通过等待时间判断是否更新权 重, 根据权重对队列中的应用程序进行排序, 调度时优先为权重高的应用程序分配资源。 实验结果表明, 与原 有调度算法相比, 改进算法平均任务执行时间约减少 141 s, 平均等待时间减少 34. 5%, 保证了用户执行任务 的相对公平, 提高了用户总体满意度。     

具有优先级区分的RED算法研究

为解决网络拥塞问题, 实现网络用户的服务区分, 提出了一种基于IPv6网络的可区分用户优先级的主动队列管理算法, 即优先级区分RED(Random Early Detection)算法。该算法在IPv6基本报头的流标签域中标记用户的优先级, 并对不同优先级的数据包进行不同的丢包处理。通过OMNeT++3.2模拟仿真的实验结果表明, 基于IPv6网络的优先级区分RED算法能区分用户的优先级, 保证了有优先级用户的服务质量。     

面向队列调度算法的通用验证评估方法

研究了一种面向基于服务质量(Qo S)的多优先级消息队列调度算法的通用验证评估方法。从消息生成、时效性判断、发送策略评估和发送结果统计等方面建立了模型;并对某2.4 Kbps信道进行了系统仿真,统计得出了在该调度算法下的最优发送方案及消息丢包率。仿真结果表明文中设计的通用验证评估方法能够模拟调度算法所设计的消息发送规则和优先级翻转策略,并进一步以丢包率等Qo S参数为评价依据,证明对该队列调度算法验证评估的有效性。     

Hadoop平台下MapReduce模型调度算法研究

针对Hadoop默认FIFO调度算法和Fair调度算法、Capacity调度算法的不足,引入了一种基于优先权的自适应MapReduce调度算法.该算法利用作业权值为不同的Job分配不同的系统资源,同时根据各TaskTracker节点反馈回来的消息调整可执行队列的长度,以达到各节点负载平衡,提高系统的执行效率.     

支持区分服务的队列调度与管理

首先分析了区分服务中提供的各种服务之间的映射关系,然后提出了一种边界路由器采用漏桶标记算法、核心路由器采用In和Out随机提前检测算法支持区分服务的路由队列调度与管理实现方案.最后用ns-2.26网络仿真器对实现方案的公平性、带宽使用效率进行了仿真试验和性能分析.仿真试验结果表明:可以对不同业务流提供有区别的服务质量QoS保证,证明了该方案的有效性和可行性.     

基于时限单调算法的混合任务实时调度算法的研究与设计

周期任务与非周期任务的混合调度是实时调度研究的一个重要方向。针对现代嵌入式实时系统的任务特性,和经典实时调度算法只调度周期任务的特点,提出一种新的静态优先级调度算法——混合任务时限单调算法(Periodic and Aperiodic Deadline Monotonic,PADM)。该方法结合时限单调(DM)算法和先来先服务(FCFS)算法,将非周期任务量化为周期任务,且非周期任务在其裕度为零时优先级最高。通过理论分析和具体实验比较,在任务集轻载情况下,PADM算法尽可能地保证周期任务的完成率和非周期任务的时限,同时所带来的额外开销小,计算复杂度低,实现方便,是一种有效的混合任务调度算法。     

基于QoS约束的网格任务调度算法

针对网格环境下不同类型的用户任务执行时间差异较大的问题,在对现有网格调度算法研究之后,基于Min-min算法和Sufferage算法提出了基于任务QoS约束与任务损失度的最小最早完成时间算法QDSM。算法克服了Min-min算法仅追求局部最优而忽视了全局的缺点。分析测试结果表明,算法实现了调度跨度与负载均衡、用户QoS约束的统一,在综合性能上有较大提高。