ITV系统中用户请求调度算法研究

从ITV点播的实际需求出发分析了如何采取有效的调度算法来对用户请求、中心的资源进行调度管理,提出并设计了基于动态优先级调整的组处理算法的调度策略,从而有效地提高了系统资源利用率和用户请求相应成功率以及系统响应速度.     

一种基于分组融合策略的三级流调度算法

本文通过对现有流媒体调度算法的分析与研究,提出了一种基于分组融合策略的三级流调度算法。该算法利用分组融合策略来处理系统中的补丁流,提高了系统资源利用率和效率。实验结果表明:该算法在用户请求撤销率、用户平均等待时间方面较传统的先来先服务算法有所改善,是VOD视频点播系统中一种有效的调度策略。     

一种基于分组融合策略的三级流调度算法

本文通过对现有流媒体调度算法的分析与研究,提出了一种基于分组融合策略的三级流调度算法。该算法利用分组融合策略来处理系统中的补丁流,提高了系统资源利用率和效率。实验结果表明：该算法在用户请求撤销率、用户平均等待时间方面较传统的先来先服务算法有所改善,是VOD视频点播系统中一种有效的调度策略。     

基于负载均衡的在线云存储流量调度研究

在线云存储流量的调度问题是当前网络的研究热点。针对在线云存储系统中的文件上传请求调度问题,现有方案很少满足为用户提供不同带宽保证这一需求。针对不同付费级别用户要求不同带宽保证的服务场景,设计了基于请求队列长度的最大权重调度机制以及实际中可用的分布式二次随机选择调度算法,旨在实现系统服务器的流量均衡,同时最大化系统吞吐量。证明了最大权重调度机制能够保证系统稳定性,并且最大化系统吞吐量。实验结果表明,二次随机选择算法能够获得接近于最大权重调度机制的性能,较小的时间延迟和较大的系统吞吐量。其性能优于传统的Round-Robin调度算法。     

一种基于需求的实时事务广播调度策略

为响应最多事务请求和满足定时限制的要求,提出了一种按需广播的实时事务广播调度策略.该实时调度策略分为两个阶段,第一阶段根据截止期、数据项的请求个数计算每一个用户请求的优先权,从中选择最高优先权值的事务请求;第二阶段确定广播数据项的顺序.实验结果表明,在减少截止错失率和算法调度有效率方面,它比现有的SIN和EDF-T有明显的优越性.     

融合唤醒阈值与半休眠模式的云虚拟机调度策略

为了满足云用户请求响应要求的同时进一步提高云平台能量效率,融合唤醒阈值与半休眠模式,提出一种新型的云虚拟机调度策略。在一个半休眠周期结束时刻,如果缓冲区中等待的云用户请求数达到阈值N,虚拟机则由半休眠状态转入唤醒状态,以正常速率为云用户请求提供服务;否则,虚拟机将重新开始一次新的半休眠周期,持续为云用户请求提供低速服务。根据云虚拟机调度策略的原理,建立一个具有N策略和多重异步工作休假的多服务台排队模型。利用拟生灭过程和矩阵几何解方法,推导云用户请求平均逗留时间与系统节能率等性能指标。综合数值分析实验和系统仿真实验,评估云虚拟机调度策略的系统性能。构造成本函数,利用蚁群智能寻优算法,给出云虚拟机调度策略的优化方案。     

cdma2000 1x EV-DO前向链路高速分组数据传输中的调度算法

在保证用户间公平性的前提下,为尽量提高cdma2000的增强型1xEV DO系统前向链路的数据吞吐量,通过讨论现有的多种调度算法原理,分析了影响系统吞吐量和公平性的因素,在此基础上提出将用户平均请求传输速率、限制用户最小平均传输速率和系统最小吞吐量的影响同时引入调度算法的思想,通过在CadenceSPW软件平台上的仿真研究表明,改进后的调度算法在保持公平性的前提下,有效提高了系统前向链路吞吐量.     

双头磁盘系统的实时调度算法

对双头磁盘系统模型和调度算法进行实时化扩展,设计了三种实时调度算法,最早截止期优选（ＥＤＦ）算法,可满足的最早截止期优点（Ｆ－ＥＤＦ）算法和忽视超期限请求（ＩＧＭ－ＥＤＦ）算法,由于这三种算法充分考虑了Ｉ／Ｏ请求的截止期限,使双头磁盘系统能满足更多的实时Ｉ／Ｏ请求,实时调度算法的性能模拟实验表明,实时调度算法比非实时算法能更好满足实时Ｉ／Ｏ请求的期限要求,三种实时调度算法中,ＩＧＭ－ＥＤＦ的性能最     

面向多请求的并行体绘制算法

为了提高并行体绘制算法在处理连续多个绘制请求时计算资源的利用率,提出了一种面向多请求的并行体绘制算法.该算法从两个层次并行处理多绘制请求,首先是不同请求之间的并行计算,其次是对单个请求的并行绘制.根据请求和节点的数目,提出了一种合理的任务分配策略,不仅及时响应用户请求,而且降低了连续多请求的总绘制时间.为便于负载平衡的实现,采用动态资源调度策略.在清华高性能集群计算机系统上实现了该算法.用32个处理器处理16个请求时,与现有其他算法相比,总绘制时间减少了约9.676 s, 响应延迟只增加了0.378 s.     

基于公平性的Xen虚拟机磁盘调度改进算法

本文提出了基于权重的磁盘调度算法，称为改进的ICFQ算法，解决了Xen Linux的CFQ调度算法存在的公平性问题。ICFQ引入了10权重参数，并将磁盘服务时间作为公平性衡量的标准（取代了原CFQ算法以请求处理数量为公平性度量标准的做法）。同时．新算法将IO处理在一个轮转调度周期中多使用的磁盘时间从下一个调度周期的时间份额中减去．从而实现了各个用户域之间在磁盘服务时间纬度上的公平性保障。另外，当系统中只有一个活动的10请求域时，时间补偿算法将不被使用，从而最大可能的提升系统的10吞吐量。通过实验证明，ICFQ调度算法能较好的解决CFQ算法公平性缺失的问题，同时保持和CFQ算法相近的整体IO吞吐率。     

面向对象数据库多粒度锁的双队列调度算法

引入了双队列调度策略（ＤＱＳ）的思想,建立了多粒度锁的双队列调度模型,设计出该模型的调度算法,通过模拟实验对单队列调度算法和双队列调度算法进行性能评价,从模拟结果中定量分析出在锁请求的到达率较大时,双队列调度算法从单队列调度算法要优越。研究了切换周期,等待队列最大长度,锁请求服务率与调度性能之间的关系。     

面向对象数据库多粒度锁的双队列调度算法

引入了双队列调度策略（ＤＱＳ）的思想,建立了多粒度锁的双队列调度模型,设计出该模型的调度算法．通过模拟实验对单队列调度算法和双队列调度算法进行性能评价,从模拟结果中定量分析出在锁请求的到达率较大时,双队列调度算法比单队列调度算法要优越．研究了切换周期、等待队列最大长度、锁请求服务率与调度性能之间的关系．     

基于云平台的软件服务流引擎技术研究

传统的工作流自动化处理大多是针对固定的较为简单的执行单元,不能适应复杂的SaaS服务要求。为同时向大规模访问用户提供可靠实时的云计算服务,文章设计了软件服务流,高效、实时、稳定的调度算法是软件服务流成功实施的关键。通过服务抽象过程把复杂的用户自定制请求匹配成云平台的可执行单元后,软件服务流引擎利用文中提出的EOE实时调度算法处理用户请求,交付下层执行,监控执行进程、系统状态,实现软件服务流的自动化高效运行。最后,给出了在海洋环境信息云服务体系框架下的实现。     

基于IP和Web内容等级的请求调度算法

提出一种基于IP和Web内容等级的请求调度算法.结果表明,该算法能够对不同的客户提供服务区分和性能保证有区分的服务,可以为用户提供较为灵活的Web QoS保证.     

双头磁盘系统的实时调度算法

对双头磁盘系统模型和调度算法进行实时化扩展,设计了三种实时调度算法：最早截止期优先（ＥＤＦ）算法,可满足的最早截止期优先（Ｆ－ＥＤＦ）算法和忽视超期限请求（ＩＧＭ－ＥＤＦ）算法．由于这三种算法充分考虑了Ｉ／Ｏ请求的截止期限,使双头磁盘系统能满足更多的实时Ｉ／Ｏ请求．实时调度算法的性能模拟实验表明：实时调度算法比非实时算法能更好地满足实时Ｉ／Ｏ请求的期限要求．三种实时调度算法中,ＩＧＭ－ＥＤＦ的性能最好,它很适用于硬实时应用;Ｆ－ＥＤＦ算法的性能次之,它最适合于软实时应用．     

基于云计算的资源调度算法优化研究

云计算中资源和信息的处理大都集中在云端进行,在众多用户请求资源服务时,如何建立高效的资源调度策略是大家关注的焦点,也是云计算中的一大难题.文章首先对云计算资源调度及评价指标进行概要介绍,然后通过对经典的云资源调度算法进行分析,归纳分析算法的主要特点,综合考虑其优缺点及影响因素,提出经典的资源调度优化算法,并进行仿真验证.     

采用节点优先级的对等网络流媒体请求量分配算法

在多源协同调度的对等网格(P2P)流媒体系统中,针对现有请求量分配算法不能根据源节点性能动态调整向各节点分配的请求量,导致源节点带宽利用率不高以及服务器负载重的问题,提出一种基于节点优先级的请求量分配算法.该算法根据源节点的历史调度评价和可用数据量计算源节点优先级,调度时根据优先级动态调整分配给各源节点的请求量,优先向历史调度评价好和可用数据量多的源节点分配请求.仿真实验与实际系统测试表明,所提算法可以充分利用源节点带宽资源进行数据传输,较传统算法降低服务器负载17.3%以上,提高了系统可扩展性.     

基于多传感器的智能出租车设备和算法

基于多传感器的智能设备对出租车当前的车辆信息和乘客状态进行检测,并利用后端服务器中的智能调度算法分配出租车.该装置通过出租车上的GPS模块、GPRS模块、单片机控制模块等来实现,其中单片机控制模块通过GPRS模块将GPS模块的信息发送到后端服务器,完成对出租车的监控.调度管理系统的调度算法分析用户对出租汽车的请求信息,计算最接近用户的负荷,发送出租汽车调度指令,完成出租汽车调度.试验分析表明,提出的智能出租车调度管理系统具有较高的效率,能够有效提升出租车运营效率.     

基于磁盘阵列的多队列实时I／O调度算法

研究磁盘阵列的Ｉ／Ｏ调度问题,给出了建立在实时操作系统上的系统调度模型,在分析磁盘的Ｉ／Ｏ调度算法的基础上,提出一种适合磁盘阵列的多队列实时调度算法,该算法为每个磁盘指定了一个请求队列,并根据请求之间的依赖关系确定可并行执行的任务组,测试结果证明,新算法具有很好的性能。     

基于磁盘阵列的多队列实时I/O调度算法

研究磁盘阵列的Ｉ／Ｏ调度问题．给出了建立在实时操作系统上的系统调度模型;在分析磁盘的Ｉ／Ｏ调度算法的基础上,提出一种适合磁盘阵列的多队列实时调度算法．该算法为每个磁盘指定了一个请求队列,并根据请求之间的依赖关系确定可并行执行的任务组．测试结果证明,新算法具有很好的性能