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公开(公告)号:CN110399203A
公开(公告)日:2019-11-01
申请号:CN201910677710.0
申请日:2019-07-25
申请人: 南京邮电大学
摘要: 一种基于弗雷歇距离的云计算虚拟机迁移方法,先将云数据中心的超载物理机筛选出来,采用最少虚拟机迁移算法选择待迁移的虚拟机并预测其未来t个时间内的资源使用情况,然后计算未超载主机的剩余资源并预测其未来t个时间内的资源剩余情况。接着使用弗雷歇距离计算待迁移虚拟机的资源使用曲线和为超载物理机的资源剩余曲线的相似度,选择相似度取值最大的一组虚拟机和物理机完成迁移。本发明分析了一台物理机上虚拟机资源请求在时间上的分布,并且预测了虚拟机未来一段时间的资源使用情况以及物理机未来一段时间的资源剩余情况,可以保证迁移后的物理机在未来的一段时间内负载均衡,减少了单位时间内虚拟机的迁移次数,降低了云数据中心的能耗。
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公开(公告)号:CN108021435A
公开(公告)日:2018-05-11
申请号:CN201711338393.7
申请日:2017-12-14
申请人: 南京邮电大学
摘要: 本发明涉及一种基于截止时间的具有容错能力的云计算任务流调度方法,将截止时间按比例分配到每层上,为高优先级的任务选择虚拟机,最终选定的虚拟机要满足该任务的完成时间小于所在层的截止时间;不仅考虑到用户要求的截止时间,在任务执行过程中虚拟机出错的情况也同时被考虑进来,更加接近实际生产环境下的云计算场景,可以有效地发挥虚拟机的计算能力,缩短整个应用的完成时间。
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公开(公告)号:CN108021435B
公开(公告)日:2022-01-04
申请号:CN201711338393.7
申请日:2017-12-14
申请人: 南京邮电大学
摘要: 本发明涉及一种基于截止时间的具有容错能力的云计算任务流调度方法,将截止时间按比例分配到每层上,为高优先级的任务选择虚拟机,最终选定的虚拟机要满足该任务的完成时间小于所在层的截止时间;不仅考虑到用户要求的截止时间,在任务执行过程中虚拟机出错的情况也同时被考虑进来,更加接近实际生产环境下的云计算场景,可以有效地发挥虚拟机的计算能力,缩短整个应用的完成时间。
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公开(公告)号:CN108196935B
公开(公告)日:2021-11-02
申请号:CN201711273007.0
申请日:2017-12-06
申请人: 南京邮电大学
摘要: 本发明涉及一种面向云计算的虚拟机节能迁移方法,较目前主流的虚拟机迁移方法而言,在小容量的服务器过载时,采用最小迁移时间的虚拟机选择算法,对服务性能影响较小,使因虚拟机迁移和服务器过载而产生的服务性能的损失维持在较低的水平;在大容量的服务器过载时,采用最少虚拟机迁移算法选择待迁移的虚拟机,较快的解除服务器过载问题,减少虚拟机迁移次数,能够有效提高虚拟机的迁移效率。
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公开(公告)号:CN108418858B
公开(公告)日:2021-07-02
申请号:CN201810062627.8
申请日:2018-01-23
申请人: 南京邮电大学
IPC分类号: H04L29/08
摘要: 本发明涉及一种面向Geo‑distributed云存储的数据副本放置方法,针对现有技术的不足,对其进行改进,在Geo‑distributed环境下云存储中数据中心分布在不同物理位置上,主要考虑各个数据中心之间的数据迁移代价,根据历史统计预测本周期内的数据副本的访问热度,进而计算出数据副本的系数,在放置数据副本时,综合考虑数据副本在各个数据中心的访问热度和各个数据中心本身的物理能力值,这样既可以最大化保证数据本地化,减少数据中心之间的数据块迁移,又保证系统性能提高任务执行效率。
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公开(公告)号:CN108418858A
公开(公告)日:2018-08-17
申请号:CN201810062627.8
申请日:2018-01-23
申请人: 南京邮电大学
IPC分类号: H04L29/08
摘要: 本发明涉及一种面向Geo-distributed云存储的数据副本放置方法,针对现有技术的不足,对其进行改进,在Geo-distributed环境下云存储中数据中心分布在不同物理位置上,主要考虑各个数据中心之间的数据迁移代价,根据历史统计预测本周期内的数据副本的访问热度,进而计算出数据副本的系数,在放置数据副本时,综合考虑数据副本在各个数据中心的访问热度和各个数据中心本身的物理能力值,这样既可以最大化保证数据本地化,减少数据中心之间的数据块迁移,又保证系统性能提高任务执行效率。
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公开(公告)号:CN108196935A
公开(公告)日:2018-06-22
申请号:CN201711273007.0
申请日:2017-12-06
申请人: 南京邮电大学
摘要: 本发明涉及一种面向云计算的虚拟机节能迁移方法,较目前主流的虚拟机迁移方法而言,在小容量的服务器过载时,采用最小迁移时间的虚拟机选择算法,对服务性能影响较小,使因虚拟机迁移和服务器过载而产生的服务性能的损失维持在较低的水平;在大容量的服务器过载时,采用最少虚拟机迁移算法选择待迁移的虚拟机,较快的解除服务器过载问题,减少虚拟机迁移次数,能够有效提高虚拟机的迁移效率。
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