云环境下可用性感知的并行任务调度方法-计算机研究与发展.PDF
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第40卷 第12期 计 算 机 工 程 2014年12月
Vol.40 No.12 Computer Engineering December 2014
·云计算专题 ·
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可用性感知的非合作博弈云计算任务调度算法研究.pdf
摘要
摘要
云计算任务调度算法影响云服务商和云用户的效益。高效的任务调度算法能
够提高云计算系统的整体效益。在任务调度过程中，服务器过载导致任务排队时
间增加，会降低云计算系统的效益。因此，降低负载不均衡度是高效的任务调度
算法的目标之一。
本文提出了一种可用性感知的非合作博弈云计算任务调度算法（Availability-
AwareTaskSchedulingAlgorithm,AATSA），在该算法中云用户通过感知虚拟机可
用性来降低系统的负载不均衡度。具体来说，本文将任务调度过程看作处于竞争
关系的云用户博弈过程，从而能借助博弈论获取任务调度方案，云用户以最小化
自己的任务响应时间和任务
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异构云环境多目标犕豺犿豺狋犻犮优化任务调度方法 - 计算机学报.pdf
第 卷 第 期 计 算 机 学 报
３９ ２
Ｖｏｌ．３９ Ｎｏ．２
年 月
２０１６ ２ ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳ Ｆｅｂ．２０１６
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中期报告
一、研究背景
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为了提高异构系统的性能和效率，一个关键的问题就是如何有效地调度任务。任务调度（TaskScheduling）在计算机科学中是一个非常重要的研究领域，涉及到任务之间的协调和分配，以便合理地使用计算机系统的资源。然而，在异构系统中，由于各个处理器的性能和特性不
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(10)申请公布号 CN 113342497 A
(43)申请公布日 2021.09.03
(21)申请号 202110718200.0
(22)申请日 2021.06.28
(71)申请人 深圳前海微众银行股份有限公司
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(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113360186 A
(43)申请公布日
2021.09.07
(21)申请号 20201
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基于云计算虚拟资源拓扑结构的任务调度-计算机应用研究.DOC
一种面向云计算虚拟机资源拓扑结构的任务调度
张 亮，张曦煌
（江南大学 物联网工程学院，江苏 无锡 214122）
摘 要：针对现有云计算任务调度研究忽视虚拟机间拓扑结构的问题，提出一种兼顾虚拟机资源拓扑结构的任务调度算法。首先，建立云计算任务模型和虚拟机资源拓扑模型，然后综合虚拟机处理性能和拓扑距离两个方面，提出虚拟机-任务适应度评价函数，计算、评价虚拟机的综合性能，将任务分配到综合性能优的虚拟机上。通过仿真实验将该算法与HEFT、DCP进行对比，实验结果表明在考虑虚拟机间拓扑结构的情形下，面向不同类型、不同规模的任务集合，该算法比其他算法平均任务完成时间小，且具有较优的适应性。
关键词：
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容错计算机网络系统综合可用性基本理论与分析方法研究.ppt
容错计算机网络系统可用性 分析方法 计算机网络可用性研究的意义 各种计算机网络的应用越来越广泛； 计算机网络发生故障将会造成无可估量的生命和财产损失； 为了提高网络的可靠性，产生了容错计算机网络； 计算机网络可用性的研究至今还没有形成一个完整的理论体系； 如何评价网络的可用性没有统一的定义。 计算机网络的组成及特点 计算机网络可靠性影响因素 计算机网络的容错技术 网络连接端容错 服务器系统的容错技术 镜像磁盘存储技术 廉价冗余磁盘阵列技术 群集技术 双服务器系统 工作站容错技术及其它 对于一些重要的应用站点，一是要考虑备用工作站，注意并不是1个站点配1个备用工作站，而是多个站点配1个工作站；
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云计算环境下资源分配与任务调度研究 目 录 研究背景 研究背景 云计算厂商都有自己资源分配与任务调度模式，但并没有统一的标准和规范。在云计算中，资源分配的效率非常重要，对云计算平台的系统综合性能影响很大 。 相关研究 IBM蓝云架构 相关研究 MapReduce调度模型 本文模型与算法 基于任务分类及蚁群算法的 云计算系统调度模型 本文模型与算法 主要考虑因素 1、用户对云计算资源需求的多样性与偏 好性，如何作Qos保证 2、云计算平台带宽利用率 3、公平性因素 本
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有限元并行计算的任务调度论文
摘要：
随着科学计算和工程模拟的复杂性不断增加，有限元方法（FiniteElementMethod，FEM）在解决大规模计算问题中发挥着越来越重要的作用。然而，传统的有限元计算方法在处理大规模问题时，往往受到计算资源和计算时间的限制。为了提高计算效率，有限元并行计算成为研究的热点。本文旨在探讨有限元并行计算中的任务调度问题，分析任务调度的关键因素，并提出一种有效的任务调度策略，以提高并行计算的性能。
关键词：有限元；并行计算；任务调度；性能优化
一、引言
（一）有限元并行计算的重要性
1.内容一：提高计算效率
1.1有限元方法在解决复杂工程问题中的应用日益广泛，计
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题目：云计算任务调度的势博弈方法研究
一、研究背景和意义
云计算技术为我们提供了一种高效的资源共享方式，其广泛应用在各个领域。云计算具有强大的计算能力和存储能力，可以降低本地计算机的负担，提高计算任务的执行效率和速度，使得许多计算密集型的应用得以实现。因此，云计算技术成为了当前计算领域的热点之一。
云计算任务调度是指将用户提交的任务分配给云计算系统中的资源进行执行的过程。良好的任务调度算法可以使得云计算系统的负载均衡，提高系统的利用率和性能。现有的云计算任务调度算法主要侧重于负载均衡和资源利用率最大化等方面，而在任务分配中考虑用户的优化收益往往被忽略。
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边缘计算中DAG任务调度优化方法研究
一、引言
随着互联网的飞速发展，云计算技术为数据的高效处理和存储提供了强有力的支持。然而，边缘计算作为云计算的延伸，其在本地数据分析和即时响应等方面展现出更大的优势。在边缘计算环境中，有向无环图（DAG）任务调度扮演着至关重要的角色。本文将针对边缘计算中的DAG任务调度优化方法进行深入研究，探讨其在实际应用中的优势和挑战。
二、边缘计算与DAG任务概述
边缘计算是一种分布式计算模式，它将数据处理和分析的任务转移到网络边缘的设备上，以减少数据传输的延迟和提高响应速度。DAG（有向无环图）任务则是一种常见的工作流模型，用于描述任务之间的依赖关系。在边缘计算环境