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J-GLOBAL ID：201802239439865757   整理番号：18A1102243

クラウドコンピューティングにおけるマルチサーバサービス能力最適化スケジューリングシミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Optimal Scheduling of Multi Server Service Capability in Cloud Computing

著者 (1件)： Luo Nanchao (阿ba師范学院計算机科学系,四川wen川,623002)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 35  号： 1  ページ： 382-385  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティングにおけるマルチサーバサービス能力の最適化スケジューリングは,クラウドコンピューティングマルチサーバの負荷バランスを効果的に実現することができた。サーバサービス能力のスケジューリングは,マルチサーバのスケジューリングエネルギー消費を最小化し,マルチサーバのサービス能力のスケジューリングを完成するために,マルチサーバの動的スケジューリングを必要とする。伝統的方法は,マルチサーバ共同スケジューリングの最小エネルギー消費を目標に,適応度関数を調整するが,サーバスケジューリングエネルギー消費の最小化を無視し,スケジューリング精度が低い。量子最適化に基づくマルチサーバ共同スケジューリングモデルを提案した。エネルギー消費最適化法を,サービスタスクの共同スケジューリングプロセスに適用して,すべてのサーバで最短のタスクを完成し,対応するサーバにマッピングした。..................................最小タスク量の各サーバでの実行エネルギー消費を計算し、マルチサーバスケジューリング遷移タイミングの選択を完成し、繰り返し-停止移動方法に基づいてマルチサーバに対して動的スケジューリングを行った。次に,マルチサーバスケジューリングのエネルギー消費を最小化し,マルチサーバ共同スケジューリングモデルを通して,クラウドコンピューティングサーバを最小の総時間を通してスケジューリングタスクを完成させる。実験結果は,提案モデルがより高い負荷平衡度を得ることができ,資源利用率が高いことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *スケジューリング ,  エネルギー消費 ,  負荷分散 ,  *最適化
準シソーラス用語： 資源利用 ,  適応度関数 ,  最小エネルギー原理 ,  動的スケジューリング ,  *クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Cloud computing ,  Multi-server ,  Service capability scheduling

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J)

タイトルに関連する用語 (8件)： クラウドコンピューティング ,  マルチ ,  サーバ ,  サービス ,  能力 ,  最適化 ,  スケジューリング ,  シミュレーション