基于車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的云平臺資源調(diào)度問題的研究.pdf

1、基于車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的云計算支撐平臺利用虛擬化技術(shù)將不同類型的物理服務(wù)器和虛擬機等異構(gòu)資源整合成一個虛擬資源池，按需為不同的用戶提供不同類型的車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)。車聯(lián)網(wǎng)大部分具體應(yīng)用服務(wù)具有實時性強等特點，這些特點對車聯(lián)網(wǎng)云平臺提出了更高層次的要求。資源調(diào)度一直是云計算研究的重要課題之一，其調(diào)度問題的好壞直接影響到云平臺的穩(wěn)定性和服務(wù)的可靠性。因此，研究車聯(lián)網(wǎng)云平臺上的資源調(diào)度算法有著非常重要的理論和現(xiàn)實意義。
　　本文在車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用背景下，

2、對云計算的資源調(diào)度問題進行以下兩個方面的研究：⑴車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用具有多用戶、多業(yè)務(wù)、高并發(fā)等特點。為了保障車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用在云平臺上快速、穩(wěn)定和可靠的運行，在云計算的基礎(chǔ)上，本文提出一種基于車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的MCT-LB-GSA(Minimum Completion Time-Load Balance-Greedy Scheduling Algorithm)任務(wù)調(diào)度算法。算法以虛擬機資源的當(dāng)前負(fù)載作為約束條件，依照貪心策略將任務(wù)調(diào)度到當(dāng)前負(fù)載較輕且具有最

3、小任務(wù)完成時間上的虛擬機資源上。在CloudSim環(huán)境下進行了實驗仿真，實驗結(jié)果證明:該算法在保證最優(yōu)任務(wù)調(diào)度跨度的同時也有效地實現(xiàn)了資源負(fù)載均衡，提高了資源利用率。⑵車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的特點與云計算數(shù)據(jù)中心物理主機配置的不一致通常會引起負(fù)載不均衡。針對該問題，本文提出一種基于車聯(lián)網(wǎng)的CDM-CU(Combining the distancematching and comprehensive utilization)虛擬機部署算法。本算法并不