公开(公告)号：CN109101316B

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN201810756540.0

申请日：2018-07-11

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 程维文 ,  闫午阳 ,  陈建新 ,  李连万

IPC: G06F9/455 ,  G06F9/48 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明揭示了一种能效相关的云计算平台资源调度方法，包括：S1、服务器主机功耗模型建立步骤，根据服务器主机功耗与CPU利用率的关系，确立服务器主机功耗与CPU利用率的关系式；S2、目标函数建立步骤，结合已建立的服务器主机功耗模型，以数据中心功耗最小为目标建立目标函数；S3、算法初始化步骤，使用降序最佳适应算法对目标函数进行首轮搜索，将搜索到的初始解作为后续算法的初始条件；S4、信息素更新步骤，使用蚁群算法对目标函数进行迭代循环并最终得到结果。本发明利用蚁群算法的思想，能够在保证服务器主机资源利用率的情况下，降低大型数据中心的整体功耗。

公开(公告)号：CN109062657A

公开(公告)日：2018-12-21

申请号：CN201810705833.6

申请日：2018-07-02

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈建新 ,  李连万 ,  周亮 ,  闫午阳

IPC: G06F9/455 ,  G06F9/50 ,  G06F9/48 ,  G06N3/00

CPC classification number: G06F9/45558 ,  G06F9/4881 ,  G06F9/5077 ,  G06F2009/4557 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明揭示了一种基于粒子群优化的Docker容器调度方法，包括如下步骤：S1、粒子编码步骤，将粒子群算法应用到Docker容器的调度中，通过自然数编码，将粒子群中的粒子编码长度与容器的任务相对应；S2、种群初始化步骤，在问题解空间内随机初始化NP个粒子的位置和速度，设定粒子群算法参数；S3、适应度函数步骤，使用适应度函数评价粒子的好坏，粒子以适应度函数大小为目标，不断迭代更新，直至满足停止条件，根据适应度函数的结果，更新粒子最优值和总体最优值；S4、模拟退火步骤，对已更新的最优值进行模拟退火，避免粒子群算法陷入局部最优解。本发明所提出的调度方法不仅仅实现了Docker集群各节点的负载均衡，还能完全发挥集群的整体性能。

公开(公告)号：CN107341041B

公开(公告)日：2020-08-11

申请号：CN201710500564.5

申请日：2017-06-27

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 程维文 ,  袁佳欣 ,  陈建新 ,  李连万 ,  闫午阳

IPC: G06F9/455 ,  G06F9/48

Abstract: 本发明公开了一种基于优先队列的云任务多维约束回填调度方法，该方法克服了云计算中传统回填调度算法和其改进回填调度算法中考虑任务指标过于单一造成的回填性能不佳，虚拟机资源占空比变大的缺陷；综合考虑申请处理器核心数量和批量任务中独立任务的预计执行时长这两个维度进行权衡，利用回填权重系数的值构建了基于最小二叉堆的优先队列来优先回填申请资源较少而且预计执行时间较长的任务，并且增加内存占用和带宽占用等约束条件。本发明提高了单位时间内虚拟机计算资源的利用率，减少了批量任务的最终完成时间，降低了任务平均等待时延。

公开(公告)号：CN109101316A

公开(公告)日：2018-12-28

申请号：CN201810756540.0

申请日：2018-07-11

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 程维文 ,  闫午阳 ,  陈建新 ,  李连万

IPC: G06F9/455 ,  G06F9/48 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明揭示了一种能效相关的云计算平台资源调度方法，包括：S1、服务器主机功耗模型建立步骤，根据服务器主机功耗与CPU利用率的关系，确立服务器主机功耗与CPU利用率的关系式；S2、目标函数建立步骤，结合已建立的服务器主机功耗模型，以数据中心功耗最小为目标建立目标函数；S3、算法初始化步骤，使用降序最佳适应算法对目标函数进行首轮搜索，将搜索到的初始解作为后续算法的初始条件；S4、信息素更新步骤，使用蚁群算法对目标函数进行迭代循环并最终得到结果。本发明利用蚁群算法的思想，能够在保证服务器主机资源利用率的情况下，降低大型数据中心的整体功耗。

公开(公告)号：CN107341041A

公开(公告)日：2017-11-10

申请号：CN201710500564.5

申请日：2017-06-27

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 程维文 ,  袁佳欣 ,  陈建新 ,  李连万 ,  闫午阳

IPC: G06F9/455 ,  G06F9/48

Abstract: 本发明公开了一种基于优先队列的云任务多维约束回填调度方法，该方法克服了云计算中传统回填调度算法和其改进回填调度算法中考虑任务指标过于单一造成的回填性能不佳，虚拟机资源占空比变大的缺陷；综合考虑申请处理器核心数量和批量任务中独立任务的预计执行时长这两个维度进行权衡，利用回填权重系数的值构建了基于最小二叉堆的优先队列来优先回填申请资源较少而且预计执行时间较长的任务，并且增加内存占用和带宽占用等约束条件。本发明提高了单位时间内虚拟机计算资源的利用率，减少了批量任务的最终完成时间，降低了任务平均等待时延。