基于粒子群算法的嵌入式云计算资源调度

随着移动互联网的发展,基于嵌入式设备的云计算服务成为研究热点。在国内,嵌入式云计算目前正处于探索研究阶段,云资源管理调度是嵌入式云计算的核心技术之一,其效率直接影响嵌入式云计算系统的性能。为了提高云计算性能,本文提出一种基于粒子群优化算法的云计算任务调度模型。粒子群算法中粒子位置代表可行的资源调度方案,以云计算任务完成时间及资源负载均衡度作为目标函数,通过粒子群优化算法,找出最优资源调度方案。在matlab实验平台进行了仿真,通过大量数据模拟实验表明,该模型可以快速找到最优调度方案,提高资源利用率,具有较好的实用性和可行性。

基于嵌入式云技术的油井液位远程测试系统

针对油井液位远程测试系统中现场嵌入式设备计算资源不足和不能满足远程实时监控的问题,本文基于云计算技术,设计和实现了一套嵌入式云测试系统。基于亚马逊公司的Eucalyptus(桉树)云平台实现了云测试监控中心的功能。测控现场端采用STM32F103微处理器和S3C2440A微处理器实现了测控节点和嵌入式测控服务器的硬件开发,嵌入式测控服务器在嵌入式Linux操作系统的支撑下,通过KVM、QEMU实现了测试设备的虚拟化,测控节点和测控服务器之间采用Modbus通信协议。系统实现了实时测试和远程实时测控的功能,测试结果表明,能满足实际应用的需求。