一种多因素博弈的多租户资源动态分配策略

多租户环境下工作负载的动态性要求云服务提供商能及时响应它们的资源需求,但是由于系统的可用资源是有限的,这需要有行之有效的资源竞争处理策略.针对这种需求,综合考虑租户SLA和租户的资源利用率,建立指导资源分配的博弈模型,通过动态感知和预测多租户运行时资源需求,结合租户SLA优先级和资源利用率进行在线竞拍,再利用博弈效用函数求解,得到最终资源分配策略.在此基础上,设计了租户资源预测、多租户资源竞拍、多租户资源分配等关键过程,实现基于动态负载的多租户应用在线资源分配,并通过实验验证了该策略的有效性.

基于Multilevel CodingTree模型的公路数字化档案标识编码研究

针对高速公路信息化建设中的编码问题,文章提出了基于Multilevel Coding Tree模型的"项目代号+属性+类别+流水号"四段位编码方案。根据该编码的结构,采用概率分析、实验测试和命题证明等手段,验证了编码的唯一性。该编码方案为公路信息化建设中各类文件提供了唯一的编码,达到一页(件)一码,是一种行之有效的编码方案。

一种能耗—性能协调优化的虚拟机重放置策略

在云计算环境中虚拟机重放置方法方面,现有多数算法通常聚焦单一目标的优化,而聚焦一个单一目标通常会牺牲其他目标来达到最优效果,因此有必要考虑多目标权衡的虚拟机重放置方法。以降低能耗和保证虚拟机的服务质量为目标,提出一种能耗—性能协调的虚拟机重放置优化算法,即能耗—性能优化配合降序最佳适应算法(energy-performance awareness best fit descending virtual machine relocating,EPAR),把资源使用率转换为能耗,同时权衡了能耗和性能之间的关系。该算法在选择重放置虚拟机时使用自回归模型预测下一时间段的性能,有效避免了不必要的迁移。通过原型验证,EPAR算法能够在确保虚拟机服务的情况下,有效降低宿主机的能耗,避免不必要的虚拟机的迁移。

面向突变负载的容器资源弹性供给服务策略

负载的动态变化和不确定性给云服务的资源弹性供给提出了高要求.在突变负载场景下,系统面临着云资源需求预测和云资源快速弹性伸缩等问题.为了降低系统资源开销并提高服务的响应速度,提出一种面向突变负载的容器云服务弹性伸缩策略.设计基于负载增量的趋势预测算法来计算资源的供给点,通过灰色预测算法来计算资源的供给数量.依据预测结果,对系统瓶颈服务的容器进行拷贝.设计并实现了一种容器弹性伸缩模型Elastic-Docker,实验结果表明,本文策略提高了系统应对突发负载的能力并降低了服务的响应延迟.

面向虚拟机镜像的改进相似度分组去重优化方法

根据实验研究发现,云计算环境中虚拟机镜像备份之间存在大量的冗余数据。尽管传统的去重方法有较高的去重率,但需要花费大量时间,这对有时效性要求的海量镜像备份场景并不适用。考虑虚拟机镜像之间存在大量相同或相似的操作系统和应用程序等相似性特性,提出一种基于虚拟机镜像改进相似度分组去重优化方法。该方法利用镜像之间的相似性对镜像进行相似度分组,把相似度达到阈值的镜像归为一组,形成多个相似的镜像组。仿真实验验证了该方法减少去重过程中的索引空间范围,缩短去重的时间,提高了备份效率,特别适用于海量虚拟机镜像的快速备份场景中。

浅析初中思想政治教学中的情感教学

初中思想政治教育的核心是增强学生的认知,使学生掌握更多的基础知识。在教学过程中,教师应将理论教学与情感教学联系起来,激发学生的情感认同,使学生的情感、态度与价值观实现发展。从教学实践入手,探索初中思想政治教学中的情感教学途径。