车联网数据流的多维服务质量改进异构计算最早完成时间调度算法

针对车联网中数据流分布式处理的调度问题,提出了多维服务质量(QoS)改进异构计算最早完成时间(HEFT)调度算法。首先,分别建立了车联网中数据流的分布式处理任务的带权有向无环图模型和车联网分布式计算资源的七维QoS属性带权无向拓扑结构图模型。其次,改进经典的HEFT调度算法中的列表构造方法为最高层最小后继任务优先列表构造方法;同时,将车联网分布式计算资源的七维QoS属性进行分组、降维,转化为两维综合属性优先权:计算性能优先权和通信性能优先权,形成了两种不同用户偏好的多维QoS改进HEFT调度算法。最后,通过算例分析表明:两种不同用户偏好的多维QoS改进HEFT调度算法综合性能优于经典的HEFT调度算法和轮询调度算法。

具有多维服务质量保证的OSPF实现技术

文中研究了一种具有多维服务质量保证的OSPF实现技术,通过优化OSPF的软件协议实现架构、增加扩展协议报文、基于路由算法进行适应性改造及软件内部元素结构扩展,使路由协议运行和计算路由表时可综合考虑链路的带宽、跳数、通信质量等要求,均衡网络流量并减小网络拥塞发生的可能性,使网络带宽资源利用率趋于最大化。理论分析证明,该技术最终满足通信最大限度的畅通与多维服务质量保证的综合要求。

农业信息资源服务质量模型及管理软件设计

针对农业信息资源服务质量缺乏评价指标体系及描述方法,而难以实现大量信息资源的有效集成的问题,构建农业信息资源QoS描述模型并设计其管理软件。文章将农业信息资源的各类属性抽象为不同服务质量维度,针对QoS维度的不同变化特征及量纲,提出质量函数映射方法,规约QoS数值到统一区间,实现QoS指标实际值到指标评价值的映射,建立多维QoS描述模型;开发农业信息资源QoS管理软件,实现QoS指标设置、QoS值测量、更新管理与QoS映射,为农业信息资源高效共享提供理论基础。

基于利益相关视角的多维QoS云资源调度方法

基于云用户和云服务提供商的利益相关视角,以低计算成本(如能耗、经济成本和系统可用性等)满足云用户高QoS需求(如任务执行时间和任务最终完成时间),设计多维QoS云计算体系结构,构建多维QoS云资源调度模型,面向二级云资源调度,提出采用多重Greedy算法思想的MQoS云资源调度算法。实验结果表明,在具有无后效性的4种云计算应用场景下,MQoS云资源调度算法相比FIFO云资源调度算法、m^2EC多维能耗虚拟机调度算法,其多维QoS度总体提升206.42%~228.99%、34.26%~56.93%,其云数据中心负载均衡差平均总体降低0.48~0.49、0.20~0.27。

面向Multi-Qos的网格管理系统及评价模型

Internet环境中大量的闲置资源为用户获得高质量网格服务提供了物质基础。但是资源的分布性、动态性和异构性的特征,以及用户对服务偏好的多样性和难以衡量性,使得对服务质量的评价非常困难。开发了一个网格资源管理调度系统平台,用多A-gent构件实现了对网格资源的评价与调度。为了提高网格服务质量,在综合考虑用户的多维Qos偏好和网格资源固有特征的基础上,把层次分析法引入网格资源的Multi-Qos评估模型,建立了以资源可用性能、价格、数据传输性能、安全性和可靠性为评价准则的综合评价模型。并通过对算例的评价结果,说明该方法的有效性和合理性。