云计算及LLF算法的光纤数据差异化调度策略

现有光纤数据差异化调度策略忽视数据节点的排序,导致构建的调度模型效率较低,影响数据调度速度,为提高光纤数据差异化调度能力,提出基于云计算及LLF算法制定光纤数据差异化调度策略。排列LLF算法下松弛度队列顺序,确保松弛度较大任务能够率先完成,基于LLF算法设计数据调度模型,求出光纤数据调度范围,制定云计算环境下数据差异化调度策略,提升队列排序的处理能力,提高光纤数据调度效率。实验结果可知,该调度策略的数据平均计算时间约为26.3s,数据平均调度时间为18.6s,验证了所提方法能够有效提升数据计算及调度效率。

基于二维差异化调度的高铁场景网络负荷降低方法

针对移动通信系统高铁场景网络负荷较高的问题,首先以策略控制和计费的体系结构为切入点分析网元功能和主要参数;再通过识别大颗粒业务、业务优先级和用户等级,分别建立服务质量等级标识差异化调度模型和拥塞限速差异化调度模型;最后从两个维度计算调度影响因子,并设置权值求解综合调度影响因子.基于宝兰高铁专网定西段连续网络覆盖的60个基站测试实验表明:所用方法在网络驻留用户数和数据业务流量均有增长的情况下,依然可将物理资源块利用率降低6.10%,达到了缓解网络负荷的目的.

云计算海量光纤数据的差异化调度研究

伴随信息技术不断革新互联网应用迅速发展,由于对数据传输速度及质量要求提高,光纤网络逐渐被广泛应用。为满足数据高效率传输目的,在云计算环境下,提出基于动态数据摆放的差异性调度特征匹配方法,对光纤数据实现有效调度。在保证数据任务请求满足期望执行效果条件下,采用数据摆放方法,对数据进行预处理操作,通过数据共享规则在云资源池中对数据块实行动态摆放,依据节点资源利用机率确定数据摆放位置,达到覆盖最多数据块的目的,为调度策略提供资源基础。以决策树最优解路径为基础,提出差异性数据调度匹配策略,在云环境下从全局角度考虑数据任务优先级,基于云资源公用库,将决策树节点分别布置到每个存储器上,并对数据资源分类进行控制,实现光纤数据差异化调度。实验证明,通过运用文中数据调度方法能够提升光纤数据传输质量。

热点场所差异化调度的业务感知提升方法研究

针对大型会场、演唱会等热点区域场所,现有的无线小区分裂、增加FDD基站等方式无法满足网络负荷及用户感知需求。为此,某运营商通过PCC的业务差异化调度对热点场所管道实施智能管控,有效缓解了小区高负荷,提升了用户体验。

基于蚁群算法的SDN数据中心负载均衡流调度

软件定义网络(SDN)中大小流共存,难以保障不同数据流对网络服务质量的不同约束要求。为此提出一种基于蚁群算法(ACO)的SDN数据中心网络动态流量调度机制,根据SDN网络的状态信息,建立链路综合评价机制,改进蚁群算法的信息素更新方式,实现大象流和老鼠流差异化调度。实验结果表明,算法增强了对突发大流量的应对能力,保障了不同类型流量的公平传输。应用于银行业,有效保障了数据中心网络的平稳运行。

视频业务感知性能提升研究

为了在既有系统版本下提升现网用户的使用感知,通过分析用户视频业务的数据量分布特征,结合无线网络侧调度算法的实现原理,调整无线策略参数,实现对视频业务的差异化调度。通过视频业务感知平台对应新策略实施前后的视频业务指标变化,可以看到业务感知指标得到明显提升。

高话务场景负载均衡策略研究及实践

对高话务场景负载均衡的需求和难点进行分析,从MLB和PCC管控两个维度分别提出基于用户体验的多载波MLB策略和基于业务的差异化调度策略,从而平衡流量增长和网络承载能力的矛盾,为新形势下高话务场景的用户感知保障工作提供参考。