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Mousumi保罗* 1和Goutam Sanyal2
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| 通讯作者:Mousumi保罗,电子邮件:mousumipual.88@gmail.com |
| 相关文章Pubmed,谷歌学者 |
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的云计算是最新的计算模式,应用程序提供动态和地理上分散的组织。流动过程的精确建模与仿真在云环境中是一个重要的组成部分,服务水平架构。在本文中,科学家发明了一种分析模型识别的模式inter-arrival过程和服务的过程。实证研究表明,失败的过程后分配到合适的资源可能会影响调度的服务模式。因此,假设国米到达和服务的过程在本质上是泊松并不总是有用的,因为它并不代表真正的动态参与云服务水平。该论文具有公认的动态分布规律和计划的过程基于分布特征从而使系统更健壮的和动态的。容错机制已经被重新安排建立失败的过程。
关键字 |
| 云计算、网络、马尔可夫模型 |
介绍 |
| “基础架构即服务”是云计算的一个关键因素。服务提供商提供未使用资源的形式variable-priced虚拟机(vm)用于计算。因此,租赁实例在现货价格明显低于他们的标准定价的资源。这样安排是最重要的方面提供这些有价值的资源。在过去的几十年里,网络发达的交通模型和尺寸A.K. Erlang[1]依赖于两个重要的用户参数即呼叫到达率(λ)和平均服务时间(1 /μ)[2]。Erlang理论利用负指数分布模型调用inter-arrival和服务时间[2]和开发传统的电话网络。从那时起,技术已经许多折叠与附加功能以及类型的服务。拟议中的纸处理节点的移动预测来确定到达模式和服务模式的过程进入中间件资源计算。因此绝对决心到达和服务模式的高效调度是必要的。本文使用一种不同的架构,把从中间件资源发现和调度通过减少负载。 The rest of the paper contains, |
建议的体系结构 |
| 云“基础架构即服务”的两个重要方面是资源提供者(我们参考以下CSPs-Cloud服务提供者)和资源消费者(我们参考以下SLAB-Cloud资源代理,作为消费者的软件代理协议的基础上,服务水平协议)。当用户需要服务时,各种各样的服务访问(匹配用户需求)与不同的访问提供的成本是csp。如果用户选择其中一个选项然后使用云资源提供给他调度器。 |
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参数估计 |
| 交通模型 |
| 过程的分布在云调度程序(说)可以认为事件即独立随机过程发生和以一个恒定的概率发生在任何小的时间间隔Δt和这两个事件不可能发生在同一时间。假设流程遵循泊松分布的到来,我们可以写 |
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| λ是平均到达率的样本大小n。之间的关系的平均长度的泊松过程采样数据集(如表1所示)和测试数据集进行了研究。对于我们的分析,3000年连续过程是作为测试数据集和一些随机选择样本选择从这个数据集。在表中,根据他们的订单他们到达给定的条目。假设流量包体积平均包长度(Xn)的样本集及其方差S2计算为: |
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| 检查样品是否代表整个数据集正确与否我们信心做一个测试。由于分布是正常的,因此在两个尾巴测试: |
| 5%置信,限制数据集的均值±1.96 / n |
| 1%置信,限制数据集的均值±2.58 / n |
| 方差,n是样本容量和的意思是整个数据集。测试值的计算公式(4),如下所示: |
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| 在这种情况下= 950.7。下面列出了测试结果在表- 2执行零和替代假设检验 |
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| 可以看出所有样本数据集在5%和1%的显著性水平。从此,所有的样本数据集可能被认为是真正代表的交通为我们的分析收集的大部分。 |
| 调度使用马尔可夫模型 |
| 目标是设计一个调度程序为每个单独的流动参数(s, p), s是数据包的大小,是数据到达和p的平均速度峰值的过程到达率。假设,有k = 1, 2,……。,K independent identically distributed (IID) resources. Processes from each flow, is stored in appropriate queue after classification. If overflow in queue length occurs, the process is dropped. Consider the queue buffer size for the kth source is sk, mean rate is k , peak rate is pk , and nk, denotes the number of process of kth class of traffic. |
| 两列向量定义为s = (s1, s2,……, sk) T,缓冲区占用在任何时间T的一组每个类的过程,和n = (n1、n2…nk……,nk T,过程在时间T的总数,k表示代表过程的类型。假设一个新进程,如果到达,类j应该进入队列中如果缓冲过程的要求 |
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| 所以从方程(1)得到sj < C - nT.s |
| 流动活跃,占领缓冲区的数量代表的向量 |
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| 发送的过程是通过一系列的队列。时间在这一个包留在系统IID指数和平稳泊松过程到达过程。可以定义一个过程{X (t) t一个¯³0},连续时间马尔可夫链(中国十冶公司),政府X (t) = (n1、n2……nk,……nK)。 |
| 提出了容错算法 |
| 下面的算法描述失败的重新安排流程。 |
| 1。开始资源分配控制 |
| 2。定义队列大小(B) |
| 3所示。资源分配给一组流程和时间戳 |
| 4所示。如果一个失败的过程到达或时间 |
| 5。启动定时器 |
| 6。如果一个免费资源可用和匹配的过程要求 |
| 7所示。分配的过程 |
| 8。停止并重启定时器 |
| 9。如果队列是不完整 |
| 10。把电话放在队列中 |
| 11。任何资源节点释放,分配给一个排队先基础上失败的过程 |
| 12。如果一个排队失败过程超时或者离开当前节点 |
| 13。从队列的过程 |
| 14。如果 |
| 15。其他的 |
| 16。下降的过程 |
| 17所示。如果 |
| 18岁。如果 |
| 19所示。如果 |
| 20.如果一个新的请求到来 |
| 21。如果队列为空 |
| 22。分配一个免费资源节点如果新requestl可用 |
| 23。其他的 |
| 24。将新请求 |
| 25。如果 |
| 26岁。如果 |
| 27。停止 |
结论 |
| 在这工作,已经建立了一个新方法在云环境绩效评估的分析和调度用户请求使用马尔可夫模型。由于马尔可夫是内存减少进程的那些排队等待过程不依赖于存储容量。容错机制也使系统更健壮和可靠的终极目标的云计算基础架构即服务类型(IAAS)。再设计一个板(服务级别协议银行)分别过滤匹配的资源从而减少负载中间件。提出的方法是有效的。 |
引用 |
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