导读:本文包含了数据调度策略论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:并行数据流,调度策略,作业性能
数据调度策略论文文献综述
葛茂松,王永利,张立铭,赵佳彬,于占龙[1]（2019）在《基于MapReduce的并行数据流调度策略》一文中研究指出本文提出一种基于MapReduce的并行数据流调度策略,包括作业性能估计策略和任务调度策略。通过对过去作业和任务信息的统计,对任务完成时间、所需资源和优先级进行估算,并以此对作业进行调度。经实验测试,利用该策略设计的算法可达到预期调度目标。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年26期）
刘拥军,曹晓峻,胡朝阳,王珂,徐立中[2]（2019）在《数据网络参与多调峰辅助服务市场组合优化调度策略》一文中研究指出数据中心负荷是负荷侧具有极大应用前景的可调节资源,云计算及大数据技术确保了数据中心能够通过网络将数据负荷快速地进行地域转移,与此同时,智能电网、自动需求响应等技术的发展,为快速自动地调整数据中心电负荷提供了可能。目前我国电力供应总体富余,调峰问题尤其是低谷调峰成为系统运行管理的困难环节之一。作为一种优质需求响应资源,数据中心能够通过数据网络在多个电力市场中实现电力电量的转移,具备极强的调峰潜力。文章设计了数据中心参与调峰辅助服务市场的需求响应方式,提出了数据网络参与多调峰辅助服务市场的总体架构,并建立了数据网络参与调峰辅助服务的决策模型,算例表明,所建模型的最优调度方案能够保证数据中心在参与多个电力市场调峰辅助服务市场时的调峰有效性与自身运行的经济性。(本文来源于《电力建设》期刊2019年09期）
孙立伟,袁昱纬,周俊芳[3]（2019）在《一种采用Hilbert空间排列码的场景数据调度策略》一文中研究指出针对大规模场景实时性浏览中的数据调度问题,提出了一种采用Hilbert空间排列码的大规模场景数据调度策略。该策略利用Hilbert空间排列码良好的空间聚集性能,同时采用了一种高效的Hilbert空间排列码生成方法,能够有效提高大规模场景数据调度时的效率。试验结果表明,与基于四叉树的调度策略相比,构建时间相当,随机读取效率显着提高。(本文来源于《无线电工程》期刊2019年09期）
吴奶明[4]（2019）在《液压支架数据动态优先级调度策略分析》一文中研究指出为解决采用CAN通信协议实现液压支架电液控制系统中出现的信息碰撞和拥堵导致的液压系统实时性下降,甚至发生安全事故的问题,研究并设计了一种CAN通信协议动态优先级调度方法。将CAN通信协议标准帧格式中的仲裁段重新设计,增加优先级控制段和液压支架表示段,设计液压支架CAN通信信息的优先级动态调度算法。经过实验室测试,液压支架控制器能够通过该CAN通信协议动态优先级调度算法实现邻架控制、成组控制、急停闭锁以及远程控制,保证了液压支架控制的实时性和准确性,确保液压支架系统的安全、稳定。(本文来源于《山西焦煤科技》期刊2019年07期）
刘亦星[5]（2019）在《基于SDN的数据中心多路径流量调度策略研究》一文中研究指出传统网络单一的管理方法和固定的运作模式已经无法灵活、高质量地完成对数据中心内部流量的调度,如何解决这一问题已成为研究热点。软件定义网络(Software Defined Network,SDN)的出现为网络中的流量传输提供了新的思路,利用其控制与转发分离、集中控制的特性,很好地解决了数据中心流量调度的问题。本文基于软件定义网络架构,对数据中心的流量调度问题进行研究,主要内容如下:1.针对SDN控制器仅考虑链路负载为数据流计算最优路径所存在的不足,提出一种基于多因素的流量调度策略。所提策略结合大流数目、带宽、时延等参数来为流量计算最优路径,首先通过K条最短路径算法计算出源端到目的端跳数最少的路径集;然后为了更加准确地度量链路状态,根据数据中心的流量特征引入与大流数目和链路流量总和相关的链路关键度来进一步筛选路径;最后再引入带有权重值的链路带宽和时延之和组成的链路代价确定最优路径。仿真结果表明,与ECMP、Hedera和PureSDN叁种策略相比,所提策略在提高网络吞吐量与链路带宽利用率性能指标上有较好的效果。2.针对带宽占比量大的大流所引起的网络局部拥塞问题,提出一种基于链路负载的动态概率跳转流量调度策略。所提策略在源主机到目的主机最短路径集的基础上,通过控制器周期性地监控网络的链路负载信息,然后根据链路的实时负载设计路径概率跳转式,同时为了充分利用网络资源,设计一个跳转阈值,最后数据流根据路径概率跳转值选择不同的路由方式。当某条路径变得繁忙时,即当路径跳转概率值大于跳转阈值时,则将该路径上负载最大的大流跳转到另外一条负载较轻的路径上;如果小于跳转阈值,则为新的数据流选择概率值最大的一条路径进行路由。仿真结果表明,与ECMP、Hedera两种策略相比,所提策略在提高网络平均吞吐率、降低流量平均往返时延以及减小流量往返时延平均偏差上均有较好的表现。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-09）
王欣欣[6]（2019）在《基于蚁群算法的数据中心网络流量调度策略研究》一文中研究指出随着云计算和虚拟化的不断发展,数据中心网络中业务种类和数据量增长迅速。与此同时,用户对业务可靠性、时延等方面也提出了更苛刻的要求。如何在数据中心网络不同负载情况下,通过流量调度实现网络吞吐量的提高以及用户服务质量的保障,是一个亟待解决的问题。因此,本文对数据中心网络流量调度策略进行了深入的分析和研究,主要研究内容如下:1.现有的数据中心网络链路负载均衡策略在为业务流计算传输路径时,往往忽视了网络的复杂性和待调度流对服务质量的要求。因此,本文提出一种基于蚁群优化的链路负载均衡策略,致力于在路径长度、负载以及时延的多约束条件下为待调度流找到最佳传输路径。为了更准确地找到轻负载路径,该策略根据链路上的大流数目和实时负载重定义启发函数。同时,为了降低时延,该策略根据路径时延和实时负载自定义最优路径确定规则。仿真结果表明,与ECMP和Hedera策略相比,所提策略提升了链路利用率和网络吞吐量,并在一定程度上降低了时延和时延抖动。2.在网络负载增加时,上述方法会出现网络带宽碎片化的问题。为此,本文进一步提出一种面向带宽碎片最小化和QoS保障的流量调度策略。该策略在网络整体负载低于所设置的阈值时,根据路径剩余带宽信息和小流应用需求情况为每条备选路径建立权重函数,并根据权重函数值利用轮盘赌算法选择转发路径;而在网络整体负载高于该阈值时,为了更充分地利用链路带宽资源,根据路径剩余带宽信息重定义启发函数,并由路径剩余带宽波动信息自定义最优路径确定规则,最终在多次迭代后找到最优传输路径。仿真结果表明,与ECMP和Hedera策略相比,所提策略在网络负载较高时,有效降低了小流的丢包率和时延,并保证了网络吞吐量。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-02）
曾东[7]（2019）在《一种基于资源估算的大数据系统任务调度策略》一文中研究指出大数据系统一般都具有存储数据量大、结构复杂、运行的任务繁多,以及任务处理的数据量大、任务间的依赖关系复杂等特点。仅就一个具体的大数据系统而言,在一定时期内,其系统资源都已确定,因此,只有合理地对系统中的任务进行调度,让任务协调地执行,才能使得系统有限的资源充分发挥作用,实现大数据系统的真正价值。本文从工程实践的角度,阐述了一种大数据系统中基于资源估算的任务调度策略,实现对任务资源的估(本文来源于《电子世界》期刊2019年07期）
汤倩[8]（2019）在《基于SDN的数据中心网络大象流检测与调度策略研究》一文中研究指出云时代的到来,数据中心网络的业务量不断扩大,给网络管理和运行造成了很大的负担,人们的生活愈发依赖于网络,对网络资源的需求越来越多,要求也越来越高。在数据中心网路中,大象流造成的网络链路拥塞与负载不均的问题日益严重,大象流的特点是在一段时间内负载较大,且携带了大量的数据流量。对流量调度而言,传统Equal-Cost Multi-Path(ECMP)调度算法的主要问题在于大象流在转发过程中,大量数据包容易拥塞到一个链路节点,从而引起传输链路发生碰撞、网络拥塞、传输时延等问题。Software-Defined Networking(SDN)新型网络架构的出现,其具有全局网络视图和可编程性的特点,为解决这些问题带来了新的机遇。本文将在SDN环境下,数据中心网络中,先对大象流进行检测,然后制定新的大象流调度策略。本文主要工作包括:(1)提出了一种新的Auto Detect Upload(ADU)大象流检测方法。ADU检测机制分为ADU-Server和ADU-Client两个部分,ADU-Client运行于主机中,主要作用为监控主机的网络数据发送缓冲队列,ADU-Server则作为一个模块运行于控制器中。当某主机将要发出一个大象流时,ADU-Client会生成一个伪造源IP地址的数据包通过触发边缘交换机的Packet_in消息将大象流的信息上报给控制器,ADU的上报过程基于Openflow协议的Packet_in机制,交换机可通过Packet_in消息直接向控制器发送信息,在无需额外的部署成本和网络消耗的前提下实现了超低消耗同时超高效率的大象流检测机制。(2)提出了改进模拟退火算法,一种全局寻优效果更好的Simulated Annealing-Global First Fit Algorithms(SA-GFF)调度算法。首先通过高效的ADU大象流检测方法获得大象流的信息,即先使用首适应算法对新的大象流进行初始化调度,同时启动SA-GFF算法基于当前全局链路状态对当前网络中所有的大象流进行全局寻优。本文进行了一系列的仿真实验来验证本文所提出的ADU大象流检测方法以及SA-GFF流量调度算法,实验初步结果证明,ADU能够高效的检测到大象流,大大降低时间成本,SA-GFF调度算法优于传统算法和其他启发式智能算法,能够有效降低网络的最大链路利用率,实现链路负载均衡,提高网络性能等。(本文来源于《湖南师范大学》期刊2019-03-01）
向豪[9]（2019）在《面向SDN多数据流的Fork-Join调度策略研究》一文中研究指出软件定义网络(SDN)是一种新型网络架构,能实时、准确地更新网络配置,满足目前不断涌现的新型数据业务的服务需求。然而,随着数字化进程的推进和数字经济的发展,网络所承载的服务愈来愈多,SDN也面临着诸多挑战,其中对大量业务数据流的调度与处理问题尤为突出。因此,需要有一种新的调度策略与处理模型。尽管业界在数据流调度与处理的研究上取得了一定进展,但相关研究并没有充分考虑到SDN的网络架构特点,具体表现为:1)对数据流的处理需要充分考虑网络资源调度方面的灵活性和智能化,切合满足现有数据业务对SDN网络架构的要求;2)集合流需要进一步划分为多类数据流,单一的调度算法并不能充分考虑所有数据流的服务要求,保障数据流的细粒度;3)SDN中的数据流调度策略由控制器配置,在研究数据流调度处理时需要考虑控制器的存在。为此,本文对面向SDN多数据流的调度策略进行了研究,同时引入Fork-Join模型,利用其并行处理业务的能力为多种数据业务提供更快速的服务,主要工作如下:(1)针对目前网络中数据流的多种多样并且服务需求差异化的特点,引入Fork-Join模型对网络资源进行灵活分配,利用Fork-Join系统并行处理数据的优点,降低多数据流的处理延迟、积压等,并分别使用网络演算和排队论分析比较ForkJoin系统的积压和时延上界。(2)对不同数据流业务进行优先级划分,建立了多数据流Fork-Join调度系统模型(MSFJ),同时结合多种数据流调度策略提出了多优先级队列调度方案,并使用网络演算理论推导出了在不同调度方案下MSFJ系统的积压与时延上界。(3)利用数值仿真比较了MSFJ系统在不同调度策略下的积压与时延,同时基于MSFJ系统模型搭建了SDN的数据流通信平台,进一步验证不同调度策略的优劣,为多数据流调度提供实验基础。综上所述,本文对现有调度策略展开深入研究,同时建立了SDN中多种数据流的调度模型,在此基础上提出多优先级调度策略,合理分配网络资源,以满足多种数据业务的网络需求。将网络演算理论引入到多优先级调度策略的性能分析中,同时引入Fork-Join模型提升系统处理能力,满足多优先级数据业务的调度需求。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-01-08）
吴学辉[10]（2018）在《基于3DGIS数字化城市海量模型数据调度策略研究》一文中研究指出针对海量数据实现动态可视化的瓶颈,提出了一种海量模型数据调度策略算法。在开发3DGIS数字城市系统过程中,提出了基于四叉树场景管理、模型分块、多级细节层次(LOD)的分页数据库的调度策略算法,实现了海量精细化数字城市模型数据库组织与管理的高效性、以及海量数据场景调度的实时性。用提出的海量模型数据调度策略算法应用于运城市3DGIS数字城市系统进行了检测,实验表明,海量模型数据调度策略达到了预期效果,系统浏览交互实时、高效,城市模型视觉逼真、精细,性能提升明显。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2018年36期）
数据调度策略论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
数据中心负荷是负荷侧具有极大应用前景的可调节资源,云计算及大数据技术确保了数据中心能够通过网络将数据负荷快速地进行地域转移,与此同时,智能电网、自动需求响应等技术的发展,为快速自动地调整数据中心电负荷提供了可能。目前我国电力供应总体富余,调峰问题尤其是低谷调峰成为系统运行管理的困难环节之一。作为一种优质需求响应资源,数据中心能够通过数据网络在多个电力市场中实现电力电量的转移,具备极强的调峰潜力。文章设计了数据中心参与调峰辅助服务市场的需求响应方式,提出了数据网络参与多调峰辅助服务市场的总体架构,并建立了数据网络参与调峰辅助服务的决策模型,算例表明,所建模型的最优调度方案能够保证数据中心在参与多个电力市场调峰辅助服务市场时的调峰有效性与自身运行的经济性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数据调度策略论文参考文献
[1].葛茂松,王永利,张立铭,赵佳彬,于占龙.基于MapReduce的并行数据流调度策略[J].电脑知识与技术.2019
[2].刘拥军,曹晓峻,胡朝阳,王珂,徐立中.数据网络参与多调峰辅助服务市场组合优化调度策略[J].电力建设.2019
[3].孙立伟,袁昱纬,周俊芳.一种采用Hilbert空间排列码的场景数据调度策略[J].无线电工程.2019
[4].吴奶明.液压支架数据动态优先级调度策略分析[J].山西焦煤科技.2019
[5].刘亦星.基于SDN的数据中心多路径流量调度策略研究[D].重庆邮电大学.2019
[6].王欣欣.基于蚁群算法的数据中心网络流量调度策略研究[D].重庆邮电大学.2019
[7].曾东.一种基于资源估算的大数据系统任务调度策略[J].电子世界.2019
[8].汤倩.基于SDN的数据中心网络大象流检测与调度策略研究[D].湖南师范大学.2019
[9].向豪.面向SDN多数据流的Fork-Join调度策略研究[D].重庆邮电大学.2019
[10].吴学辉.基于3DGIS数字化城市海量模型数据调度策略研究[J].电脑知识与技术.2018