数据中心间有截止时间约束的大数据传输带宽调度方法

    公开(公告)号:CN109617710A

    公开(公告)日:2019-04-12

    申请号:CN201811330842.8

    申请日:2018-11-09

    Applicant: 西北大学

    Abstract: 本发明属于计算机网络技术领域,具体公开了一种数据中心间有截止时间约束的大数据传输带宽调度方法,首先将用户输入请求分为固定带宽的大数据请求和可变带宽的大数据请求两种类型,并进行排序,然后依次按照排序后的请求序列进行判断处理,并采用两种不同的方法分别对固定带宽的大数据请求和可变带宽的大数据请求进行处理;本发明能够传输固定带宽的大数据传输请求和带宽可变的大数据传输请求两种不同类型的用户请求;针对固定带宽的大数据传输请求的处理,能够快速完成请求传输;针对可变带宽的大数据传输请求的处理,能够使调度成功率和用户满意度最大化,本发明提高了用户请求的调度成功率,充分利用了网络资源。

    一种静态工作流调度方法与装置

    公开(公告)号:CN109783189B

    公开(公告)日:2022-11-22

    申请号:CN201811492446.5

    申请日:2018-12-07

    Applicant: 西北大学

    Abstract: 本发明公开了一种静态工作流调度方法与装置。本发明根据工作流的结构进行层次的划分,对于每一层的工作流模块,基于预算考虑虚拟机的类型并分配虚拟机,然后针对已分配的虚拟机进行物理机的映射调度。解决了异构多云环境下工作流的性能瓶颈,改进了异构云环境下工作流吞吐量不足的缺陷。

    一种高性能网络中的周期调度方法

    公开(公告)号:CN110417682B

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN201910548384.3

    申请日:2019-06-24

    Applicant: 西北大学

    Abstract: 本发明属于计算机网络技术领域,具体公开了一种高性能网络中的周期调度方法。本发明的方法包括对于给定的一批在局域网最大传输带宽和截止时间约束下的多个用户预留请求,本发明旨在传输时隙内找出灵活的路径条数,并利用灵活的带宽进行传输,本发明提供的调度方法能够以最小的带宽消耗比率,在最小的平均完成时间的情况下,处理更多的请求。

    数据中心间有截止时间约束的大数据传输带宽调度方法

    公开(公告)号:CN109617710B

    公开(公告)日:2020-07-07

    申请号:CN201811330842.8

    申请日:2018-11-09

    Applicant: 西北大学

    Abstract: 本发明属于计算机网络技术领域,具体公开了一种数据中心间有截止时间约束的大数据传输带宽调度方法,首先将用户输入请求分为固定带宽的大数据请求和可变带宽的大数据请求两种类型,并进行排序,然后依次按照排序后的请求序列进行判断处理,并采用两种不同的方法分别对固定带宽的大数据请求和可变带宽的大数据请求进行处理;本发明能够传输固定带宽的大数据传输请求和带宽可变的大数据传输请求两种不同类型的用户请求;针对固定带宽的大数据传输请求的处理,能够快速完成请求传输;针对可变带宽的大数据传输请求的处理,能够使调度成功率和用户满意度最大化,本发明提高了用户请求的调度成功率,充分利用了网络资源。

    一种高性能网络中的周期调度方法

    公开(公告)号:CN110417682A

    公开(公告)日:2019-11-05

    申请号:CN201910548384.3

    申请日:2019-06-24

    Applicant: 西北大学

    Abstract: 本发明属于计算机网络技术领域,具体公开了一种高性能网络中的周期调度方法。本发明的方法包括对于给定的一批在局域网最大传输带宽和截止时间约束下的多个用户预留请求,本发明旨在传输时隙内找出灵活的路径条数,并利用灵活的带宽进行传输,本发明提供的调度方法能够以最小的带宽消耗比率,在最小的平均完成时间的情况下,处理更多的请求。

    一种静态工作流调度方法与装置

    公开(公告)号:CN109783189A

    公开(公告)日:2019-05-21

    申请号:CN201811492446.5

    申请日:2018-12-07

    Applicant: 西北大学

    Abstract: 本发明公开了一种静态工作流调度方法与装置。本发明根据工作流的结构进行层次的划分,对于每一层的工作流模块,基于预算考虑虚拟机的类型并分配虚拟机,然后针对已分配的虚拟机进行物理机的映射调度。解决了异构多云环境下工作流的性能瓶颈,改进了异构云环境下工作流吞吐量不足的缺陷。

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