虚拟计算环境下基于聚类的资源匹配优化模型
虚拟计算环境中任务具有数量庞大、需求模糊、种类多样等特征,使得资源匹配面临巨大挑战.依据虚拟计算实验床平台公布数据,提出了一种融合虚拟资源与任务聚类的资源匹配优化模型.该模型通过分析任务需求、消耗等特征,基于改进二分K均值进行任务聚类,并结合虚拟资源类型生成优化的资源匹配列表.经实验分析验证,该模型有效缩小资源匹配范围,提高任务运行成功率,为精准匹配提供基础.
任务聚类、二分彪均值、资源匹配、虚拟计算环境
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TP311.13(计算技术、计算机技术)
国家242信息安全计划项目2015A136
2018-01-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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