面向响应延迟的虚拟机动态时间片调度算法

来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gg106419
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对Xen虚拟机管理器默认的Credit调度算法中,同时运行I/O任务和CPU密集任务的虚拟CPU(VCPU)存在I/O响应延迟问题,提出动态时间片自适应调度算法SACredit。通过监测系统中VCPU队列和I/O事件的响应情况,评估混合I/O任务及CPU密集型任务对虚拟机数量的影响,结合BOOST优先级机制,实现调度时间片的自适应调整,从而降低系统中虚拟机I/O响应延迟,并通过控制调度时间片,保证各虚拟机在调度过程中的公平性。实验结果表明,SACredit对于系统I/O响应性能的优化效果明显,并且保留了
其他文献
通过采集汽车直行中轮胎印迹图像,利用偏差相对测量法,即先测出汽车单轴的偏斜量,然后计算出汽车轴距左右差.通过开发的检测系统进行试验,结果表明,检测精度满足汽车轴距左右
现有基于稀疏表示的图像修复算法在修复破损区域时对纹理块和结构块不加区分,导致修复平滑部分时处理时间较长,同时在修复结构部分时精度较低。针对上述问题,提出一种改进算法。将待修复块分成纹理块和结构块2类,相应构造不同的学习字典。结构块所应用的字典用于确保修复精度,而纹理块所应用的字典则用于在保证纹理清晰的基础上加快修复速度。实验结果表明,该算法在不增加时间复杂度的前提下可有效恢复结构细节,改善破损图像
现实中目标物体所处背景往往受到遮挡、光照变化等复杂环境的影响,容易导致跟踪漂移。为提高目标跟踪的精确度,以加权增量主成分分析算法为模板更新机制,提出一种新的目标跟踪算法。通过主成分分析基向量模板和平方模板对变化的目标外观进行线性表示,把目标跟踪问题视为低秩稀疏优化问题,求解低秩稀疏解,得到候选目标重构系数,将基于重构误差后验概率最小的跟踪目标作为当前跟踪结果,并在增量主成分分析算法更新基向量模板过