11、多媒体流云（MSC）中异构机器上的多媒体片段调度与虚拟机配置

多媒体流云（MSC）中异构机器上的多媒体片段调度与虚拟机配置

在多媒体流云（MSC）环境中，如何高效地调度多媒体片段以及合理配置虚拟机资源是关键问题。本文将详细介绍相关的调度策略和虚拟机配置方法。

1. 映射启发式的变体

在多媒体片段调度中，为确保任务分配不会导致任务错过截止日期，我们采用了映射启发式方法。基于该方法的第三阶段功能，有三种变体：基于效用的最小完成 - 最小完成（MMUT）、基于效用的最小完成 - 最早截止日期（MSDUT）和基于效用的最小完成 - 最大紧急度（MMUUT）。

2. 可自配置的异构虚拟机配置器

虚拟机配置器组件的目标是在最小化流提供商成本的同时，保持强大的服务质量（QoS）。为实现这一目标，需要定义可接受的QoS边界，即设置GOP（Group of Pictures）截止日期错过率的上限阈值β和下限阈值α。在任何给定时间t，截止日期错过率γt应保持在α和β之间，即α ≤ γt ≤ β。

虚拟机配置器遵循“提前扩容，缓慢缩容”的原则。一旦做出配置决策，会立即从云分配虚拟机；但由于流提供商已为当前分配的虚拟机支付了充电周期费用，缩容决策要到当前充电周期结束才执行。一般来说，基于云的虚拟机配置策略需要解决以下三个问题：
1. 何时配置虚拟机？
2. 配置多少台虚拟机？
3. 配置哪种类型的虚拟机？

2.1 确定虚拟机类型对GOP任务的适用性

不同的GOP任务在不同类型的虚拟机上执行时间不同。通常，GPU提供的执行时间比其他虚拟机类型短，但对于某些GOP，GPU上的执行时间与其他虚拟机类型相近，而成本却显著更高。因此，需要一种衡量方法来确定虚