11、DaSS:虚拟机监控器的动态时间片调度器

DaSS:虚拟机监控器的动态时间片调度器

1. 引言

随着云计算的快速发展,虚拟化成为构建高性能和分布式计算基础设施的关键技术。虚拟化技术通过虚拟机监控器(VMM),如 Xen、KVM、VMware 和 Hyper - V 等,将多个虚拟机(VM)整合到单个物理机上,同时提供灵活的资源管理。

然而,在虚拟化环境中,应用程序感知到的不稳定 I/O 处理延迟仍然是一个严重的挑战。当前的 VMM 调度器将 I/O 密集型 VM 和 CPU 密集型 VM 同等对待,导致每个有 I/O 请求的 VM 都会出现高延迟,这对 I/O 密集型应用程序有害。

为了减少 I/O 处理延迟,一些研究提出了一些解决方案,但存在两个问题:一是在执行各种 I/O 密集型应用程序时未考虑 CPU 使用率;二是时间片大小由管理员控制,而非 I/O 密集型应用程序,无法适应动态变化的网络数据包。

本文提出了一种动态时间片调度器(DaSS)方法,重新设计了 Xen 中的信用调度器,以解决上述两个问题。DaSS 可以将传统的 CPU 时间片(30 ms)划分为几个小的时间片,动态调整 CPU 时间片的大小,具体大小取决于 CPU 使用率监控模块。此外,DaSS 可以确保 I/O 密集型 VM 和 CPU 密集型 VM 的 CPU 总时间相同,保证调度的公平性。

本文的主要贡献如下:
- 分析并解决了 Xen 信用调度器的 I/O 处理延迟问题,指出固定时间片不适用于动态工作负载应用程序,主要原因是缺乏对 CPU 使用率的考虑。
- 设计了一个调度模块,动态区分 VM 的类型(I/O 密集型或 CPU 密集型),并根据其类型和 CPU 使用率调整时间片,缩短了

【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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