18、基于现货实例云计算的虚拟机迁移容错方案

基于现货实例云计算的虚拟机迁移容错方案

1. 引言

近年来,云计算备受关注,众多云项目和商业系统纷纷落地,如 Amazon EC2、GoGrid、FlexiScale 等。云计算是一种先进的计算范式,它从公用计算和网格计算发展而来,是一种并行和分布式系统,由相互连接的虚拟化计算机组成,能根据服务级别协议动态提供统一的计算资源。

云计算具有高资源利用率和管理灵活性,能为多个客户提供高可扩展性的计算资源。在云服务中,实例单元的概念被广泛应用,常见的实例类型有按需实例和现货实例。按需实例允许用户按小时支付计算能力费用,无需长期承诺,能将固定成本转化为可变成本。而现货实例则允许用户对未使用的 Amazon EC2 容量进行投标,只要投标价格高于当前现货价格,实例就会运行。现货实例价格会根据供需情况定期变化,若执行应用的时间有灵活性,使用现货实例可显著降低成本。

然而,现货市场的云计算环境中,现货价格会随供需变化,影响任务的完成情况。当用户投标价格低于当前现货价格时,运行的实例会停止;当投标价格高于当前现货价格时,实例会重新启动。为解决这一问题,此前提出了基于检查点的虚拟机迁移方案,该方案根据价格和时间阈值进行检查点操作,能减少任务损失和回滚时间。但当现货价格高于用户投标价格时,实例会暂停并进行检查点操作,导致任务等待时间增加。因此,本文提出了结合检查点的虚拟机迁移方案,旨在解决任务等待时间问题,同时减少总执行时间。

2. 相关工作

当前云计算研究主要集中在可靠和不可靠两种环境。可靠环境如按需实例,不可靠环境如现货实例。本文主要关注不可靠的现货实例环境,其任务完成成本低于按需实例,但任务完成时间更长,因为投标价格低于现货价格时会出现投标失败情况,

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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