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小型微型计算机系统 2011年8月第8期 of JournalChinese V01．32No．820ll ComputerSystems 利用与知识有关的资源分配策略提高数据密集计算的性能 周智刚 (德州学院计算机系，山东德州253023) E-mail：zhouzhigang_2008@126．C01 式，充分考虑了应用具体相关的信息，只需要少量的人工输入操作，就可以解决云计算系统中寻找低延迟和高信任度的最优虚 拟机问题．原型系统由两个关键部分组成：预测引擎与资源搜索算法．预测引擎使用了一个轻量级的模拟器来预测给定的资源 分配策略的性能；使用一种类似基因比对的资源搜索算法来完成在大规模搜索空间中寻找最合适的资源．测试过程选择了Ma- pReduce编程模式的数据密集计算问题，结果表明本文的资源分配策略与简单的资源分配策略比较起来。可以减少大约30％的 作业执行时间． 关键词：知识有关的调度；资源分配；MapReduce；服务计算；数据密集计算 中图分类号：11391 文献标识码：A 文章编号：1000-1220(2011)08-1639-04 ResourceAllocationfor Intensive Data Knowledge-based Poficy Computing ZHOU Zhi—gang 【DepartmentofComputer-DedwuUniversity-Dezhou253023-‰) this for resourceallocationin was Abstract：In optimized cloud paper。architecture systems anddescribed．Thisarchitectureuseda derives with informationlittle presented knowledge·basedapproach。whichapplication-specific manualandCanfindan with and allocafionlow confidence．Theofthis is of input optimized latencyhigh prototype composed policy a whichUSeSa simulatortOestimatethe ofa iDsourcoallocationanda predictionengine lightweight given performance geneticalgo- in rithmtofindan solutionthe search the focuson optimized large space．Duringexperiments。itMapReduce-based resultsshowthatOUr canr