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基于排隊論模型的煤礦應(yīng)急云動態(tài)反饋作業(yè)調(diào)度算法

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  在云計算環(huán)境下,針對煤礦應(yīng)急云的多用戶和異構(gòu)環(huán)境,為提高煤礦應(yīng)急云平臺中海量數(shù)據(jù)挖掘運算過程中作業(yè)的調(diào)度效率和系統(tǒng)負(fù)載平衡能力,提出一個基于排隊論模型的煤礦應(yīng)急云動態(tài)反饋作業(yè)調(diào)度算法,通過數(shù)據(jù)建模的方式,得出CMEC-MMS的平均隊長比FIFO和FAIR Scheduler分別減少48%和29%,提高了作業(yè)調(diào)度的公平性并且提高了作業(yè)調(diào)度的效率。

基于排隊論模型的煤礦應(yīng)急云動態(tài)反饋作業(yè)調(diào)度算法

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