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Mesos多資源調(diào)度DRF增強(qiáng)算法

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  云計(jì)算集群環(huán)境下多資源分配的公平性是考量資源調(diào)度子系統(tǒng)最重要的指標(biāo)之一,DRF作為通用的多資源公平分配算法,在異構(gòu)異質(zhì)的集群環(huán)境下可能有失公平性。在研究Mesos框架中DRF多資源公平分配算法的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了增加機(jī)器性能評(píng)估影響因子的meDRF分配算法。將計(jì)算節(jié)點(diǎn)的機(jī)器性能得分,作為DRF主導(dǎo)份額計(jì)算的因子,使得計(jì)算任務(wù)有均等的機(jī)會(huì)獲得優(yōu)質(zhì)計(jì)算資源和劣質(zhì)計(jì)算資源。通過(guò)選取K-means、Bayes及PageRank等多種作業(yè)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:meDRF較DRF分配算法更能體現(xiàn)多資源分配的公平性,且資源分配具有更好的穩(wěn)定性,能有效提高系統(tǒng)資源的利用率。

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