为了桥接语义鸿沟,提升I/O性能,需要对执行不同类型负载的虚拟CPU(v CPU)采取不同的调度策略,故而虚拟CPU调度算法亟需优化。基于KVM虚拟化平台提出一种基于任务分类的虚拟CPU调度模型STC(virtual CPU scheduler based on task classifi...为了桥接语义鸿沟,提升I/O性能,需要对执行不同类型负载的虚拟CPU(v CPU)采取不同的调度策略,故而虚拟CPU调度算法亟需优化。基于KVM虚拟化平台提出一种基于任务分类的虚拟CPU调度模型STC(virtual CPU scheduler based on task classification),它将虚拟CPU(v CPU)和物理CPU分别分为两个类型,分别为short v CPU和long v CPU,以及short CPU和long CPU,不同类型的v CPU分配至对应类型的物理CPU上执行。同时,基于机器学习理论,STC构建分类器,通过提取任务行为特征将任务分为两类,I/O密集型的任务分配至short v CPU上,而计算密集型任务则分配至long v CPU上。STC在保证计算性能的基础上,提高了I/O的响应速度。实验结果表明,STC与系统默认的CFS相比,网络延时降低18%,网络吞吐率提高17%~25%,并且保证了整个系统的资源共享公平性。展开更多
文摘为了桥接语义鸿沟,提升I/O性能,需要对执行不同类型负载的虚拟CPU(v CPU)采取不同的调度策略,故而虚拟CPU调度算法亟需优化。基于KVM虚拟化平台提出一种基于任务分类的虚拟CPU调度模型STC(virtual CPU scheduler based on task classification),它将虚拟CPU(v CPU)和物理CPU分别分为两个类型,分别为short v CPU和long v CPU,以及short CPU和long CPU,不同类型的v CPU分配至对应类型的物理CPU上执行。同时,基于机器学习理论,STC构建分类器,通过提取任务行为特征将任务分为两类,I/O密集型的任务分配至short v CPU上,而计算密集型任务则分配至long v CPU上。STC在保证计算性能的基础上,提高了I/O的响应速度。实验结果表明,STC与系统默认的CFS相比,网络延时降低18%,网络吞吐率提高17%~25%,并且保证了整个系统的资源共享公平性。
