Storm环境下一种改进的任务调度策略

随着大数据业务的快速增长,针对大规模数据处理的实时计算变成了一种业务上的需求,缺少"实时的Hadoop系统"经成为整个大数据生态系统中的一个巨大缺失,Storm的出现很好地满足了这一需求.然而,Storm默认的round-robin资源调度,既不考虑内部组件的传输延迟时间,也不考虑节点间的传输延迟.因此,本文提出了Storm环境下一种改进的任务调度策略(Improved Storm Task Schedule Strategy,ISTS),该策略旨在提高通过最大限度地提高资源利用率和吞吐量同时最小化网络延迟.实验结果表明,使用ISTS进行任务调度时,可以同时满足软、硬资源限制以及最小化组件之间的网络传输距离.     

OFDMA网络中基于用户协作的负载均衡机制

在蜂窝小区中,利用用户在不同小区之间的切换实现负载均衡可以提高系统频率利用率,减小用户中断率。但是,高负载小区的边缘用户切换到低负载小区时信噪比会降低。提出了一种基于用户协作的负载均衡机制,在均衡小区间负载的同时,解决了小区边缘用户切换后信噪比降低的问题。所提机制中,轻负载小区的某个用户作为中继节点与重负载小区的被切换用户进行协作通信。被切换的边缘用户通过选择合适的"用户中继",保证了切换后的信噪比性能。推导了选择用户作为中继的必要条件,提出了最大化系统容量的用户中继选择方案。数值仿真结果表明,所提机制可以有效的提高被切换用户的吞吐量,从而证明被切换用户的信噪比性能没有损失。