基于大数据平台的改进的VCDN任务调度模型研究

• 作者: 唐宏 庄一嵘 梁洁 陈戈 陈步华
• 来源期刊: 广东通信技术
• 关键词: VCDN 任务调度 Spark 随机森林
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 运营与应用
• 页码范围: 6-10
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6403.2018.09.002

摘要

近年来,随着4K/8K、VR/AR等高数据量任务出现,给VCDN的任务调度方法研究带来了新的挑战.利用Spark大数据平台,本文通过提出一种VCDN中的基于随机森林分类模型的改进任务调度算法,有效改善现有VCDN中因任务执行时间过长而带来的系统的问题,从而缩短任务的总执行时间,并根据资源的总消耗情况,进行VCDN节点弹性扩缩容,为提升VCDN系统的可用性提供了重要指导作用,并通过实验验证了该算法的可行性和执行效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐宏	中国电信股份有限公司广州研究院数据所	31	246	9.0	14.0
2	陈戈	中国电信股份有限公司广州研究院	27	56	4.0	5.0
3	庄一嵘	中国电信股份有限公司广州研究院	32	53	4.0	6.0
4	梁洁	中国电信股份有限公司广州研究院	22	119	5.0	10.0
5	陈步华	中国电信股份有限公司广州研究院	8	7	1.0	2.0