面向JT CoMP的C-RAN虛擬機(jī)調(diào)度和預(yù)留策略.pdf

1、在C-RAN集中式基帶池構(gòu)架下，多個(gè)基帶處理單元被集中起來，并運(yùn)用虛擬化技術(shù)將CPU、內(nèi)存、帶寬等計(jì)算資源進(jìn)行封裝，以虛擬機(jī)的形式向用戶提供服務(wù)；用戶將自己的計(jì)算任務(wù)調(diào)度到虛擬機(jī)上執(zhí)行，并向云服務(wù)提供商支付一定的費(fèi)用。為了提高系統(tǒng)頻譜效率，降低用戶成本，同時(shí)保證用戶之間的服務(wù)公平性，需要對(duì)面向JT CoMP的虛擬機(jī)調(diào)度和預(yù)留策略進(jìn)行研究。本文的主要工作及創(chuàng)新如下：
　　針對(duì)JT CoMP場(chǎng)景，提出一種C-RAN虛擬機(jī)調(diào)度策略。在C

2、-RAN基帶池中，每個(gè)用戶的計(jì)算任務(wù)都是由一系列功能模塊組成的，根據(jù)模塊的屬性將其調(diào)度到對(duì)應(yīng)類型的虛擬機(jī)上執(zhí)行。為了實(shí)現(xiàn)協(xié)作RRU之間的同步和用戶之間的服務(wù)公平性，本文以最小化所有用戶的最大完成時(shí)間為目標(biāo)，在調(diào)度過程中充分考慮用戶模塊之間的關(guān)聯(lián)性、時(shí)延約束、資源約束和映射約束，并通過遺傳算法、遺傳模擬退火算法和裝箱算法求解最優(yōu)映射方案，最終通過實(shí)驗(yàn)仿真證明該策略的有效性。
　　針對(duì)用戶個(gè)數(shù)較少且業(yè)務(wù)單一，計(jì)算量較小的情況，提出了單

3、個(gè)云服務(wù)提供商的虛擬機(jī)預(yù)留策略。本文首先假設(shè)未來時(shí)隙的用戶個(gè)數(shù)服從高斯分布，然后基于上述調(diào)度策略求得不同用戶個(gè)數(shù)下的三類虛擬機(jī)個(gè)數(shù)的需求，接著根據(jù)虛擬機(jī)收費(fèi)方式求出用戶的使用成本，最后利用概率加權(quán)方式求得用戶最小成本對(duì)應(yīng)的最佳虛擬機(jī)預(yù)留個(gè)數(shù)，并通過實(shí)驗(yàn)仿真證明了該預(yù)留策略的有效性。
　　針對(duì)用戶個(gè)數(shù)較多且業(yè)務(wù)類型多樣，計(jì)算量較大的情況，提出了多個(gè)云服務(wù)提供商的虛擬機(jī)預(yù)留策略。本文首先根據(jù)過去一個(gè)時(shí)間周期內(nèi)的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來時(shí)隙的用戶個(gè)