面向算力网络的微服务调度策略研究与实现
这是一篇关于算力网络,微服务调度,多维资源,关键路径,边边协同的论文, 主要内容为云计算与边缘计算的快速发展,助力算力从云端下沉到边缘,形成泛在的计算资源。为推动计算和网络资源的深度融合,研究人员提出了算力网络的概念。在算力网络的架构中,算力服务层是联系算力资源和用户需求的桥梁,可基于微服务架构实现,灵活地为用户需求提供特定的服务实例。因此,研究面向算力网络的微服务调度策略,对算力网络的进一步落地实施具有重要的意义。现有工作中,Kubernetes服务编排系统和以Istio为代表的服务网格是云中心主流的微服务部署和调度平台。然而,在微服务部署方面,Kubernetes原生策略的评价指标只包括CPU和内存信息,而未考虑网络、磁盘等其它维度资源的状况,导致资源负载的不均衡;在微服务调度方面,当大量任务需求到达时,由于Istio默认使用轮询机制,缺乏高效算法,容易引起服务调度性能下降。针对上述问题,本文以算力网络架构的服务层为基础,对目前云中心的微服务部署和调度工作开展研究与优化,并将云端提出的优化策略拓展至边缘,实现边缘侧的服务协同。本文的具体工作如下:(1)设计一种融合多维资源的微服务部署优化策略。针对Kubernetes部署微服务时原生策略资源信息利用不充分的问题,本文提出的优化策略拓展了评价指标,增加了网络带宽和磁盘容量等信息,根据待部署服务对多维资源的不同需求动态调整资源权重,并实时监控集群资源状态信息,自适应调整部署节点。实验结果表明,与原生策略相比,本文提出的部署优化策略有助于节点自身和集群整体资源的利用率更加均衡。(2)设计一种基于关键路径算法的微服务调度优化策略。针对Istio使用轮询算法带来的服务调度效率低问题,本文抽象调度问题,构造AOV拓扑图,结合微服务处理时间和代价将其转化为AOE模型,给出基于关键路径算法的求解方案,即以关键路径节点上服务实例完成时间为截止时间,决策出最低代价的服务实例。仿真结果表明,与Istio默认算法相比,本文提出的优化策略可以有效降低服务实例调度的时间和代价。(3)实现边缘侧的微服务调度优化方案。针对现有边缘存在多节点信息维护困难和缺乏细粒度微服务调度能力等问题,本文设计集中式边缘信息维护方案,并适配边缘轻量化服务网格,实现边缘集群的细粒度服务调度。最后,针对边缘资源与云端的差异,将本文所提调度策略进行了适应边缘的调整。结果表明,在边缘侧,本文给出的优化策略仍可有效地实现微服务调度的边边协同。综上,本文对面向算力网络的微服务部署和调度工作进行了优化,提出的部署优化策略能主动适应算力资源的变化,均衡资源的利用率;提出的基于关键路径算法的调度优化策略能显著降低调度时间和成本,且在边缘侧同样具有良好的性能表现。基于以上优化策略,有效地提升了算力网络中微服务的协同处理能力。
RCEP区域贸易隐含碳转移测度及结构分解研究
这是一篇关于RCEP区域贸易隐含碳,多区域投入产出模型,结构分解分析,结构路径分解,驱动因素,关键路径的论文, 主要内容为《区域全面经济伙伴关系协定》(Regional Comprehensive Economic Partnership,RCEP)是一项由东盟于2012年发起的协议,由包括中国、日本、韩国、澳大利亚、新西兰和东盟十国在内的十五方共同制订。作为全球范围内人口最多、经贸规模最大、转型要求最高的自由贸易区,RCEP为其成员国带来了更低的关税和更加开放的市场。但庞大的贸易规模也引起了不可忽视的隐含碳流动问题。在经济全球化和全球气候问题日益严峻的背景下,从区域视角出发研究贸易活动中的隐含碳流动问题,既是对区域协调发展建言献策的重要手段,也是解决全球气候问题的必然要求。本文从RCEP区域的角度出发,回顾了国内外相关研究文献,使用多区域投入产出模型、结构分解分析以及结构路径分解方法,分别从总体和行业层面上测算了2012和2016年RCEP区域内15个国家间的隐含碳流动情况。在结构分解分析中分别从传统分解视角、产业关联视角和最终需求视角考察了区域内15个国家贸易隐含碳变化的12种驱动因素。在结构路径分析中,筛选了对RCEP各国贸易隐含碳变化贡献最大的增排路径和减排路径各30条作为关键路径,刻画了RCEP各国贸易隐含碳变化的完整路径并识别了关键产业部门。本文的主要研究结论包括:第一,中国和马来西亚是该区域主要的隐含碳净进口国,而日本和新加坡则是主要的隐含碳净出口国。在研究期间内,中国对区域内的净出口隐含碳降幅为58.37%,而日本和新加坡对区域内的净进口隐含碳降幅分别达到70.65%和50.04%。第二,引起RCEP各国出口隐含碳变化的主要驱动因素包括碳排放强度效应、国内产业关联效应、前向产业关联效应以及多种最终需求效应;研究期间中国、韩国、越南等国的碳排放强度效应和国内产业关联效应为减排做出了较大贡献;前向产业关联效应则主要促进了日本、马来西亚和印度尼西亚等国的贸易隐含碳减少;最终需求来源地结构效应表明中国、越南、韩国等国出口产品市场份额提高;RCEP区域外国家对区域内国家高碳排放产品需求减少;区域内国家更多地将高碳排放产品出口至RCEP区域内其他国家。第三,各国关键路径涉及的上游生产行业和下游最终需求国家差异较大,这是各国的资源禀赋和技术优势决定的,例如澳大利亚关键路径上游大多为资源开采行业,下游最终需求国家主要为中国。基于本文的研究结论,为促进区域协调发展和减排工作,提出如下政策建议:第一,深化区域学习合作与经验交流,实现技术创新和产业升级;第二,发挥各国资源禀赋和技术优势,发展特色产业,加强生产合作,实现贸易互补;第三,针对具体产业链制定减排策略,并采取上下游综合治理措施减少生产过程中的碳排放。
改进蚁群算法在车间调度中的应用研究
这是一篇关于车间调度,蚁群算法,关键路径,甘特图,交叉操作的论文, 主要内容为车间调度问题(Job-shop Scheduling Problem,JSP)是实际生产调度问题的简化模型,研究车间调度问题对实际生产控制产品成本、提高设备利用率等有重要意义。车间调度问题是组合优化问题,属于NP难题,蚁群算法是近年来兴起的一种寻优算法,在解决组合优化问题中被越来越多的人所采用。 本文分析了车间调度问题的特点,对车间调度的优化方法做了全面的概述;介绍了蚁群算法的起源、原理以及基本模型,分析了其优缺点,阐述了其研究现状;提出了一种改进的蚁群算法应用于解决车间调度问题。 本文的创新点在于,针对蚁群算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的缺点,提出改进的算法,即用蚁群算法构建JSP的解后,在每次迭代的更新信息素前加入了局部调整因子来改善解的质量。局部调整因子包括调整关键路径上的块中操作的顺序和对每次迭代的解交叉繁殖产生新的解。通过实例分析和与其他算法对比,验证了算法的优秀性能。
RCEP区域贸易隐含碳转移测度及结构分解研究
这是一篇关于RCEP区域贸易隐含碳,多区域投入产出模型,结构分解分析,结构路径分解,驱动因素,关键路径的论文, 主要内容为《区域全面经济伙伴关系协定》(Regional Comprehensive Economic Partnership,RCEP)是一项由东盟于2012年发起的协议,由包括中国、日本、韩国、澳大利亚、新西兰和东盟十国在内的十五方共同制订。作为全球范围内人口最多、经贸规模最大、转型要求最高的自由贸易区,RCEP为其成员国带来了更低的关税和更加开放的市场。但庞大的贸易规模也引起了不可忽视的隐含碳流动问题。在经济全球化和全球气候问题日益严峻的背景下,从区域视角出发研究贸易活动中的隐含碳流动问题,既是对区域协调发展建言献策的重要手段,也是解决全球气候问题的必然要求。本文从RCEP区域的角度出发,回顾了国内外相关研究文献,使用多区域投入产出模型、结构分解分析以及结构路径分解方法,分别从总体和行业层面上测算了2012和2016年RCEP区域内15个国家间的隐含碳流动情况。在结构分解分析中分别从传统分解视角、产业关联视角和最终需求视角考察了区域内15个国家贸易隐含碳变化的12种驱动因素。在结构路径分析中,筛选了对RCEP各国贸易隐含碳变化贡献最大的增排路径和减排路径各30条作为关键路径,刻画了RCEP各国贸易隐含碳变化的完整路径并识别了关键产业部门。本文的主要研究结论包括:第一,中国和马来西亚是该区域主要的隐含碳净进口国,而日本和新加坡则是主要的隐含碳净出口国。在研究期间内,中国对区域内的净出口隐含碳降幅为58.37%,而日本和新加坡对区域内的净进口隐含碳降幅分别达到70.65%和50.04%。第二,引起RCEP各国出口隐含碳变化的主要驱动因素包括碳排放强度效应、国内产业关联效应、前向产业关联效应以及多种最终需求效应;研究期间中国、韩国、越南等国的碳排放强度效应和国内产业关联效应为减排做出了较大贡献;前向产业关联效应则主要促进了日本、马来西亚和印度尼西亚等国的贸易隐含碳减少;最终需求来源地结构效应表明中国、越南、韩国等国出口产品市场份额提高;RCEP区域外国家对区域内国家高碳排放产品需求减少;区域内国家更多地将高碳排放产品出口至RCEP区域内其他国家。第三,各国关键路径涉及的上游生产行业和下游最终需求国家差异较大,这是各国的资源禀赋和技术优势决定的,例如澳大利亚关键路径上游大多为资源开采行业,下游最终需求国家主要为中国。基于本文的研究结论,为促进区域协调发展和减排工作,提出如下政策建议:第一,深化区域学习合作与经验交流,实现技术创新和产业升级;第二,发挥各国资源禀赋和技术优势,发展特色产业,加强生产合作,实现贸易互补;第三,针对具体产业链制定减排策略,并采取上下游综合治理措施减少生产过程中的碳排放。
面向算力网络的微服务调度策略研究与实现
这是一篇关于算力网络,微服务调度,多维资源,关键路径,边边协同的论文, 主要内容为云计算与边缘计算的快速发展,助力算力从云端下沉到边缘,形成泛在的计算资源。为推动计算和网络资源的深度融合,研究人员提出了算力网络的概念。在算力网络的架构中,算力服务层是联系算力资源和用户需求的桥梁,可基于微服务架构实现,灵活地为用户需求提供特定的服务实例。因此,研究面向算力网络的微服务调度策略,对算力网络的进一步落地实施具有重要的意义。现有工作中,Kubernetes服务编排系统和以Istio为代表的服务网格是云中心主流的微服务部署和调度平台。然而,在微服务部署方面,Kubernetes原生策略的评价指标只包括CPU和内存信息,而未考虑网络、磁盘等其它维度资源的状况,导致资源负载的不均衡;在微服务调度方面,当大量任务需求到达时,由于Istio默认使用轮询机制,缺乏高效算法,容易引起服务调度性能下降。针对上述问题,本文以算力网络架构的服务层为基础,对目前云中心的微服务部署和调度工作开展研究与优化,并将云端提出的优化策略拓展至边缘,实现边缘侧的服务协同。本文的具体工作如下:(1)设计一种融合多维资源的微服务部署优化策略。针对Kubernetes部署微服务时原生策略资源信息利用不充分的问题,本文提出的优化策略拓展了评价指标,增加了网络带宽和磁盘容量等信息,根据待部署服务对多维资源的不同需求动态调整资源权重,并实时监控集群资源状态信息,自适应调整部署节点。实验结果表明,与原生策略相比,本文提出的部署优化策略有助于节点自身和集群整体资源的利用率更加均衡。(2)设计一种基于关键路径算法的微服务调度优化策略。针对Istio使用轮询算法带来的服务调度效率低问题,本文抽象调度问题,构造AOV拓扑图,结合微服务处理时间和代价将其转化为AOE模型,给出基于关键路径算法的求解方案,即以关键路径节点上服务实例完成时间为截止时间,决策出最低代价的服务实例。仿真结果表明,与Istio默认算法相比,本文提出的优化策略可以有效降低服务实例调度的时间和代价。(3)实现边缘侧的微服务调度优化方案。针对现有边缘存在多节点信息维护困难和缺乏细粒度微服务调度能力等问题,本文设计集中式边缘信息维护方案,并适配边缘轻量化服务网格,实现边缘集群的细粒度服务调度。最后,针对边缘资源与云端的差异,将本文所提调度策略进行了适应边缘的调整。结果表明,在边缘侧,本文给出的优化策略仍可有效地实现微服务调度的边边协同。综上,本文对面向算力网络的微服务部署和调度工作进行了优化,提出的部署优化策略能主动适应算力资源的变化,均衡资源的利用率;提出的基于关键路径算法的调度优化策略能显著降低调度时间和成本,且在边缘侧同样具有良好的性能表现。基于以上优化策略,有效地提升了算力网络中微服务的协同处理能力。
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