《表4 两种负载下的虚拟集群性能对比》

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《面向大数据复杂应用的虚拟集群动态部署模型》

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本节对上述实验的性能结果进行分析。由于仿真负载的作业都在运行前期提交，实验只统计了作业集合的平均执行时间和总执行时间。面对第一种仿真负载，动态部署模型由于噪声扰动，发生四次节点状态调整。而节点状态调整造成了部分性能损失，在作业平均执行时间和总执行时间上都有表现。对于第二种仿真负载，由于计算资源与作业资源需求不成比例，DM调整虚拟集群的计算形态来适应负载的资源需求，计算性能的提升掩盖了节点调整的性能损失。从作业平均执行时间和总执行时间来看，动态部署模型取得了较好的计算性能提升，作业平均执行时间优化了7.8%，作业的总执行时间优化了6.5%。两种负载下的虚拟集群性能对比如表4所示。