L(P)、L(Max)、L(LDS_{(0.7)})分析

、

、

分析

分布式设备负载分布策略（如

、

、

）对比

在这里插入图片描述

表格整体概述

• 表格功能：TABLE 3和TABLE 4分别展示了不同负载分布策略（Strategies）下，*平均队列等待时间（

）和平均响应时间（

）*的模拟95%置信区间（Simulation 95% C.I.）以及分析结果（Analytical），用于评估和比较各种策略在不同任务到达率（

）下的性能表现。

• 数据来源与实验设置：数据通过使用MultiRECloudSim和Matlab进行模拟实验获得，实验设置了不同的任务到达率（

取值为3、6、10等）、负载分布策略（如

、

、

等），并在具有特定硬件环境（2Dell PowerEdge T720服务器）和任务参数（任务数量、任务长度等）的条件下进行多次模拟（模拟实验次数为20次），记录每个主机在每个数据中心的响应时间和等待时间，进而计算出平均队列等待时间和平均响应时间的相关数据。

TABLE 3分析

1. 任务到达率（

）对平均队列等待时间的影响

• 随着任务到达率

的增加，各种策略下的平均队列等待时间均呈现上升趋势。例如，对于

策略，当

从3增加到6时，平均队列等待时间从0.037760305增加到0.096340595；当

进一步增加到10时，平均队列等待时间上升到0.252291416。这表明随着任务量的增加，系统面临的排队压力增大，等待时间相应延长。

• 不同策略在相同任务到达率下的平均队列等待时间存在差异。在

时，

策略的平均队列等待时间为0.037760305，而

策略的平均队列等待时间为0.234571288，

策略的平均队列等待时间为0.442895401。这说明不同的负载分布策略对任务排队情况的影响不同，

策略在低负载时相对其他策略可能具有一定优势，但在高负载时优势不明显。

1. 策略比较

   L(P)

   策略在低负载（如

   \lambda = 3

   ）时，平均队列等待时间相对较短，但随着负载增加，其增长速度较快。这是因为该策略按服务率倒数比例分配负载，未充分考虑服务器动态变化和队列等待成本。

   L(Max)

   策略在不同负载下的平均队列等待时间相对较高，表明仅配置最大服务率而不进行动态调整可能导致性能不佳。

   L(LDS_{(0.7)})

   策略在高负载（如

   \lambda = 6

   和

   \lambda = 10

   ）时，平均队列等待时间明显高于

   L(P)

   策略，但在低负载时两者差距较小。这可能是由于

   L(LDS_{(0.7)})

   策略采用了速度缩放技术，在高负载下动态调整服务率，但调整过程可能导致一定的开销或延迟。

2. 模拟结果与分析结果的一致性
   • 对于每种策略和不同的任务到达率，模拟结果的95%置信区间均包含相应的分析结果。例如，在

   L(P)

   策略下，当

   \lambda = 3

   时，模拟95%置信区间为[0.037612359, 0.03790825]，分析结果为0.037815126，分析结果在置信区间内。这验证了分析模型的准确性，表明模型能够较好地预测不同策略在不同负载下的平均队列等待时间。

TABLE 4分析

1. 任务到达率（

）对平均响应时间的影响

• 与平均队列等待时间类似，随着任务到达率

的增加，各种策略下的平均响应时间也呈上升趋势。如

策略，

从3增加到6时，平均响应时间从0.21450975增加到0.272723498；

增加到10时，平均响应时间上升到0.427856213。这是因为任务量增加导致系统处理任务的压力增大，包括排队等待和任务执行时间都相应增加。

• 不同策略在相同任务到达率下的平均响应时间差异明显。在

时，

策略的平均响应时间为0.21450975，

策略为0.470989755，

策略为0.934879436。这进一步说明不同负载分布策略对系统整体响应性能的影响不同。

1. 策略比较

   L(P)

   策略在低负载时平均响应时间较短，但负载增加时增长较快。其原因与平均队列等待时间类似，缺乏对服务器动态变化和多种成本因素的综合考虑。

   L(Max)

   策略在各负载下平均响应时间较长，再次证明仅使用最大服务率而不动态调整的局限性。

   L(LDS_{(0.7)})

   策略在高负载下平均响应时间高于

   L(P)

   策略，在低负载时差距相对较小。这反映出

   L(LDS_{(0.7)})

   策略在高负载时虽然采用了速度缩放技术，但可能由于服务率调整的复杂性或开销，导致响应时间增加。

2. 模拟结果与分析结果的一致性
   • 同样，对于各策略和任务到达率，模拟结果的95%置信区间包含相应分析结果。例如，

   L(P)

   策略在

   \lambda = 3

   时，模拟95%置信区间为[0.213643288, 0.215376213]，分析结果为0.214285714，验证了分析模型对平均响应时间预测的可靠性。

两个表格的关联

1. 共同反映策略性能：TABLE 3和TABLE 4从平均队列等待时间和平均响应时间两个不同角度，共同评估了各种负载分布策略在不同任务到达率下的性能表现。平均队列等待时间是影响平均响应时间的重要因素之一，两者相互关联，共同决定了系统的整体性能。例如，当一种策略在平均队列等待时间上表现较好时，通常其平均响应时间也会相对较好，但也受到任务执行时间等其他因素的影响。
2. 综合评估策略优劣：通过对比两个表格中不同策略在不同任务到达率下的数据，可以更全面地评估各策略的优劣。在低负载情况下，某些策略可能在平均队列等待时间和平均响应时间上都表现较好，但在高负载时可能出现性能下降或波动。例如，

策略在低负载时的平均队列等待时间和平均响应时间相对较短，但随着负载增加，其性能下降明显；而

策略在高负载时虽有一定优势，但也存在一些问题，如平均队列等待时间和平均响应时间的振荡。因此，需要综合考虑两个表格的数据来选择最适合不同负载情况的策略。

1. 为策略选择提供依据：这些数据为在实际云计算环境中选择合适的负载分布策略提供了重要依据。云服务提供商可以根据系统预期的任务到达率范围和对性能的要求，参考两个表格中的数据，选择能够在性能和成本之间达到较好平衡的策略。例如，在任务到达率较低且对响应时间要求较高的场景下，

策略可能是一个较好的选择；而在任务到达率波动较大且需要兼顾成本和性能的情况下，

策略可能更为合适，但需要注意其可能出现的振荡问题。

结论

TABLE 3和TABLE 4通过对不同负载分布策略在不同任务到达率下的平均队列等待时间和平均响应时间的详细分析，为评估和优化云计算系统中的负载分布策略提供了重要的数据支持和参考依据，有助于进一步理解和改进系统性能。

95%置信区间

是一个统计学中的概念，用于估计某个参数（如均值、比例、差值等）的真实值可能落入的区间范围。这里的“95%”表示，如果我们根据样本数据重复进行多次抽样并计算置信区间，那么这些置信区间中大约有95%会包含该参数的真实值。

简单理解 不确定性：在统计学中，由于我们只能通过样本数据来推断总体，因此存在一定的不确定性。置信区间就是用来量化这种不确定性的。 置信水平：95%是置信水平，表示我们对置信区间的信任程度。置信水平越高，区间越宽，因为我们需要包含更多的可能性来确保达到指定的置信水平。 参数估计：通过计算置信区间，我们可以得到一个范围，这个范围内的值都有可能是我们要估计的参数的真实值。 举例说明 假设我们想要估计某个城市成年人的平均身高。为了做到这一点，我们随机抽取了1000名成年人作为样本，并测量了他们的身高。

计算样本均值：首先，我们计算这1000名成年人的平均身高，假设为170厘米。 计算置信区间：然后，我们使用统计方法（如t分布或正态分布）来计算95%置信区间。假设我们得到的区间是169.5厘米到170.5厘米。 这意味着，如果我们多次进行这样的抽样并计算置信区间，那么大约有95%的置信区间会包含这个城市成年人的真实平均身高。换句话说，我们有95%的信心认为，这个城市成年人的平均身高在169.5厘米到170.5厘米之间。

需要注意的是，这个区间并不是说这个城市的成年人身高只可能在这个范围内，而是说我们有95%的信心认为真实的平均身高在这个范围内。实际上，有些人的身高可能会高于或低于这个区间。