ABSTRACT Begränsad minnesbandbredd anses vara den största flaskhalsen inom multimediamolntjänster för fler och fler virtuella maskiner (VM) för multimediabehandling som kräver hög minnesbandbredd samtidigt. Att utmana minnesbandbredden bland parallella virtuella maskiner som körs parallellt leder dessutom till dålig servicekvalitet (QoS) för multimediaapplikationerna, och saknar tidsfristerna för dessa mjuka multimediaapplikationer i realtid. I detta dokument presenterar vi en adaptiv ram, Service Maximization Optimization (SMO), som är utformad för att förbättra QoS av de mjuka multimediaapplikationer i realtid i multimedia molndata. Ramverket består av en automatisk detektionsmekanism och en adaptiv mekanism för styrning av minnesbandbredden. Med den automatiska detektionsmekanismen detekteras den kritiska delen av multimediaapplikationens prestanda i virtuella maskiner. Sedan justerar vår adaptiva mekanism för minnesbandbredd åtkomsthastigheten för alla parallella virtuella maskiner som körs för att skydda QoS i de mjuka multimediaapplikationerna i realtid. Från fallstudierna med verkliga multimediaapplikationer förbättrar vår OMO avsevärt QoS för de mjuka multimediaapplikationerna i realtid med en försumbar påföljd på systemgenomströmningen. INDEX TERMS Minnesbandbredd, multimediaprogram, minnesåtkomst, servicekvalitet, mjuk realtid.
Ett adaptivt ramverk föreslås i REF för Service Maximization Optimization (SMO).
An Adaptive Framework for Improving Quality of Service in Industrial Systems
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}