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随着计算机时代的发展，用户的基数正在不断扩大，而对应的在线视频的量级也正逐步扩展，为解决点对点的在线视频的服务器的速度和带宽问题，以及大量的视频资源带来服务器计算负载问题，增加其负载而带来了“云计算”[1]。
云计算分为3层，分别是IaaS(基础设施即服务)、Paas(平台即服务)和SaaS(软件即服务)[2]。储存资源管理是计算机资源管理的一部分，侧重于计算机的节点的高效性和节点的整体负载均衡。无论是一般的云计算，还是快速发展的移动云计算，云增效模式是最常见的云计算模式[3]。因而在云计算方面，最主要研究的是计算机资源、负载均衡的实现和任务调度的分配等方面。在任务调度方面，文献[4]提出了一种面向多目标的两阶段任务调度算法，具有让任务匹配最小时间资源的偏好，重调度阶段，实现负载均衡；文献[5]提出了针对P2P(对等网络，即对等计算机网络)结构上的用数据副本来进行管理，从而提高数据访问的效率和系统容错功能。文献[6]中提出了一种基于任务调度的模板策略，通过任务集合求出任务量模版，并依据模板对调度算法进行任务调度的TTS(基于模板的任务调度策略)策略。该算法从全局的角度计算出调度模板，有目标地实现了调度同时充分考虑了通信开销。
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作者信息：
杨 戈1，2，吴俊言1
(1.北京师范大学珠海分校 智能多媒体技术重点实验室，广东 珠海519087；
2.北京大学深圳研究生院 深圳物联网智能感知技术工程实验室，广东 深圳518055)
