云计算环境下任务调度问题的研究

发布时间：2017-11-14 10:36

  本文关键词：云计算环境下任务调度问题的研究

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【摘要】：云计算利用虚拟技术把位于数据中心的硬件资源虚拟化为动态可扩展的虚拟资源池,并把这些虚拟资源池通过互联网给用户提供可用性高、扩展性强和安全性高的服务。由于云计算环境下存在着大量不同类型任务和虚拟资源,所以一个好的任务与资源匹配策略可以有效地改善系统执行效率和负载均衡。论文针对目前云计算环境下任务调度中存在的用户Qo S需求单一、系统资源利用率低等问题进行了研究性工作。主要工作包括以下几个方面:(1)由于云计算环境具有虚拟化、异构环境和可扩展性强等特征,导致了云工作流和传统工作流的体系结构存在较大差异,论文构建了一个基于云计算环境下的工作流体系结构,同时对该体系结构中的各个层次进行了详细介绍。(2)针对在满足用户对任务截止时间约束下,如何使任务执行成本最少的问题,论文提出了一种基于截止时间约束的云工作流调度算法(Deadline Partial Critical Path,Deadline-PCP)。首先,把用户定义的全局截止时间动态划分给每个任务,使得每个任务拥有一个子截止时间。然后,把任务调度到执行费用最低且满足任务子截止时间的虚拟机上。算法中还提出了关键路径的概念,把关键路径上的任务分配到同一台虚拟资源上执行,可以有效地减少任务间传输时间,从而缩短整个任务的完成时间。最后,对云计算仿真平台Cloud Sim进行了扩展,代码实现了一个DAG生成器,随机产生输入实例,重载Cloud Sim中关键类和方法使该平台能够支持本文算法的仿真。实验结果分析表明,本算法在任务执行时间和执行花费方面有较大改进。(3)针对目前调度算法存在用户Qo S需求单一、系统资源利用率不高的问题,论文提出了一种基于关键父任务复制的多维Qo S调度算法(Multi-dimensional Qo S on Critical Parent Task Replication,Qo S-CPTR)。首先,构建了一个云环境计算模型,提出了一个资源Qo S模型。其次,依据用户的不同偏好程度构建了一个虚拟资源性能评估标准,任务执行时选择综合性能更高或更符合用户偏好的虚拟资源进行分配。然后,采用复制关键父任务到空闲时间槽执行的方式,缩短任务间的传输时间。实验结果分析表明,本算法能够提高系统资源利用率、提高用户满意度和降低用户成本。
【学位授予单位】：江南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09;TP301.6

【参考文献】

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1 朱泽民;张青;;基于多维QoS和云计算的资源负载均衡调度研究[J];计算机测量与控制;2013年01期

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本文编号：1185063