基于Kriging代理模型的动态云任务调度方法

发布时间：2018-01-30 18:36

  本文关键词： 任务调度 云计算 Kriging Open Stack　出处：《计算机工程与应用》2015年16期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：任务调度在云计算环境中发挥着重要作用。提出一种基于Kriging代理模型的动态云任务调度方法。通过对云任务在不同资源组合下的性能表现进行Kriging代理模型建模并优化,从而得到对应于该云任务的最优资源分配方案;利用云平台的API,可动态对该云任务实施资源调度。基于Open Stack开源云平台,对两个工程计算应用进行了任务调度性能测试,结果表明该方法可有效动态调整云任务中的资源配给,按需按优对平台中的云任务进行资源调度。
[Abstract]:Task scheduling plays an important role in cloud computing environment. A dynamic cloud task scheduling method based on Kriging agent model is proposed. The performance of cloud tasks under different combinations of resources is evaluated by Kr. The iging proxy model is modeled and optimized. The optimal resource allocation scheme corresponding to the cloud task is obtained. Based on the Open Stack open source cloud platform, the task scheduling performance of two engineering computing applications is tested. The results show that this method can effectively dynamically adjust the resource allocation in cloud tasks and schedule the cloud tasks in the platform according to the demand.
【作者单位】： 大连理工大学计算机科学与技术学院;大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室;
【基金】：国家重点基础研究发展规划(No.2012CB025905) 111引智计划(No.B14013) 国家自然科学基金(No.11202049) 中央高校基本科研业务费专项资金(No.DUT14RC(3)060)
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 1引言云计算提供了一种按需分配的服务模式,凭借云平台提供的高性能软硬件资源运行作业,可以在较大程度上为用户节约计算成本和运行时间。任务调度作为云计算环境下资源调度的一个重要子课题,其好坏程度直接影响了用户的使用体验。近年来,智能优化算法在云计算的任务调度领域

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1476945