面向多维度QoS的云资源在线调度优化研究

发布时间：2019-11-04 09:31

【摘要】：针对云计算环境下资源调度未能全面考虑QoS需求的问题,提出了一种多维QoS约束的调度方法。采用公式化描述和性能分析对多维QoS进行建模,在优化方法中,引入系统指标,通过偏好因子改变权重,结合主元和客元的合成以及公平性评判,实现了对多目标优化问题的非劣最优解的锁定。实验结果表明,该方法充分考虑了用户多维QoS需求,在系统开销相当的情况下,负载均衡程度明显提高,且平均提高了17%,资源分配能更好的符合用户满意度要求。
【图文】：

影响算法执行时间的主要因素，对比表１，从图１中可以看出，在资源相对少的情况下优化算法的时间间隔略大于Ｓｔｒｉｃｔｔｉｍｅ算法和Ｍｉｎ－ｍｉｎ算法，这是由于优化算法均衡的考虑了ＱｏＳ要求，任务数量与资源数量的比例增加提高了对资源的争抢力度，公平共享算法的执行时间则始终很大［８］。存在一个任务数与资源数量比的阙值，在此阙值之后，时间开销随比例表现得较为缓慢，但在此阙值之前，则表现得非常好。实际应用中可根据此阙值来限定系统中竞争资源的任务数，如图２所示。图１时间跨度比较３．３在线调度算法的负载均衡程度图３横轴代表资源节点，纵轴代表获得的任务数，可以看出，在分派了１０００个任务后，优化算法的负载均衡程度明显优于此前表现很好的Ｓｔｒｉｃｔｔｉｍｅ算法和Ｍｉｎ－ｍｉｎ算·４３０１·

计算机工程与设计２０１３年图２任务资源比例法：相对于Ｓｔｒｉｃｔｔｉｍｅ算法，，性能平均提升在１７％左右。Ｆａｉｒｓｈａｒｅ算法虽然具有资源共享的功能，但是没有考虑用户和系统的ＱｏＳ需求，只是在资源少任务多得情况下简单地按顺序分配。Ｓｔｒｉｃｔｔｉｍｅ算法由于没有考虑用户的资源需求，容易形成“资源碎片”，造成较多任务等待的问题［９］。图３负载均衡程度的比较３．４在线调度算法的用户满意程度选择与Ｌｉｊ具有最小欧氏距离的资源，作为执行任务的基本单位，其公平性评判函数Ｊｉ的计算变成Ｊｉ＝∑ｗ＋ｙｊ＝１εｌｎＡＴｉ／ＰＳｉ（１０）结合定义Ｊｉ≤１，这个阈值体现了云计算环境对于过多的不公平约束弱于过少的不公平约束，能将Ｊｉ的负值（过少分配的情况）约束在较小空间。参考阈值以原始Ｊｉ为基准，结合以上所述，得到用户满意度，如图４所示。图４用户满意度比例图为４个算法的平均Ｊ值比较，Ｊ值大于０时表示得到了高于自己期待的资源分配，Ｊ值小于０代表得到的资源不能符合期待，Ｊ＝０表示用户获得了与期待资源一致的资源分配。从而得出调度算法的资源分配能更好的符合用户期待。４结束语本文基于ＣＲＭＳＱ算法的云计算资源调度策略，不同于云系统中普遍采用的调度算法，针对现有云计算资源调度算法不能很好的兼顾负载平衡和调度执行时间，引入系统偏好因子的概念［１０－１１］。综合考虑各项ＱｏＳ需求，能有效地完成云计算环境中计算资源搜索与分配的工作，在任务资源数满足一定比例的情况下执行效率比一般的资源调度策略高，在时间跨度

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