混合租赁方式的云服务工作流调度优化
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【摘要】:云服务提供商通常为用户提供长期预留和短期按需租赁两种资源租赁方式。长期预留方式可获取资源租赁折扣,用户须持续租赁整个工作流的运行时间,资源利用率相对较低;短期按需租赁即租即用,用完即释放,但单位成本较高;两种租赁方式混合可兼顾资源的单位成本和灵活性。本文研究具有混合租赁方式的云服务工作流调度,具有重要的理论意义和实际价值。本文考虑资源混合租赁云计算环境下的工作流调度基本特征,建立调度优化数学模型。提出该调度问题的三阶段启发式算法:初始解生成、调度顺序优化和解的重构。初始解生成算法首先采用已有方法生成一个初始任务顺序,依次将任务分配于长期预留租赁的虚拟机;检测能否通过按需租赁部分资源,加速完成任务,减少长期预留租赁资源数量、提高利用率、节约成本。提出改进的局部搜索算法调整任务的分配顺序,优化初始解。提出逐渐减少按需租赁资源数量的重构解策略,通过增加解的多样性,逐步优化可行解。通过实验测试,采用方差分析技术对算法中局部搜索、解的重构等组件和相关参数测试和分析,得到算法的最佳参数组合。通过与已有算法在大量实例上的比较,验证了所提出算法的有效性。
【关键词】:工作流调度 资源 成本 云计算
【学位授予单位】:东南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP301.6;TP393.09
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-7
- 第1章 绪论7-13
- 1.1 研究背景7-10
- 1.2 研究现状10-12
- 1.3 论文组织结构12-13
- 第2章 问题描述与建模13-18
- 2.1 问题描述13-16
- 2.2 数学模型16
- 2.3 问题分析16-17
- 2.4 本章小结17-18
- 第3章 启发式方法18-31
- 3.1 初始解生成18-25
- 3.1.1 初始租赁资源预判18-19
- 3.1.2 判断资源是否足够19-21
- 3.1.3 生成初始调度优先级21
- 3.1.4 任务的资源分配规则21-24
- 3.1.5 M-task任务的再调整24-25
- 3.2 Local Search调整任务调度顺序25-27
- 3.2.1 可行邻域构造25-26
- 3.2.2 局部搜索26-27
- 3.3 解的重构27
- 3.4 算法运行实例27-29
- 3.5 本章小结29-31
- 第4章 实验与分析31-40
- 4.1 实验环境31
- 4.1.1 实例生成31
- 4.1.2 运行环境31
- 4.2 参数设置31-35
- 4.3 与ABTS算法的比较35-39
- 4.4 本章小结39-40
- 第5章 结论40-41
- 致谢41-42
- 参考文献42-45
- 攻读硕士期间已发表的学术论文45
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