云环境下基于QoS约束和遗传算法的资源调度优化研究

发布时间：2023-01-26 07:36

　　云计算是目前国内外商业领域和科研领域重点研究的一种新型计算模式，它是分布式计算、并行计算、网格计算的发展，是传统计算机技术和网络技术发展相融合的产物。它旨在将多个成本较低的计算实体整合成一个具有强大计算能力的系统，向互联网上的用户提供服务。其核心思想是对大量通过网络连接的计算资源进行统一管理和调度，构成一个资源池向用户提供按需服务。因此，任务调度和资源分配成为云计算的关键技术。同时，其商业特性又决定了云计算在向用户提供服务的时候需要关注服务质量。目前的很多调度算法是借鉴网格环境下的调度策略，有很多在云环境下的调度算法也只是将任务作为一个整体考虑，并没有分析任务对资源中各个具体属性的要求。云环境下的调度更加注重满足用户的需求，有着自身的特点。而且在满足用户QoS要求的前提下，负载均衡程度的高低会影响任务执行的效率等性能。 针对以上问题，本文分析了云计算环境下的任务的特点，为任务设定了七项内容，分别是任务的id号，任务对CPU、内存、带宽及数据存储空间这四种资源的需求量，还有任务的指令总条数和任务的大小。为资源节点也设定了具体的内容，分别是资源节点的id号，资源节点的CPU处理能力... 

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
目录
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容和主要创新点
    1.4 论文的组织架构
2 云计算环境下的资源调度
    2.1 云计算概述
        2.1.1 云计算的定义
        2.1.2 云计算的特点
        2.1.3 云计算的架构及分类
    2.2 云计算资源的管理模式
    2.3 QoS 分析和资源调度算法
        2.3.1 QoS 的定义
        2.3.2 QoS 属性分类
        2.3.3 云计算 QoS 的指标分析
        2.3.4 云环境下的资源调度算法比较分析
3 QoS 模型和遗传算法设计
    3.1 QoS 模型
        3.1.1 QoS 约束指标
        3.1.2 指标的处理
    3.2 问题定义及调度环境描述
        3.2.1 问题的提出
        3.2.2 问题的描述
        3.2.3 问题分析
        3.2.4 资源信息和任务信息描述
        3.2.5 资源的调度环境
    3.3 遗传算法设计
        3.3.1 算法的设计流程
        3.3.2 染色体编码
        3.3.3 初始化种群
        3.3.4 适应度函数
        3.3.5 遗传操作
        3.3.6 参数说明与操作说明
4 实验仿真与结果分析
    4.1 CloudSim 简介
        4.1.1 CloudSim 的体系架构
        4.1.2 CloudSim 的核心类
        4.1.3 CloudSim 环境配置
    4.2 CloudSim 仿真流程
    4.3 资源调度仿真
        4.3.1 平台的扩展
        4.3.2 CloudSim 的重新编译
    4.4 调度与结果分析
        4.4.1 实验数据
        4.4.2 性能评估标准
        4.4.3 实验结果分析
5 结论与工作展望
    5.1 工作总结
    5.2 展望
致谢
参考文献
附录
作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目


【参考文献】：
期刊论文
[1]云计算下负载均衡的多维QoS约束任务调度机制[J]. 祝家钰,肖丹,王飞.  计算机工程与应用. 2013(09)
[2]基于蚁群优化算法的云计算任务分配[J]. 张春艳,刘清林,孟珂.  计算机应用. 2012(05)
[3]An Automatic Intrusion Diagnosis Approach for Clouds[J]. Junaid Arshad,Paul Townend.  International Journal of Automation ＆ Computing. 2011(03)
[4]IC Cloud: Enabling Compositional Cloud[J]. Yi-Ke Guo Li Guo Department of Computing, Imperial College London, London SW7 2BZ, UK.  International Journal of Automation ＆ Computing. 2011(03)
[5]Trustworthy Assurance of Service Interoperation in Cloud Environment[J]. Bing Li 1 Bu-Qing Cao 1, 3 Kun-Mei Wen 2 Rui-Xuan Li 2 1 State Key Laboratory of Software Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, PRC 2 School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, PRC 3 School of Computer Science and Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, PRC.  International Journal of Automation ＆ Computing. 2011(03)
[6]基于云计算的作业调度算法研究[J]. 冼进,余桂城.  计算机与数字工程. 2011(07)
[7]基于MPSO算法的云计算资源调度策略[J]. 刘万军,张孟华,郭文越.  计算机工程. 2011(11)
[8]基于云计算的“用户期待”任务调度算法的研究[J]. 刘之家,张体荣,谢雄程.  大众科技. 2011(04)
[9]云计算现状综述[J]. 李芳芳.  电脑知识与技术. 2011(04)
[10]云计算环境下基于改进遗传算法的任务调度算法[J]. 李建锋,彭舰.  计算机应用. 2011(01)

硕士论文
[1]云环境下基于QoS约束的工作流任务调度算法研究与实现[D]. 晏婧.重庆大学 2011
[2]基于多QoS的网格资源调度研究[D]. 张瑜.西北师范大学 2010
[3]基于Min-Min和Max-Min算法改进的网格调度算法的研究[D]. 张文越.北京工商大学 2010
[4]多QoS约束下的网格任务调度研究[D]. 钟景秀.武汉理工大学 2009
[5]基于用户满意度和遗传算法的网格资源调度研究[D]. 刘懿.重庆大学 2009
[6]基于OGSA的资源调度的研究[D]. 张颖.河海大学 2007
[7]基于遗传算法的网格任务调度研究及实现[D]. 陈莹.四川大学 2006



本文编号：3732314