云计算环境下基于服务成本的任务调度研究

发布时间：2017-06-26 06:09

  本文关键词：云计算环境下基于服务成本的任务调度研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：现在已经是信息的时代,云计算作为一门新兴的技术,也已经成为比较热门的商业资源。由于云计算是建立在互联网的基础之上的,所以资源的类型也大多是异构的,资源的状态往往也是处于变化着的；云计算系统一般用户规模都非常的庞大,用户的资源需求也是类型颇多,对应用任务的调度请求也各不相同,对应的服务质量(Quality of Service,QoS)更是多种多样,这些因素都让云计算环境中的任务调度技术要求变得非常的复杂。云计算服务是一种典型的商业服务,一方面提升用户的产品质量需求,另一方更多的获取服务收益,是云计算技术研究的关键。从云计算的服务收益出发,本文提出了一种基于服务成本的云计算任务调度策略。该任务调度策略,既满足庞大的用户,对不同的应用请求QoS目标约束的要求,又把优化云系统中任务计算开销与服务收益作为设计目标,以实现单位资源开销所对应的服务收益的优化。任务调度的执行效率是设计调度策略的关键,为了满足提升计算资源服务收益的目标,解决在提升执行效率的同时,兼顾云资源的服务成本问题,论文通过对传统粒子群算法的研究,提出了一种基于服务成本的粒子群优化算法。该算法把应用任务的调度预算以及使用的计算资源的最优化,作为调度的目标,最大化云资源计算的开销和对应的服务收益,优化资源的负载均衡问题,来从整体上提高任务调度的效率。通过云环境模拟工具CloudSim,对提出的调度方案进行了仿真实验。测试的结果数据通过跟传统Min-min算法和改进的满足用户QoS要求的Min-min算法相比证明,这种策略和方法,在任务调度的完成时间上优于上述两种方法,在任务截止时间底线违背率上也大幅度的低于上述两种方法,而单位计算开销的服务收益更是呈现明显的优势。说明本文提出的研究方案在面对云服务的商业性方面更加合理和高效。
【关键词】：任务调度策略 粒子群算法 云计算服务受益
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F275;TP393.09
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-15
• 1.1 项目的研究背景与意义8-10
• 1.1.1 项目的研究背景8-9
• 1.1.2 问题概述9-10
• 1.2 云计算任务调度的研究状况10-12
• 1.3 主要工作12-13
• 1.4 论文结构13-15
• 第二章 相关技术研究15-23
• 2.1 云计算概述15-16
• 2.1.1 云计算的定义15-16
• 2.1.2 云计算的特点16
• 2.2 云计算平台16-18
• 2.2.1 微软云计算16-17
• 2.2.2 Google云计算17
• 2.2.3 Amazon云计算17-18
• 2.3 云计算任务调度模型18-20
• 2.3.1 Hadoop架构18-20
• 2.4 任务调度策略的研究20-23
• 2.4.1 Min-min策略20-21
• 2.4.2 Max-min策略21-22
• 2.4.3 粒子群算法22-23
• 第三章 基于服务成本的云计算任务调度策略23-30
• 3.1 引言23-24
• 3.2 对服务目标需求的定义24-25
• 3.3 调度目标的公式化25-28
• 3.4 基于服务成本的调度模型28-30
• 第四章 基于服务成本的粒子群优化算法30-37
• 4.1 问题描述30-31
• 4.2 粒子群算法31-33
• 4.3 问题编码33-35
• 4.4 粒子群初始化35
• 4.5 目标函数35-36
• 4.6 粒子状态的更新36-37
• 第五章 实验仿真结果分析37-49
• 5.1 CloudSim介绍37-42
• 5.1.1 CloudSim的体系结构37-39
• 5.1.2 实验环境配置39-41
• 5.1.2.1 环境配置39
• 5.1.2.2 实验的整体步骤介绍39-41
• 5.1.2.3 对CloudSim项目进行二次编译41
• 5.1.3 对比实验设计方法41-42
• 5.2 结果分析42-49
• 5.2.1 对比多任务完成时间效果的测试数据分析44-45
• 5.2.2 整体任务完成量与超过最终完成时间的任务量的比例数据分析45-46
• 5.2.3 单位计算开销的服务收益测试数据分析46-49
• 第六章 总结与展望49-50
• 6.1 总结49
• 6.2 进一步的工作49-50
• 参考文献50-52
• 致谢52

  本文关键词：云计算环境下基于服务成本的任务调度研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：485071