云环境下老化感知的任务调度和运行管理框架

发布时间：2018-06-19 15:58

  本文选题：云计算 + 虚拟机　； 参考：《高技术通讯》2015年03期

【摘要】：研究了云计算系统现有任务调度和运行管理机制,指出在云计算环境下,基础性支撑软件虚拟机和虚拟机管理器在长期运行过程中均会表现出老化现象,从而降低了其性能,进而影响了任务的调度和执行效果。在一定程度上影响了服务质量(QoS)。针对这种情况,提出了一种老化感知的任务调度和运行管理框架,该框架能在任务调度和运行时感知底层虚拟机和虚拟机管理器的老化状况,并通过及时再生手段恢复虚拟机性能,从而降低老化所带来的负面影响,提升系统可用性。基于CloudSim仿真工具,在该框架下实现了Max-Min调度算法,并对比说明了该框架的有效性。
[Abstract]:The task scheduling and running management mechanism of cloud computing system is studied. It is pointed out that in the cloud computing environment, both the basic supporting software virtual machine and the virtual machine manager will show aging phenomenon in the long-term running process, thus reducing its performance. Furthermore, the task scheduling and execution effect are affected. To a certain extent, the quality of service is affected by QoS. In view of this situation, an aging aware task scheduling and running management framework is proposed, which can sense the aging state of the underlying virtual machine and virtual machine manager when the task is scheduled and run. In order to reduce the negative impact of aging and improve the system availability, the virtual machine performance can be restored by timely regeneration. Based on CloudSim simulation tool, Max-Min scheduling algorithm is implemented in this framework, and the effectiveness of the framework is compared.
【作者单位】： 中国科学院计算技术研究所;国家计算机网络应急技术处理协调中心;
【基金】：973计划(2011CB302605)资助项目
【分类号】：TP302

【参考文献】

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【共引文献】

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