面向长作业环境中的云调度策略

发布时间：2018-07-31 07:46

【摘要】：随着云计算的普及,大量的数据处理选择云服务来完成。现有算法较少考虑异构型系统中虚拟机计算能力的不同,导致某些任务等待时间过长。提出了虚拟机负载大小实时调整的算法。对云计算中资源虚拟化特征,给出一种评估虚拟机计算能力的方法。根据虚拟机能力和运行过程中的状态变化,自适应进行任务量大小调整,满足实时要求。通过任务调度,协调任务完成时间,保持各虚拟机负载的动态均衡,缩短长作业的总执行时间,提高了系统的吞吐量和整体服务能力,提升了效益。实验结果表明,本文算法能自适应地调整任务量大小,进行调度,以维持虚拟机负载均衡。
[Abstract]:With the popularity of cloud computing, a large number of data processing select cloud services to complete. The existing algorithms seldom consider the difference of computing power of virtual machines in heterogeneous systems, which results in long waiting time for some tasks. A real-time algorithm to adjust the load size of virtual machine is proposed. This paper presents a method to evaluate the computing power of virtual machine for resource virtualization in cloud computing. According to the capability of virtual machine and the state change in the running process, the size of the task is adjusted adaptively to meet the real-time requirements. Through task scheduling, the task completion time is coordinated, the dynamic balance of the load of each virtual machine is maintained, the total execution time of the long job is shortened, the throughput and the overall service ability of the system are improved, and the efficiency is improved. The experimental results show that the proposed algorithm can adaptively adjust the size of the task and schedule it to maintain the load balance of virtual machine.
【作者单位】： 成都理工大学工程技术学院;
【基金】：四川省教育厅资助项目(16ZB0412) 成都理工大学工程技术学院基金(C122015007)
【分类号】：TP301.6;TP302

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本文编号：2154906