云计算数据中心的任务调度研究

发布时间：2017-09-07 12:44

  本文关键词：云计算数据中心的任务调度研究

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【摘要】：在当今社会,云计算已经越来越普遍。在很多大型企业或者机关单位,都建立有自己的云数据中心。云计算中的任务调度已经成为目前学术研究的重点。如何进一步优化调度策略和调度算法来满足不同的需求目标变得越来越重要。 本文在充分大量阅读文献的基础之上,对于任务的不同类型进行了建模和深入的分析,并提出了基于能耗的独立任务调度算法和基于完成时间的依赖任务调度算法。 在独立任务的调度算法中,利用任务合并成为任务子集的思想来进行调度,并将任务子集分配到性能最优的计算节点上进行执行。在任务子集当中,通过删除任务之间的时间间隔来达到节能的目的。 在依赖任务的研究当中,通过对于整体上影响任务执行的因素进行分析,设计了新的优先级别计算方法。在任务的分配阶段,对于任务执行的所有父任务纳入了考虑,通过任务冗余复制的思想,来减少任务集合当中的通信代价。通过研究发现,在一定程度上,是可以对于任务集合当中的任务执行时间进行提前,从而缩短任务集合的完成时间。 最后文章通过了CloudSim仿真工具,对于以上算法进行了验证。验证结果表明,算法在与其他算法相比较之下是能够有效的节约能源和缩短完成时间,从而进一步提升了任务调度和计算节点的执行效率。
【关键词】：云计算 任务调度算法 CloudSim
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP301.6;TP308
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 绪论7-10
• 1.1 研究背景与意义7
• 1.2 国内外研究现状7-8
• 1.3 论文主要内容及创新点8-9
• 1.4 论文组织结构9-10
• 第2章 云计算任务调度的相关技术研究10-20
• 2.1 云计算概述10-12
• 2.2 并行计算概述12
• 2.3 DVFS技术12-13
• 2.4 云计算中的任务调度13-16
• 2.4.1 任务调度13
• 2.4.2 任务调度过程13-14
• 2.4.3 任务模型14-16
• 2.5 任务调度的算法16-18
• 2.5.1 独立任务调度算法16-17
• 2.5.2 依赖任务调度算法17-18
• 2.6 本章小结18-20
• 第3章 独立任务调度算法的研究与分析20-27
• 3.1 独立任务的调度模型20-23
• 3.1.1 任务及资源建模21-22
• 3.1.2 形式化分析22-23
• 3.2 任务子集合并问题23-25
• 3.2.1 问题陈述23
• 3.2.2 基于时限的任务子集合并问题23-25
• 3.3 算法描述25
• 3.4 本章小结25-27
• 第4章 依赖性任务的调度算法研究与分析27-38
• 4.1 依赖任务以及资源节点建模27-29
• 4.2 任务执行状况的分析29-32
• 4.2.1 相关时间的定义29-30
• 4.2.2 相关分析30-32
• 4.3 算法分析与设计32-37
• 4.3.1 任务优先级别的确定32-33
• 4.3.2 任务复制的研究33-36
• 4.3.3 算法描述36-37
• 4.4 本章小结37-38
• 第5章 仿真实验与结果分析38-54
• 5.1 仿真工具简介38-39
• 5.2 仿真工具的仿真流程和环境配置39
• 5.3 独立调度算法的实验与分析39-45
• 5.3.1 实验数据40-41
• 5.3.2 实验结果以及实验分析41-45
• 5.4 依赖型任务调度算法的实验与分析45-53
• 5.4.1 实验数据45-46
• 5.4.2 实验结果及实验分析46-53
• 5.5 本章小结53-54
• 第6章 总结展望54-56
• 6.1 总结54
• 6.2 展望54-56
• 参考文献56-59
• 致谢59

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 孙大为;常桂然;李凤云;王川;王兴伟;;一种基于免疫克隆的偏好多维QoS云资源调度优化算法[J];电子学报;2011年08期

2 华夏渝;郑骏;胡文心;;基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法[J];华东师范大学学报(自然科学版);2010年01期

3 汤小春;刘健;;基于元区间的云计算基础设施服务的资源分配算法研究[J];计算机工程与应用;2010年34期

4 李建锋;彭舰;;云计算环境下基于改进遗传算法的任务调度算法[J];计算机应用;2011年01期

5 林伟伟;齐德昱;;云计算资源调度研究综述[J];计算机科学;2012年10期

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本文编号：809640