云计算中基于CloudSim的任务调度研究
发布时间:2021-01-09 09:26
伴随着互联网技术的飞速发展,世界各地的网络环境越来越好,通过网络实现操作异地计算资源的情况也越来越多,并逐步成为我们所熟知的“云计算”技术。云计算是在虚拟化、分布式计算、网格计算等技术的基础上发展起来的基于互联网的一种计算方式。云计算服务商通过将软硬件资源集中在一起进行统一管理,根据需要将这些资源提供给计算机和其他设备。相较于配置私有的计算资源,云计算环境自身按需提供和成本低廉的优势使得其在中小型企业的选择中占据上风。但是由于不同企业的不同需求,云计算提供商软硬件设备的差异和业内缺乏统一的标准和规则等原因,云计算环境中对于工作流的任务调度也变得更加复杂。在云计算环境中,合理的任务调度可以提高整个系统的服务性能,使得有限的计算资源得到充分应用。尤其在当今云计算环境下,中小型企业为节约硬件成本,都需要将自己的数据和信息放在云环境中,对于一个中小型企业,高效的云任务调度可以为企业减少在云计算资源上花费的成本。所以,云计算环境下的任务调度不仅可以提高服务质量(QoS),还为企业节约不必要的计算成本,同时为今后相关的调度研究打下坚实的基础。本文主要从以下几个方面进行了研究工作:(1)对蚁群算法进...
【文章来源】:东北财经大学辽宁省
【文章页数】:84 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
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【参考文献】:
期刊论文
[1]基于改进粒子群算法的云工作流调度[J]. 钟诗奇,龚晓峰. 电子设计工程. 2019(20)
[2]基于负载均衡度的云计算任务调度算法[J]. 叶波. 东北电力大学学报. 2019(01)
[3]基于差分进化人工蜂群算法的云计算资源调度[J]. 李志敏,张伟. 计算机工程与设计. 2018(11)
[4]改进多目标进化算法的云工作流调度[J]. 王燕. 西安电子科技大学学报. 2019(01)
[5]云计算任务调度的粒子鸡群优化算法研究[J]. 许向阳,张芳磊. 通信技术. 2018(07)
[6]云环境下的任务调度研究综述[J]. 常贺. 科技风. 2017(07)
[7]融合负载均衡和蝙蝠算法的云计算任务调度[J]. 王东亮,衣俊艳,李时慧,王洪新. 信息网络安全. 2017(01)
[8]云环境下基于动态蚁群遗传算法的调度方法研究[J]. 尚志会,张建伟,蔡增玉,马琳琳. 自动化与仪表. 2016(11)
[9]云计算及云计算实施标准:综述与探索[J]. 蒋永生,彭俊杰,张武. 上海大学学报(自然科学版). 2013(01)
[10]云计算资源调度研究综述[J]. 林伟伟,齐德昱. 计算机科学. 2012(10)
硕士论文
[1]自适应遗传算法的改进与研究[D]. 李欣.南京信息工程大学 2008
本文编号:2966387
【文章来源】:东北财经大学辽宁省
【文章页数】:84 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图1-3企业对云计算的考虑??:RitScae??
图1-1每年公有云支出?
云计算中基于CloudS?im的任务调度研究??7m????????????…???60K?????8%??超过1200万穴兀?????12〇万美元至训万美元挪?■:??10%?r?63万芙元至120万美元?2〇%?一?j?-2M8??、?11%?运?12万至6〇万美元?=1?■■___,-fcjM,Mb:MJBt,2019??■胡美元??图1-1每年公有云支出?图1-2?2015-2019年企业云结构状况??资料来源:RightScale??当越来越多的企业选择多云策略作为自己的计算资源方式时,随之带来的包括成??本优化和监管等问题也成为企业亟待解决的困难。根据图1-3企业对云计算的考虑可??以看出,成本优化是企业首先考虑的问题,其次才是监管和安全等方面的担忧。??云转移1??多云管理??缺少资源/专业人才??合规??监管????成本优化^^^^―――■—??■1-?-■?--I-?-?-I?-?1?U??65%?70%?75%?80%?85%??图1-3企业对云计算的考虑??资料来源:RightScale??成本优化主要是指企业将本地服务转移到云端后,对数据中心和硬件设备的维护??将主要由服务提供商负责,对企业来讲可以在一定程度上减少在硬件和运维人员方面??的支出,降低企业的成本。但是企业并不是盲目租用大量的计算资源,为了避免租用??过多计算资源而导致的不必要的开支,企业需要在衡量自己业务量多少的情况下,按??需租用计算资源并保证对资源的高效利用。为了达到高效利用的目的,企业需要对云??环境中的大量任务进行调度,只有高效
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于改进粒子群算法的云工作流调度[J]. 钟诗奇,龚晓峰. 电子设计工程. 2019(20)
[2]基于负载均衡度的云计算任务调度算法[J]. 叶波. 东北电力大学学报. 2019(01)
[3]基于差分进化人工蜂群算法的云计算资源调度[J]. 李志敏,张伟. 计算机工程与设计. 2018(11)
[4]改进多目标进化算法的云工作流调度[J]. 王燕. 西安电子科技大学学报. 2019(01)
[5]云计算任务调度的粒子鸡群优化算法研究[J]. 许向阳,张芳磊. 通信技术. 2018(07)
[6]云环境下的任务调度研究综述[J]. 常贺. 科技风. 2017(07)
[7]融合负载均衡和蝙蝠算法的云计算任务调度[J]. 王东亮,衣俊艳,李时慧,王洪新. 信息网络安全. 2017(01)
[8]云环境下基于动态蚁群遗传算法的调度方法研究[J]. 尚志会,张建伟,蔡增玉,马琳琳. 自动化与仪表. 2016(11)
[9]云计算及云计算实施标准:综述与探索[J]. 蒋永生,彭俊杰,张武. 上海大学学报(自然科学版). 2013(01)
[10]云计算资源调度研究综述[J]. 林伟伟,齐德昱. 计算机科学. 2012(10)
硕士论文
[1]自适应遗传算法的改进与研究[D]. 李欣.南京信息工程大学 2008
本文编号:2966387
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