面向动态任务流的粗粒度任务调度算法研究

发布时间：2024-05-21 06:28

　　云计算产业的不断升级和技术革新,使用户对云计算提出了更高的要求。任务调度作为云计算中的核心算法,影响着用户的使用体验和云平台的服务效率。但随着任务数量和规模的不断激增、数据中心能耗占比不断增加的情况下,合理高效的任务调度算法成为了云计算研究中的重点及难点问题。一般的任务调度算法,缺乏对实际数据中心负载特征的细致分析,同时很少对任务和资源进行划分,而增加了任务选择资源的范围。因此,本文根据实际数据中心任务到达的特性和任务自身的特点,以各时间段内到达的任务构建动态任务流,提出了一种面向动态任务流的粗粒度任务调度算法,并利用仿真平台对提出的算法进行了实验对比分析。主要研究工作如下:(1)数据中心集群跟踪数据的负载统计和分析。根据Google集群跟踪数据对数据中心负载进行统计与分析,包括机器统计概况:各种机器事件分布统计、每天机器数量分布统计、机器聚类分析;作业统计概况:每天Job数量统计、Job中task数量分布、Job等待和运行时间、任务聚类分析。数据中心负载统计和分析的结果,可以作为数据中心任务调度的依据和支撑。(2)提出了一种任务负载预测模型及任务时间段划分的虚拟机开启策略。根据上述数...

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1论文组织结构图

8采用贪心调度策略。第5章总结与展望。概述了文章的主要研究内容，并对未来继续研究该方面内容进行了规划和展望。图1-1论文组织结构图

图2-1云服务层次结构图

10层框架，包括系统、服务器、网络和操作系统等；平台即服务提供部署到云基础架构的功能，用户使用PaaS提供的一组编程语言和工具生成应用程序，通过其平台向其他的用户提供服务，它的价值在于可以提供软件开发所需的基础功能模块，特别是非核心，但又有普遍需求的模块，例如通讯、存储、推送等；....

图2-2数据中心任务资源调度整体流程

11遇到的，所以需要设计合理高效的云计算数据中心任务资源调度算法，以适应和满足不同业务场合的不同需求。图2-2阐明了一个数据中心任务资源调度的整体流程，从图中可以看出任务的调度分为多个步骤，各个步骤的具体描述如下：（1）用户提交任务请求：用户通过任务请求的方式向数据中心发出请求。....

图2-3Job和task状态转换图

13机器属性表是表示机器属性的键值对，例如内核版本、时钟频率、外部IP地址等。它由列表示，包括时间戳、机器ID、属性名称和值，它还包含有关是否删除属性的布尔值信息。任务可以指定机器属性的约束，如果该属性名称的值较少，则机器属性值以整数形式提供，否则为机密属性值。（3）作业事件表作....

本文编号：3979730