云测试平台的任务调度研究

发布时间：2017-09-08 20:33

  本文关键词：云测试平台的任务调度研究

  更多相关文章： 云计算 云测试 虚拟机迁移 云测试任务调度

【摘要】：在软件开发流程中,软件测试是非常重要的一个环节,目前出现了很多提高软件效率,提高软件测试质量的方法,云测试是利用云计算技术来提高软件测试质量。云测试平台有着易用,便捷,节约成本等特点。但是云测试平台也有着耗费电能巨大、任务调度方式简单的缺点。节约能源即可以保护环境,又可以为企业节约成本。本文以节能为目的,对云测试平台中的虚拟机调度进行研究。经过分析,提高物理节点的资源利用率以及关闭冗余物理节点是一种可行的节能方法。本文以此为出发点,设计了物理节点的五种状态,提出了校正资源利用率的概念,并且设计了CPU以及网络的校正资源利用率的计算方法,设计了物理节点校正资源利用率的计算方式。提出了使用校正利用率计算物理节点功率的计算公式,最后提出本文的虚拟机节能迁移算法。云测试平台中有数量庞大的各种任务需要运行,提高任务的执行效率不仅减少任务执行时间,而且有助于提升用户满意度。本文针对如何提高任务执行效率,减少运行时间进行研究。本文设计了一种种群初始化方法,设计了算法的映射编码方案,设计了通过自适应交叉和自适应变异概率影响算法的交叉和变异操作,并且给出了它们的自适应概率计算公式。最后提出了以提高任务调度效率为目标的云测试任务调度算法。利用仿真工具CloudSim对本文提出的算法进行仿真。将节能算法与FFD算法进行比较,经过对比,本文的节能算法在物理节点启动数量,能量消耗,平均资源利用率方面具有一定优势。将本文的任务调度算法与轮询算法和遗传算法进行比较,本文的任务的调度算法在种群多样性,种群稳定性,任务调度执行时间方面具有一定优势。
【关键词】：云计算 云测试 虚拟机迁移 云测试任务调度
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.53
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 绪论8-14
• 1.1 研究背景和研究意义8-9
• 1.2 云测试平台的发展与研究现状9-12
• 1.2.1 云测试平台发展现状9-10
• 1.2.2 虚拟机节能调度研究现状10-11
• 1.2.3 测试任务调度研究现状11-12
• 1.3 本文的主要内容12
• 1.4 论文组织结构12-14
• 第2章 相关理论14-24
• 2.1 云测试平台14-19
• 2.1.1 云计算14-16
• 2.1.2 云测试16-19
• 2.2 群智能算法19-23
• 2.2.1 粒子群算法19-21
• 2.2.2 遗传算法21-23
• 2.3 本章小结23-24
• 第3章 云测试的虚拟机节能迁移算法设计与实现24-34
• 3.1 虚拟机迁移能耗模型设计24-28
• 3.1.1 云测试节点的状态转移24-25
• 3.1.2 云测试节点能耗模型25-27
• 3.1.3 云测试物理节点的总功耗计算模型27-28
• 3.2 云测试虚拟机节能迁移算法设计28-33
• 3.2.1 虚拟机迁移代价函数设计28
• 3.2.2 资源反馈函数设计28-29
• 3.2.3 适应度函数设计29-30
• 3.2.4 云测试虚拟机迁移算法实现30-33
• 3.3 本章小结33-34
• 第4章 云测试任务调度算法设计与实现34-46
• 4.1 任务调度算法关键函数设计34-38
• 4.1.1 适应度函数设计34-36
• 4.1.2 映射编码方案设计36
• 4.1.3 基于Min-Min算法的种群初始化方案设计36-38
• 4.2 任务调度算法的基因操作38-42
• 4.2.1 选择操作38-39
• 4.2.2 交叉操作39-41
• 4.2.3 变异操作41-42
• 4.2.4 终止条件42
• 4.3 云测试任务调度算法实现42-44
• 4.4 本章小结44-46
• 第5章 云测试平台任务调度系统设计46-54
• 5.1 系统总体结构46-47
• 5.2 访问控制模块47-48
• 5.3 系统监控模块48-50
• 5.4 任务调度模块50-51
• 5.5 虚拟机调度模块51-52
• 5.6 测试引擎加载模块52-53
• 5.7 本章小结53-54
• 第6章 实验与分析54-68
• 6.1 实验环境54-59
• 6.1.1 实验配置54-57
• 6.1.2 实验参数57-59
• 6.2 实验结果分析59-67
• 6.2.1 云测试虚拟机迁移方案结果分析59-61
• 6.2.2 云测试任务调度算法的影响因素结果分析61-66
• 6.2.3 云测试任务调度算法实验结果分析66-67
• 6.3 本章小结67-68
• 结论68-70
• 参考文献70-74
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果74-76
• 致谢76

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 孟宪福;基于优先级的任务调度与负载均衡模型研究[J];小型微型计算机系统;2005年09期

2 廖晓文;廖京盛;;时间触发模式的任务调度与分解策略[J];单片机与嵌入式系统应用;2006年07期

3 樊晓香;;任务调度问题机制设计[J];计算机技术与发展;2008年07期

4 黄漾;;分布式环境下任务调度探讨[J];电脑知识与技术;2011年19期

5 陈军;谢立;孙钟秀;;分布式任务调度研究的新趋向[J];计算机研究与发展;1990年04期

6 陈艇;;基于混沌最优博弈的网络任务调度算法仿真[J];计算机仿真;2013年11期

7 李陶深;李明丽;张希翔;;云计算环境下任务调度技术的研究进展[J];玉林师范学院学报;2014年02期

8 刘雄文,陆鑫达;元计算环境中任务调度的深入分析[J];计算机工程与应用;2002年17期

9 罗红,慕德俊,邓智群,王晓东;网格计算中任务调度研究综述[J];计算机应用研究;2005年05期

10 张国海;江平宇;周光辉;;多设计任务调度的非合作博弈研究[J];西安交通大学学报;2007年03期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 刘培培;李连;丛海鹏;谢勇;;基于多代理协商机制的任务调度系统研究[A];2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集（下）[C];2006年

2 张磊;马军;;描述短时资源混杂占用型任务调度的数学模型与算法[A];2005年全国理论计算机科学学术年会论文集[C];2005年

3 王军;巢玉强;彭钊轶;;基于任务调度的电能量计量采集系统的设计与实现[A];2006电力系统自动化学术交流研讨大会论文集[C];2006年

4 张志强;王万玉;王建平;李凡;袁刚;;多站多星任务调度优化模型研究[A];第二十三届全国空间探测学术交流会论文摘要集[C];2010年

5 韩云;于炯;张伟;王命全;;基于负载均衡的任务调度改进算法[A];2010年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集[C];2010年

6 王全民;王靓;许智宏;;网格环境中基于蚁群算法的批量任务调度的研究[A];2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集（上）[C];2006年

7 张晓云;岳继光;杨麟祥;;零星任务调度在多控制任务系统中的应用[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年

8 刘宇;刘玉荣;周冰;;基于WCF的环境减灾星座运控任务调度系统[A];第二十五届全国空间探测学术研讨会摘要集[C];2012年

9 黄文泽;邵峰晶;孙仁诚;;基于双总线安全结构的操作系统任务调度[A];2009全国计算机网络与通信学术会议论文集[C];2009年

10 杨舰;黄道平;李小亚;;GDCS任务调度的SPN模型研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年

中国重要报纸全文数据库 前1条

1 王波;Linux与服务器集群技术[N];中国计算机报;2002年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 赵凡宇;航天器多目标观测任务调度与规划方法研究[D];北京理工大学;2015年

2 孙明明;云计算平台上任务调度算法的研究[D];中国科学技术大学;2015年

3 郭力争;云计算环境下资源部署与任务调度研究[D];东华大学;2015年

4 黄万伟;基于服务属性区分的可重构任务调度研究[D];解放军信息工程大学;2009年

5 瞿进;可重构系统软硬功能划分及任务调度技术研究[D];解放军信息工程大学;2011年

6 周双娥;实时分布容错系统的任务调度技术研究[D];哈尔滨工程大学;2003年

7 柴亚辉;基于FPGA的高性能计算架构硬件任务与资源模型研究[D];上海大学;2012年

8 金刚;云环境下任务调度关键问题研究[D];吉林大学;2015年

9 耿晓中;基于多核分布式环境下的任务调度关键技术研究[D];吉林大学;2013年

10 陈锡明;基于NOW的任务调度和负载平衡方法研究[D];电子科技大学;2000年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 张巧龙;云计算环境下任务调度问题的研究[D];江南大学;2015年

2 徐彬;云环境下基于动态融合遗传蚁群算法的DAG任务调度研究[D];南京信息工程大学;2015年

3 钟潇柔;基于动态遗传算法的云计算任务节能调度策略研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

4 李婷;分布式爬虫任务调度与AJAX页面抓取研究[D];电子科技大学;2015年

5 赵彬;基于任务调度和动态资源调整的云计算节能机制及能效分析[D];广西大学;2015年

6 杨镜;基于人工免疫系统的云平台动态任务调度[D];电子科技大学;2014年

7 王一冰;基于ASP.NET的任务调度管理系统的设计与实现[D];电子科技大学;2013年

8 白晶晶;云环境下安全和可靠性驱动的工作流任务调度研究[D];新疆大学;2015年

9 吕信科;基于多核阵列的任务调度技术研究[D];电子科技大学;2015年

10 温宇昂;单阶段差异化多机可拆分任务调度优化方法[D];东北大学;2013年

，

本文编号：816186