基于强化学习的自适应云资源调度的研究

发布时间：2022-01-18 22:31

　　云计算作为一种新型的计算模式,已经在市场上得到了广泛的应用。它改变了传统网络计算的服务模式,通过互联网为用户提供动态的服务模型。用户根据这种模式能够随时随地地访问可配置的资源,如网络、存储、应用程序和服务。为了能够提供高质量的服务,云服务提供商需要在合理利用资源池的情况下管理不同用户请求之间的调度问题,将资源按需分配给用户。因此,研究资源调度对于云服务提供商和用户具有重要意义。随着市场需求空间的不断扩大,用户数量的持续增长,用户任务需求的多样性,以及随之而来的任务到达时间的随机性,再加上计算资源的分散性、异构性和不确定性,如何合理并灵活地按需分配资源来满足任务的不同请求,已成为资源调度中极具挑战性的问题。因此,本文将在异构环境下实现任务响应时间最小化,资源利用率最大化,能耗最小化的自适应资源调度作为重要的研究内容。本论文针对复杂云环境下的资源调度问题,将云资源调度模型和云资源调度策略这两个方面作为研究重点,主要工作有:（1）通过分析云环境下用户的到达规律和服务器服务的规律,基于M/M/S排队模型对云计算资源调度系统进行建模,将任务分配到空闲的资源池（物理机）,避免了异构云环境下出现的局... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图３－４生灭过程的发生率??Ｆｉｇ．３－４．?Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ?ｒａｔｅｓ?ｏｆ?ｂｉｒｔｈ－ｄｅａｔｈ?ｐｒｏｃｅｓｓ??

具体实验环境将会在第５章详细介绍。我们首先在仿真模拟器Ｃｌｏｕｄｓｉｍ中模??拟了同构的六台物理机，每台主机的服务速率均为ｌＯＯＯｍｉｐｓ以及１０００个任务，实??验结果如图３－５到图３－８所示。实验结果表明，在相同服务速率的约束条件下，相较??于Ｓ个Ｍ／Ｍ／１模型，Ｍ／Ｍ／Ｓ模型在平均等待时间、平均逗留时间、平均队长和平均??任务量方面分别比Ｓ个Ｍ／Ｍ／１模型减少了５６％、５５％、４０％和４１％。这是因为Ｍ／Ｍ／Ｓ??模型能够避免个别物理机被长期占用，而其他物理机空闲，造成总体资源利用率??较低的情况。因此，Ｍ／Ｍ／Ｓ模型具有更高的调度效率。??ＩＳＯ??３?１６?＿??旻?１４０??＾??！?１２０?——?一?ｍｎｌ??＾?１００???．—?ｓｏ?一——??６０?—????１０?１２?１４?１６?１８?２０??＿?到零率（／［?—?＾?ｊ??图３－５两种模型的平均等待时间??Ｆｉｇ．３－５．?Ａｖｅｒａｇｅ?ｗａｉｔｉｎｇ?ｔｉｍｅ?ｏｆ?ｔｗｏ?ｍｏｄｅｌｓ??２２??

－９是在Ｍ／Ｍ／Ｓ模型下，任务在不同到达速率和不同服务速率的情况下间的变化。可以得出，随着到达速率的增加，物理机服务速率的减少，时间成指数增长。由此可以进一步得出，由于任务请求的到达率是设定的，因此，将任务分配给合适的具有不同服务速率的服务器能２３??

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于依赖型任务和Sarsa（λ）算法的云计算任务调度[J]. 李新磊.  计算机测量与控制. 2015(08)
[4]分布式系统下的DAG任务调度研究综述[J]. 田国忠,肖创柏.  计算机工程与科学. 2015(05)
[5]基于云计算的计算机与软件实验资源管理研究[J]. 杨健冬.  电子技术与软件工程. 2015(02)
[6]云计算环境下任务调度研究综述[J]. 申倩,许美玉,姜春茂.  智能计算机与应用. 2014(06)
[7]云环境下基于节能和负载均衡的混沌粒子群资源优化调度[J]. 何丹丹.  计算机测量与控制. 2014(05)
[8]随机任务在云计算平台中能耗的优化管理方法[J]. 谭一鸣,曾国荪,王伟.  软件学报. 2012(02)
[9]云计算及其发展战略[J]. 曹健.  软件产业与工程. 2010(02)
[10]网格计算中的任务调度模型研究[J]. 尚明生.  计算机工程. 2006(02)

硕士论文
[1]云环境下调度问题的研究与实现[D]. 秦烁.电子科技大学 2015
[2]基于负载均衡的节能任务调度模型及其算法研究[D]. 崔悦.西安电子科技大学 2014
[3]云环境下的集群负载分析及调度策略研究[D]. 应俊.杭州电子科技大学 2014



本文编号：3595712