云计算环境下工作流应用的资源供应方法

发布时间：2017-06-03 17:10

  本文关键词：云计算环境下工作流应用的资源供应方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：云计算应用通常需要整合多个具有依赖关系的操作实现复杂的业务逻辑。具有依赖关系的任务集合可以用工作流建模。云工作流应用的负载随时间变化,云用户必须根据应用的需求实时申请和释放资源。工作流应用的不同任务特点、偏序关系、数据本地化、软件本地化和云计算的按区间计费模型等使得云工作流应用的资源动态供应更加复杂。为不同类型应用设计合适的资源动态扩展与释放方法以最小化资源租赁总成本是云计算的关键问题。论文的主要工作体现在：(1)基于非共享服务的工作流调度与优化。提出基于全关键路径优化的快速启发式方法。该方法将关键路径优化问题转化为多目标多段决策问题。提出基于动态规划的多目标多段决策问题求解方法。在满足截止期约束下,该方法从Pareto解集中挑选成本最低的解作为原关键路径优化问题的解。通过迭代优化多条全关键路径,最小化工作流应用的非共享服务租赁总成本。(2)基于共享服务的工作流资源供应方法。传统服务计算中服务按次收费,已经租赁的服务实例不能被工作流内部任务共享,导致资源浪费。结合云计算中服务按区间计费的特点,通过对已租赁时间片进行重用,提高资源利用率。提出考虑按区间计费、数据本地化和软件本地化的工作流资源动态供应方法。该方法主要包括基于CPLEX的截止期划分方法和基于多规则的时间槽匹配算法。(3)不可拆分批处理工作流资源供应方法。一个批处理任务通常需要租赁多个服务实例(例如,多个虚拟机)。提出的资源供应方法通过在不同的批处理任务之间共享虚拟机集群的方式提高资源利用率。在不考虑按区间计费的条件下,该方法首先将原问题转化为传统的非共享服务选择问题,然后利用非共享服务的求解方法进行截止期划分。最后提出考虑执行效率和时间片利用率的的时间槽选择方法。(4)可拆分批处理工作流的资源供应方法。为进一步提高批处理工作流的资源利用率,有些资源管理系统中(例如YARN)批处理任务可以被拆分调度。本文提出基于单元的截止期划分方式和可拆分式任务调度方法。该方法首先利用最小预期浪费成本优先的方法将工作流总截止期合理的分配到多个具有竞争关系的任务单元。然后基于任务截止期,将批处理工作流的任务分别调度到合适的时间槽。
【关键词】：云计算 工作流 资源供应 区间计费 共享服务 批处理任务
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.52
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-15
• 1.1 研究依据8-9
• 1.2 研究现状与分析9-13
• 1.2.1 非共享服务11
• 1.2.2 可共享服务11-12
• 1.2.3 批处理工作流12-13
• 1.2.4 研究现状总结13
• 1.3本文内容13-15
• 第2章 基于非共享服务的工作流资源供应15-27
• 2.1 基于迭代全关键路径的启发式方法16-22
• 2.1.1 基于最便宜服务的迭代全关键路径生成方法17-18
• 2.1.2 基于多目标多段决策的关键路径优化方法18-19
• 2.1.3 CPI算法描述19-21
• 2.1.4 CPI算法示例21
• 2.1.5 复杂度分析21-22
• 2.2 实验结果22-25
• 2.2.1 测试实例22-23
• 2.2.2 与已有算法的实验对比结果23-25
• 2.3 本章小结25-27
• 第3章 基于共享服务的工作流资源供应27-52
• 3.1 问题描述27-30
• 3.2 提出的启发式方法30-40
• 3.2.1 工作流截止期划分30-33
• 3.2.2 基于多规则的任务调度33-39
• 3.2.3 启发式任务调度算法MRH39-40
• 3.2.4 复杂度分析40
• 3.3 实验结果40-50
• 3.3.1 测试工作流实例40
• 3.3.2 对比的算法40-41
• 3.3.3 实验参数41
• 3.3.4 启发式规则权重选择41-42
• 3.3.5 实验结果42-50
• 3.4 本章小结50-52
• 第4章 不可拆分批处理工作流资源供应52-72
• 4.1 问题描述52-54
• 4.1.1 批处理工作流应用52
• 4.1.2 服务52-54
• 4.1.3 批处理工作流调度54
• 4.2 批处理工作流调度的启发式方法54-63
• 4.2.1 批处理任务截止期划分54-57
• 4.2.2 共享服务上的任务调度算法LHCM57-62
• 4.2.3 复杂度分析62-63
• 4.3 实验结果63-67
• 4.3.1 测试实例63-64
• 4.3.2 实验结果分析64-67
• 4.4 本章小结67-72
• 第5章 可拆分批处理工作流资源供应72-92
• 5.1 C-YARN系统73-74
• 5.2 批处理工作流应用74
• 5.3 启发式方法74-82
• 5.3.1 任务单元划分75-76
• 5.3.2 基于任务单元的截止期划分76-80
• 5.3.3 任务调度策略80-81
• 5.3.4 基于单元感知的URH81-82
• 5.4 URH算法的性能评估82-85
• 5.4.1 测试工作流实例82-83
• 5.4.2 对比的算法83
• 5.4.3 实验结果83-85
• 5.5 改进的URH85-88
• 5.5.1 任务右移操作85-86
• 5.5.2 浪费预测规则86
• 5.5.3 改进的任务调度方法描述86
• 5.5.4 改进的URH86-88
• 5.6 综合性能评估88-91
• 5.6.1 任务右移策略的评估结果88
• 5.6.2 预计浪费成本规则的评估结果88-90
• 5.6.3 综合实验结果90-91
• 5.7 本章小结91-92
• 第6章 总结与展望92-94
• 6.1 总结92
• 6.2 未来研究方向92-94
• 致谢94-95
• 参考文献95-102
• 作者简介102-103

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