云計算環(huán)境下基于資源預(yù)測的任務(wù)調(diào)度算法研究.pdf

1、云計算是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)計算的商業(yè)服務(wù)模式,它以構(gòu)建大規(guī)?；诩合到y(tǒng)的數(shù)據(jù)中心為基本思想,采用成熟的虛擬化技術(shù)將集群中的各種資源構(gòu)成資源池,向用戶提供服務(wù)。資源的動態(tài)變化,使得云計算在將任務(wù)分配到資源上時,面臨調(diào)度失衡以及系統(tǒng)運行效率降低等問題。如何預(yù)測或監(jiān)測資源的變化情況,制定合理的任務(wù)調(diào)度策略,維護資源的負載均衡,提高調(diào)度效率,是云計算任務(wù)調(diào)度需要考慮的重要問題。
　　針對上述問題,本文提出一種基于資源預(yù)測的云任務(wù)調(diào)度算

2、法。該算法首先針對云環(huán)境下計算資源的使用狀況,提出了采用基于混沌搜索的LS-SVM資源預(yù)測模型。LS-SVM預(yù)測模型在泛化推廣、預(yù)測準確性以及解決非線性問題等方面都具有良好效果。但是,對于不同類型、不同容量的樣本以及不同的應(yīng)用環(huán)境下,模型的參數(shù)需要優(yōu)化以適應(yīng)其環(huán)境?；煦缢阉骶哂斜闅v性、隨機性、可以進行全局和局部尋優(yōu),但其存在初值敏感問題。本文給出一種基于多種初值進行混沌搜索尋找預(yù)測模型的最優(yōu)參數(shù)的方法,來提高預(yù)測模型的預(yù)測精度。

3、　　其次,根據(jù)預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果,結(jié)合以時間跨度和負載均衡為最終調(diào)度目標的調(diào)度方式,給出一種基于資源預(yù)測的任務(wù)調(diào)度算法。資源預(yù)測基于云系統(tǒng)中計算資源的歷史狀態(tài)和當前狀態(tài),采用上述提出的預(yù)測模型預(yù)測計算資源未來的使用狀況,再結(jié)合K-means算法對任務(wù)和預(yù)測得到的資源使用狀況分別進行聚類處理,最后根據(jù)完成時間最小的原則完成任務(wù)和資源的映射。在滿足用戶提交的任務(wù)對資源的需求的同時提高了資源的利用率,且使系統(tǒng)具有穩(wěn)定的負載均衡性能。