云計算下作業(yè)調(diào)度算法的研究.pdf

1、云計算作為一種新興的計算模式，具有海量的處理能力和存儲能力，且具有高效性、虛擬性、廉價性等特點，因此得到了商業(yè)界以及學術界的高度關注。云計算系統(tǒng)可以部署在廉價的普通服務器上，通過網(wǎng)絡為普通用戶提供不同的需求服務，可以高效的執(zhí)行和管理用戶提交的各種作業(yè)。而作業(yè)調(diào)度算法是否優(yōu)良影響著云計算的執(zhí)行效率，優(yōu)秀的作業(yè)調(diào)度算法可以降低作業(yè)的調(diào)度時間，提高系統(tǒng)的資源利用率，因此云計算核心問題是怎樣能達到高效的云作業(yè)調(diào)度和資源分配。
　　 本文

2、首先對云計算的概念、服務模式、特點和發(fā)展前景進行了深入的研究。介紹了云計算的主流開源軟件Hadoop平臺，并對HDFS(HadoopDistributed File System)和MapReduce編程模型兩大模塊進行了詳細的研討。深入研究在Hadoop系統(tǒng)中常見的三種作業(yè)調(diào)度算法:默認的先進先出調(diào)度算法FIFO、公平調(diào)度算法Fair Scheduler、計算能力調(diào)度算法CapacityScheduler。并提出了三種常用算法的不足和

3、改進之處，為接下來的研究打下理論基礎。
　　 本文的主要目的就是為了實現(xiàn)使作業(yè)總完成時間和作業(yè)平均完成時間都較短的作業(yè)調(diào)度策略，為此提出了一種結合計算能力調(diào)度算法改進的模擬退火調(diào)度算法，替換掉計算能力調(diào)度算法中原有選擇作業(yè)的簡單策略，以退火方式進行全局搜索，并增加記憶參數(shù)，可以有效的減少迭代過程，提高搜索速度和收斂速度，有利于算法跳出局部最優(yōu)，輸出全局最優(yōu)解。
　　 最后，在仿真平臺CloudSim下進行了實驗分析，實現(xiàn)