云計(jì)算資源調(diào)度策略研究.pdf_第1頁
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文檔簡(jiǎn)介

1、為保證向用戶提供高質(zhì)量的服務(wù),云計(jì)算中心資源的高效調(diào)度和可靠調(diào)度是云計(jì)算研究的關(guān)鍵技術(shù)和研究熱點(diǎn)。在計(jì)算資源環(huán)境下的資源調(diào)度,具有大數(shù)據(jù)量、頻繁調(diào)度和動(dòng)態(tài)變化等特點(diǎn),現(xiàn)有云計(jì)算資源調(diào)度策略在提高資源調(diào)度效率和提高負(fù)載均衡度等方面均有研究。隨著用戶要求的不斷提高,針對(duì)資源調(diào)度策略的進(jìn)一步研究具有一定的理論價(jià)值,對(duì)提高云計(jì)算服務(wù)水平有重要意義。
  本文結(jié)合云計(jì)算環(huán)境下資源調(diào)度的特點(diǎn),對(duì)云計(jì)算的發(fā)展情況進(jìn)行了分析,并重點(diǎn)對(duì)云計(jì)算資源節(jié)

2、點(diǎn)的評(píng)價(jià)問題和云計(jì)算資源調(diào)度問題進(jìn)行了深入研究。首先,對(duì)云計(jì)算環(huán)境下的資源評(píng)價(jià)模型以及作業(yè)執(zhí)行速度預(yù)測(cè)模型進(jìn)行分析,將預(yù)測(cè)模型作為影響因素參與資源節(jié)點(diǎn)的評(píng)價(jià);然后,對(duì)蟻群優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn),以資源評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)作為螞蟻搜索的依據(jù),在蟻群得到局部最優(yōu)解時(shí)先判斷局部最優(yōu)解路徑中節(jié)點(diǎn)的有效性,若有效則加入全局最優(yōu)解集,通過路徑長(zhǎng)度和路徑節(jié)點(diǎn)綜合負(fù)載程度在局部最優(yōu)解集中選出路徑最短且負(fù)載程度最低的路徑作為全局最優(yōu)解,實(shí)現(xiàn)了對(duì)計(jì)算資源的高效調(diào)度的同時(shí)提高

3、了系統(tǒng)的負(fù)載均衡度。最后,在云計(jì)算仿真平臺(tái)CloudSim中對(duì)該資源調(diào)度策略進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并與傳統(tǒng) Min-Min算法、Max-Min算法的任務(wù)完成時(shí)間和負(fù)載均衡離差的仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,平均任務(wù)完成時(shí)間分別降低了1161s和1572s,平均負(fù)載均衡離差平均分別降低了0.04189和0.04645。
  通過對(duì)資源調(diào)度節(jié)點(diǎn)的評(píng)價(jià)以及蟻群優(yōu)化算法的改進(jìn),實(shí)現(xiàn)了對(duì)資源調(diào)度策略的優(yōu)化,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文資源調(diào)度策略可以高效解決云環(huán)境下

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