云計算環(huán)境下任務(wù)調(diào)度算法的研究.pdf

1、云計算是由一系列可動態(tài)伸縮的資源組成，這些資源通過虛擬化技術(shù)提供給云計算用戶，用戶通過網(wǎng)絡(luò)按需租賃云計算資源，從而減少用戶終端的處理負擔(dān)，并能享受云端強大的計算能力。因此，越來越多企事業(yè)單位架設(shè)了云服務(wù)器，這些云計算系統(tǒng)需要有自己的資源分配和任務(wù)調(diào)度策略，但現(xiàn)在還沒有相關(guān)的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，因此對云計算環(huán)境下的任務(wù)調(diào)度算法進行研究有著重要的理論意義和現(xiàn)實意義。本文對網(wǎng)格計算、云計算下的調(diào)度算法及其研究現(xiàn)狀進行了較全面的分析和調(diào)研，分析了云計算

2、調(diào)度算法中存在的一些問題，主要開展了以下方面的研究工作：
　　 (1)提出一種云計算下適應(yīng)用戶任務(wù)動態(tài)變更的調(diào)度算法。在資源數(shù)量有限的云計算環(huán)境下對海量的用戶任務(wù)進行調(diào)度時，由于用戶群龐大，使得用戶因個人因素撤銷、刪除任務(wù)的情形頻繁出現(xiàn)，這些無用任務(wù)的執(zhí)行將造成云資源不必要的浪費，對云服務(wù)提供商利益造成影響，而已有的調(diào)度策略不能很好的適應(yīng)這種情形。因此，本文算法在產(chǎn)生任務(wù)DAG圖的基礎(chǔ)上，當(dāng)有撤銷任務(wù)出現(xiàn)時，對每個撤銷任務(wù)均根據(jù)

3、其依賴關(guān)系撤銷關(guān)聯(lián)任務(wù)，更新DAG圖狀態(tài)，再使用啟發(fā)式算法進行調(diào)度。在云仿真器CloudSim上的實驗結(jié)果表明，該算法可避免對撤銷無用任務(wù)的調(diào)度執(zhí)行，在撤銷相關(guān)依賴任務(wù)后提高了調(diào)度效率及云資源的利用率，在完成時間跨度上優(yōu)于Min-Min和Max-Min。
　　 (2)針對現(xiàn)有云計算調(diào)度算法在考慮用戶任務(wù)偏好、云虛擬資源特性及用戶滿意度等方面的不足，本文提出一種云計算下區(qū)分服務(wù)的演化博弈調(diào)度模型，以實現(xiàn)在動態(tài)多變的云資源環(huán)境下為任

4、務(wù)分配恰當(dāng)?shù)馁Y源，并保證了用戶任務(wù)區(qū)分服務(wù)的質(zhì)量。模型中云任務(wù)方通過偏好類型參與對資源的競爭，虛擬機資源方依據(jù)其計算型、存儲型、帶寬型等各類服務(wù)評分高低競爭任務(wù)，構(gòu)成一個混合博弈。然后再依據(jù)任務(wù)調(diào)度信息和用戶反饋的評分不斷演化改進虛擬機資源及其所屬種群的各項服務(wù)評價，最終達到演化穩(wěn)定結(jié)構(gòu)，即各個節(jié)點、種群表現(xiàn)均趨于其真實的性能情況，得到了博弈的均衡。仿真實驗結(jié)果表明，該算法是有效、可行的，算法能根據(jù)任務(wù)類型的差異分配不同特性的虛擬機資源