面向云工作流的切片與調(diào)度方法.pdf

1、雖然云計(jì)算的發(fā)展為企業(yè)和政府信息化建設(shè)以及互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)注入了新的活力，但是同時(shí)也遇到了一些挑戰(zhàn)，例如:如何在保證高服務(wù)質(zhì)量的前提下，縮短多實(shí)例工作流的執(zhí)行時(shí)間。云工作流的出現(xiàn)為此問題提供了良好的解決方案，而云工作流調(diào)度問題又是云工作流中的核心問題。云工作流調(diào)度以傳統(tǒng)工作流調(diào)度為基準(zhǔn)，但同時(shí)也存在區(qū)別，因此帶來了新的問題急需解決。例如:如何減少分配在不同執(zhí)行資源上的任務(wù)間的通信時(shí)間？如何合理分配資源使得所有工作流實(shí)例的執(zhí)行時(shí)間最短？

2、　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴為了減少工作流實(shí)例的任務(wù)間的通信時(shí)間，提出了基于層次聚類法的非中心化工作流的切片方法，并且通過仿真實(shí)驗(yàn)與相關(guān)切片方法進(jìn)行了對(duì)比分析，結(jié)果表明，所提出的基于層次聚類法的非中心化工作流切片方法在響應(yīng)時(shí)間和吞吐量方面均有一定程度的優(yōu)勢(shì)。⑵針對(duì)以所有工作流實(shí)例的執(zhí)行時(shí)間最短為目標(biāo)的云工作流調(diào)度問題，建立了合理的云工作流調(diào)度模型。然后，在優(yōu)先級(jí)排序方面，改進(jìn)了基于Bottom Rank(BR)值的排序法，提出了Deadl

3、ine Based Bottom Rank(DDBR)。進(jìn)而，采用批量調(diào)度模式。最后結(jié)合工作流切片結(jié)果，改進(jìn)了遺傳算法，提出了基于切片的遺傳算法(FBGA)，該方法在遺傳算法初始化和變異時(shí)都考慮了切片結(jié)果，從而縮小了解空間的范圍，提高了搜索效率，有助于取得更優(yōu)的解。且通過模擬實(shí)驗(yàn)與相關(guān)工作流調(diào)度方法進(jìn)行了比較，結(jié)果表明，在某些場(chǎng)景下，所提出的調(diào)度方法在所有工作流實(shí)例完成時(shí)間和優(yōu)化效率方面有很好的提升。本文提出的工作流切片方法和云工作流調(diào)