云計算環(huán)境下基于服務質(zhì)量的任務調(diào)度算法研究.pdf

1、科學技術(shù)的快速發(fā)展以及人類社會對信息技術(shù)的高要求催生了云計算。云計算采用成熟的虛擬化技術(shù)和分布式處理技術(shù),并通過互聯(lián)網(wǎng)向用戶提供廉價的計算、存儲、軟件、平臺等服務,形成了一種以用戶為中心的“按需付費使用”商業(yè)服務模式。在這種服務模式下,云計算特別強調(diào)其用戶服務質(zhì)量(Quality of Service, QoS)。如何在云計算中為用戶提供不同的Qos支持,兼顧云平臺的負載均衡和資源的合理利用是云計算任務調(diào)度急需解決的問題。現(xiàn)有的云計算任

2、務調(diào)度算法百花齊放,其在考慮Qos方面各有不同的側(cè)重點。
　　本文在研究云計算及其任務調(diào)度技術(shù)的前提下,針對云計算的商業(yè)特性和環(huán)境下服務質(zhì)量保證的需求,提出了兩種調(diào)度算法:基于優(yōu)先級和服務選擇的云計算任務調(diào)度算法以及基于聚類和時間-成本均衡的云計算任務調(diào)度算法。前者引入了優(yōu)先級和服務選擇的概念模型,充分考慮了用戶任務的特權(quán)等級、緊急程度、對資源性能的需求等實際Qos需求,其有效提高了用戶的滿意度且保證了系統(tǒng)的性能。后者則為了兼顧用

3、戶任務的完成時間和執(zhí)行成本,其通過采用K-means算法對任務與資源進行聚類處理,并根據(jù)聚類類別進行任務的資源篩選,同時在調(diào)度過程中引入了時間-成本權(quán)衡的概念,把任務調(diào)度到使其時間-成本值最小的資源上,保證了用戶的服務質(zhì)量需求,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。
　　最后,通過擴展和重編譯的 CloudSim仿真平臺對本文提出的算法進行仿真測試,并與其他算法對比分析時間跨度、負載均衡、用戶滿意度等性能指標,驗證本