云服務系統(tǒng)中實時任務調(diào)度與資源動態(tài)調(diào)配方法研究.pdf

1、面對信息化戰(zhàn)場中海量的戰(zhàn)場信息和高動態(tài)并發(fā)的作戰(zhàn)單元應用需求，云計算將為戰(zhàn)場信息服務模式提供了一條新的途徑。云計算作為分布式計算的最新發(fā)展趨勢，它借助先進的虛擬化技術，將云計算數(shù)據(jù)中心大規(guī)模的計算、存儲、網(wǎng)絡等資源虛擬成巨大的資源池，為用戶提供按需服務。在云計算模式下，用戶只需將任務提交到云服務系統(tǒng)，云服務系統(tǒng)將自動分析任務特性、預測任務的資源需求，再根據(jù)云服務系統(tǒng)中底層資源的使用情況，將任務調(diào)度到相應的資源上執(zhí)行，并在用戶指定的時間內(nèi)

2、完成任務的執(zhí)行。即，用戶只需提交任務、服務質(zhì)量要求和接收任務執(zhí)行的結果，而中間的所有事情，云服務系統(tǒng)將自動完成。對于云服務系統(tǒng)而言，高效的任務調(diào)度和資源動態(tài)調(diào)配方法是提高其性能的關鍵技術之一。
　　目前，已經(jīng)存在大量關于云服務系統(tǒng)中任務調(diào)度和資源動態(tài)調(diào)配的研究成果。但是，已有的研究大部分集中于理想的調(diào)度環(huán)境：1）被調(diào)度的任務集合預先知道；2）任務的執(zhí)行時間是確定值，并且在調(diào)度前可以獲取；3）資源即時可用。然而，在實際的云服務系統(tǒng)中

3、，存在大量動態(tài)、隨機性因素。比如，任務到達率劇烈變化，任務執(zhí)行時間具有隨機性，資源可動態(tài)伸縮和啟動資源需要時間開銷等。云服務系統(tǒng)中這些動態(tài)和隨機因素，往往使得預先生成的調(diào)度方案失去原有的優(yōu)勢或無法順利實施，甚至使得初始調(diào)度方案不再可行。因此，云服務系統(tǒng)中實時任務調(diào)度和資源動態(tài)調(diào)配方法研究極具理論和現(xiàn)實價值，且富有挑戰(zhàn)性。
　　在實時任務調(diào)度和資源動態(tài)調(diào)配過程中，本文主要針對以下三種典型的情況：任務動態(tài)到達、任務執(zhí)行時間是隨機變量、

4、主機和虛擬機啟動時間不可忽略。本文的主要工作和創(chuàng)新點包括以下四點：
　　（1）提出了一個可擴展的主機組織模式。針對云服務系統(tǒng)中大規(guī)模主機對傳統(tǒng)主機組織模式，比如，集中式、分層式和分布式，提出的挑戰(zhàn)，提出協(xié)同式組織模式，將大規(guī)模主機分為多個集群，每個集群都有一個獨立的調(diào)度器，每個調(diào)度器負責本集群的任務調(diào)度和資源調(diào)配，同時調(diào)度器之間相互協(xié)調(diào)，共同調(diào)度任務和底層資源，從而提高云服務系統(tǒng)的可擴展性。
　?。?）提出一個隨機性感知的調(diào)

5、度框架。針對云服務系統(tǒng)中實時任務的高動態(tài)、隨機性和高時效性要求的特征，為每個集群提出一個隨機性感知的調(diào)度框架，將大部分等待任務放置在全局等待隊列中，并控制虛擬機上等待任務的個數(shù)，當虛擬機完成任務之后，等待任務就立即執(zhí)行，然后優(yōu)先調(diào)度全局隊列中時效性要求較高的任務到虛擬機上等待，避免已經(jīng)完成任務的隨機性累加到當前調(diào)度的任務，從而提高調(diào)度的方案的穩(wěn)定性和保障實時任務時效性的能力。
　　（3）提出了一個隨機性感知的調(diào)度算法PRS。針對云

6、服務系統(tǒng)中實時任務動態(tài)到達、執(zhí)行時間具有隨機性的問題，在隨機性感知調(diào)度框架的基礎上，巧妙集成前攝性和反應式調(diào)度思想，提出一個在線調(diào)度算法 PRS，該調(diào)度算法根據(jù)云服務系統(tǒng)的實際運行情況，不斷為云服務系統(tǒng)生成新的任務和虛擬機調(diào)度方案，從而在保證實時任務時效性要求的條件下，提高云服務系統(tǒng)中主機資源的有效利用和降低能量消耗。
　?。?）提出了一個機器啟動時間感知的任務調(diào)度與資源動態(tài)調(diào)配算法STARS。在云服務系統(tǒng)中，實時任務的到達具有隨