云環(huán)境下基于預測的資源調(diào)度研究.pdf

1、近幾年，云計算技術越來越成熟，并被成功運用到了商業(yè)、教育、科研等領域，成為炙手可熱的計算機技術研究熱點。相較之前的Web服務，云計算具有更高的可靠性、擴展性和靈活性，它利用虛擬機、虛擬內(nèi)存等技術實現(xiàn)了虛擬化，形成了按需支付的模式，為服務提供商和終端用戶提供了諸多方便。在此基礎上，由計算機資源封裝而成的服務數(shù)量不斷增加并被發(fā)布到云計算平臺上為終端用戶提供服務。隨著網(wǎng)絡上可用服務數(shù)量的增加，用戶不再僅僅關注服是否可用，而是更加關注服務的質(zhì)量

2、(Quality of Service，QoS)，比如，執(zhí)行時間、花費多少等。面對任務的繁多和用戶服務高質(zhì)量的需求，如何對云環(huán)境下的資源和任務進行合理調(diào)度成為云計算研究的主要問題之一。
　　另一方面，云計算系統(tǒng)中數(shù)據(jù)中心服務器數(shù)量多、服務資源異構多樣、用戶基數(shù)大、用戶服務約束條件各不相同、應用任務類型各異，云計算數(shù)據(jù)中必須能夠時刻可靠地處理海量用戶任務和數(shù)據(jù)，如何及時高效并安全的將結果反饋給終端用戶并能滿足終端用戶的需求成為服務提

3、供商面臨的最大挑戰(zhàn)。同時，完成任務調(diào)度所產(chǎn)生的成本也是服務提供商最關心的問題之一。因此，高效的調(diào)度算法成為云環(huán)境下研究的重難點。
　　在此基礎上，本文提出了一種改進的蟻群算法，該算法綜合了計算資源（通常指虛擬機Virtual Machines，VMs）的可獲得性以及具有不同服務質(zhì)量(QoS)約束的任務的特性。鑒于傳統(tǒng)蟻群調(diào)度算法一般只考慮計算資源的特性，而忽略了用戶約束條件以及云資源的異構性，本文中的算法將用戶任務分為計算密集型和