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文檔簡介
1、云計算作為國內(nèi)外科研機構(gòu)的研究重點，它是繼分布式計算、并行計算和網(wǎng)格計算之后的一種新興計算模式。這種基于服務(wù)的資源提供模式，將各種資源虛擬化為服務(wù)，任務(wù)調(diào)度技術(shù)一直是其研究的熱點之一。云計算的用戶群體是普通大眾。應(yīng)用場景十分廣泛，系統(tǒng)時刻都在產(chǎn)生巨大任務(wù)量和數(shù)據(jù)量。如何對云資源進行有效分類管理，以實現(xiàn)任務(wù)的高效調(diào)度是云計算的研究難點。
云環(huán)境下的任務(wù)調(diào)度技術(shù)主要是實現(xiàn)任務(wù)與資源的合理匹配，針對傳統(tǒng)調(diào)度算法在資源選擇的范圍上通常
2、考慮全體服務(wù)資源，且僅以最小化任務(wù)完成時間為目標(biāo)，無法真正滿足用戶對服務(wù)質(zhì)量的需求，本文提出一種基于非均勻粒度分類的云任務(wù)調(diào)度算法 TSNUGC（Task Scheduling algorithm based on Non-Uniform Granularity Classification）。該算法采用一種非均勻粒度思想對云資源進行分類預(yù)處理，計算分析出任務(wù)偏好后，調(diào)度器根據(jù)任務(wù)偏好在相應(yīng)的資源類別中選擇性能較優(yōu)且負(fù)載較均衡的資源。調(diào)
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