基于啟發(fā)式算法的云工作流任務(wù)調(diào)度方法研究.pdf

1、目前，多數(shù)云工作流調(diào)度算法只考慮用戶的單個需求，通常采用啟發(fā)式算法解決單個目標(biāo)的優(yōu)化問題。從用戶角度，運行時間和運行成本是兩個最重要的性能指標(biāo)，他們希望提交的應(yīng)用在截止時間前完成，并能夠?qū)崿F(xiàn)運行成本最小化。另外目前已有的多數(shù)基于時間優(yōu)化的調(diào)度算法，由于忽略了資源不可靠性，而導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行失敗，進(jìn)而造成額外時間損失。針對上述問題，本文重點研究如何在截止時間范圍內(nèi)最小化運行成本和如何為任務(wù)選擇高可靠性資源來保證任務(wù)執(zhí)行的高成功率。
　　

2、針對運行成本和任務(wù)執(zhí)行時間之間的關(guān)系，本文提出一個基于截止時間約束成本優(yōu)化的調(diào)度算法。該算法的基本思想是將截止時間具體到任務(wù)的最晚完成時間、最早開始時間和最早完成時間上，獲取結(jié)束任務(wù)的關(guān)鍵父任務(wù)和部分關(guān)鍵路徑，依次為部分關(guān)鍵路徑上的任務(wù)節(jié)點分配滿足最晚時間限制且成本最小的資源，動態(tài)調(diào)整其他任務(wù)的時間約束條件，直到完成所有任務(wù)的資源分配，最終實現(xiàn)截止時間條件約束下的最小化運行成本。
　　針對資源可靠性和任務(wù)執(zhí)行時間之間的關(guān)系，本文提