云计算中的数据放置与任务调度算法

在海量数据的云计算中,通常面临着数据传输时间长的问题.针对目前大多数数据放置与任务调度算法存在的副本静态性和传输标准精确度的不足,提出了一种动态调整副本个数、以时间作为衡量数据传输标准的数据放置与任务调度算法.该算法根据数据访问频率和存储大小,动态地调整副本个数,一方面减少了低访问率副本对存储空间的浪费;另一方面也减少了高访问率副本所需跨节点传输次数.考虑到节点间网络带宽的差异性,确定以数据传输时间作为传输衡量标准,提高了传输标准的精确度.实验结果表明,除了任务集和网络节点均较少的情况外,该算法均能有效地减少数据传输时间,甚至在任务集合和网络节点较多的情况下,能减少近50%的传输时间.     

云环境下两阶段安全驱动的容错调度算法

为解决云环境下安全调度和可靠性问题,综合考虑云计算共享性、动态性等特点,以具有依赖关系的并行任务为基础,提出一种两阶段安全驱动的容错调度算法(TSDFT).建立安全模型计算任务调度风险率,根据风险率选择处理机,使用自适应备份策略对任务进行备份预处理;在上一阶段基础上,通过被动副本方式实现任务容错调度,每个处理机维护主/副本2个局部队列,支持一个以上处理机同时失效.仿真结果表明,该算法能有效降低异构系统中任务调度风险率,提高调度的安全性和可靠性.     

云计算环境下基于微粒群的虚拟机任务调度算法

为提高云计算环境中虚拟机任务调度的执行效率和充分发挥云计算技术优势,提出一种基于微粒群的虚拟机任务调度算法——PSOTS算法;PSOTS算法以完成任务最短时间为目标,首先通过设计一种新型的编码方式使得连续的微粒群算法适用于离散的虚拟机任务调度问题;然后引入禁忌搜索算法增强种群的多样性以避免微粒因早熟而陷于局部最优的问题;实验证明,在50~500个任务的情况下,PSOTS算法调度效率优于Min-min算法和遗传算法(GA),有效缩短任务执行时间和解决云环境下虚拟机任务调度问题。     

基于多种云环境的任务调度算法综述

任务调度算法是云计算资源分配部署的核心方法。针对当前云计算发展面临的任务需求和数据量指数级增长的问题,重点对任务调度算法进行了系统的梳理和归纳,以云环境为分类依据,研究分析了单云、联盟云、混合云、多云四类调度算法。在单云环境中,从传统启发式、元启发式以及混合式任务调度算法角度进行阐述。在联盟云、混合云、多云环境中,从工作流和独立任务调度算法角度进行阐述。通过比较,总结了现有算法的优点、缺点以及优化性能,并形成结论性意见和开放性问题,为未来对容器云、数据云以及兼顾资源分配与任务调度算法的研究奠定基础。     

云存储中动态副本放置机制研究

数据副本管理是云计算系统管理的重要组成部分,在云计算系统的海量数据处理过程中,针对目前已知的数据存放与资源调度算法存在考虑副本动态性和可靠性的不足,提出了一种动态的副本放置机制。该机制基于区域结构,考虑数据处理时其副本的数量和放置位置,以及副本的产生对于内存和带宽等系统资源的开销:首先根据云存储中的副本信息,对被访问频率高且访问平均响应时间长的数据信息进行复制,并给出副本数量的计算方法;考虑缩小副本分布的节点选择范围,提出动态的副本放置算法——DRA,将一定范围内的节点根据提出的域的划分,进行放置筛选,以存放数据副本。实验结果表明,提出的动态放置机制不仅减少了低访问率副本对系统存储空间的浪费;同时也减少了高访问率副本所需跨节点的传输延迟,有效提高了云存储系统中的数据文件的访问效率、负载的均衡水平,以及云存储系统的可靠性和可用性。     

初始信息素筛选的蚁群优化算法在HDFS副本选择中的研究

随着社会信息化程度的不断提高,各种形式的数据急剧膨胀.HDFS成为解决海量数据存储问题的一个分布式文件系统,而副本技术是云存储系统的关键.提出了一种基于初始信息素筛选的蚁群优化算法(InitPh_ACO)的副本选择策略,通过将遗传算法(GA)与蚁群优化算法(ACO)算法相结合,将它们进行动态衔接.提出基于初始信息素筛选的ACO算法,既克服了ACO算法初始搜索速度慢,又充分利用GA的快速随机全局搜索能力.利用云计算仿真工具CloudSim来验证此策略的效果,结果表明:InitPh_ACO策略在作业执行时间、副本读取响应时间和副本负载均衡性三个方面的性能均优于基于ACO算法的副本选择策略和基于GA的副本选择策略.     

跨云环境下任务调度综述

随着云计算技术的不断发展，越来越多的企业和组织开始采用跨云的方式进行IT交付.跨云环境可以更有效地应对传统单云环境资源利用率低、资源受限以及供应商锁定等问题，并对云资源进行统一管理.由于跨云环境中资源具有异构性，导致跨云任务调度变得更为复杂.基于此，如何合理地调度用户任务并将其分配到最佳的跨云资源上执行，成为了跨云环境中需要解决的重要问题.拟从跨云环境的角度出发，探讨该环境下任务调度算法研究的进展及挑战.首先，结合跨云环境特征将云计算分为联盟云、多云环境并进行详细介绍，同时回顾已有的任务调度类型并分析其优缺点；其次，根据研究现状选取代表性文献对跨云环境下任务调度算法进行整理、分析；最后探讨了跨云环境下任务调度算法研究中的不足和未来的研究趋势，为跨云环境下任务调度算法的进一步研究提供了参考.     

一种基于能耗优化的云计算系统任务调度方法

服务器执行任务产生的能耗是云计算系统动态能耗的重要组成部分。为降低云计算系统任务执行的总能耗,提出了一种基于能耗优化的最早完成时间任务调度方法,建立了服务器动态功率计算模型,基于动态功率的服务器执行能耗模型,以及云计算系统的能耗优化模型。调度策略根据任务的截止时间要求和在不同服务器上的执行能耗,选择不同的调度算法,以获得最小任务执行总能耗。实验结果证明,提出的任务调度方法,能够较好地满足任务截止时间的要求,降低云计算系统任务执行的总能耗。     

一种类欧氏距离-负载平衡的云任务调度算法

面对云计算中庞大用户群的需求,云计算平台的性能起着关键的作用。任务调度算法对云计算平台的性能存在很大的影响。虽然云计算任务调度算法是目前云计算中研究的热点,但是多数任务调度算法并没有从用户满意程度的角度去考虑。针对云计算的现有资源调度算法提出了一种类欧氏距离负载平衡(EDL-LB)的任务调度解决方案,能够针对用户的不同需求提出与之相适应的资源选择方案,有效地提高用户对云资源的使用满意度。仿真结果表明了方法能够在保证任务完成时间的条件下,通过新的任务调度策略来提高用户对云计算任务的满意度以及资源的利用率,是一种云计算环境下有效的任务调度算法。     

云计算环境下基于用户和资源约束的免疫效用均衡任务调度算法

针对云计算中的任务调度问题, 提出了一种免疫均衡效用任务调度算法. 该算法将云计算环境下任务调度问题建模为一个多目标优化模型, 同时兼顾了用户任务的时间跨度和虚拟化资源的负载均衡. 仿真结果表明, 该任务调度算法提高了用户满意度的同时减少了任务的完成时间, 是云平台下一种有效的任务调度策略.