随机任务在云计算平台中能耗的优化管理方法

针对云计算系统在运行过程中由于计算节点空闲而产生大量空闲能耗,以及由于不匹配任务调度而产生大量“奢侈”能耗的能耗浪费问题,提出一种通过任务调度方式的能耗优化管理方法.首先,用排队模型对云计算系统进行建模,分析云计算系统的平均响应时间和平均功率,建立云计算系统的能耗模型.然后提出基于大服务强度和小执行能耗的任务调度策略,分别针对空闲能耗和“奢侈”能耗进行优化控制.基于该调度策略,设计满足性能约束的最小期望执行能耗调度算法ME3PC(minimum expectation execution energy with performance constraints).实验结果表明,该算法在保证执行性能的前提下,可大幅度降低云计算系统的能耗开销.     

基于依赖型任务和Sarsa(λ)算法的云计算任务调度

针对现有的云计算任务调度算法具有的任务调度时间长和系统负载不均衡的缺点,提出了一种基于依赖型任务和Sarsa(λ)算法结合的依赖型任务调度方法;首先对调度目标模型进行了定义,以最小化调度策略的最晚完成时间作为调度目标,然后将任务调度模型建模为马尔科夫决策过程MDP,在此基础上,基于MDP采用Sarsa算法实现对状态动作值的更新,为了加快算法的收敛速度,在状态动作值更新的过程中加入资格迹,给出了资格迹的更新方式;最后,定义了基于依赖型任务DAG图和Sarsa(λ)的云计算任务调度算法;在Cloudsim环境下进行仿真试验,结果表明文中方法能有效地实现依赖型任务调度,且较其它方法相比,具有任务调度时间短和负载均衡的优点,是一种适合云计算环境的可行任务调度方法。     

基于动态能量感知的云计算任务调度模型

针对传统云计算任务调度模型出现的计算量大、能耗高、效率低、调配精度差等问题,基于动态能量感知设计了一种新的云计算任务调度模型;以动态能量感知为基础,选取资源分配服务器的中央处理器的使用率、存储器的占用率、控制器的负载率等3个参数,构建三维云计算任务节点投影空间,将上述参数向量投影到空间中;引入动态能量感知建立云计算任务调度模型,采用虚拟技术将多个服务器合并成一台服务器,对调度任务进行需求分析和分类,采用能量感知算法将待调度任务分配给满足调度需求的虚拟资源,将任务调度到服务器资源上,实现任务调度;实验结果表明,基于动态能量感知的云计算任务调度模型在从小任务集和大任务集两个角度都能给有效缩短调度时间,降低调度能耗。     

云计算环境下基于模板的任务调度策略与算法

针对云计算任务调度,提出了一种基于模板的任务调度（Template-based Task Scheduling,TTS）策略。该策略充分考虑了通信开销,在对任务分配进行预处理的基础上实现任务调度,主要分为两步：针对一个任务集合,采用可分任务调度求解子任务大小的方法,求出各个处理机应该分担的任务量模板;根据求出的模板,采用合理的调度算法对任务进行调度,从而得到较优的调度结果。在TTS策略下,对传统贪心算法加以改进,最终提出基于模板的任务调度贪心算法（Template-based Task Scheduling Greedy Algorithm,TTSGdA）。与Min-min算法和遗传算法的对比实验结果表明,TTSGdA能够有效减少任务集合完成时间。     

云环境下调度算法综述

对任务调度在云计算中的地位作了分析,并由任务调度出发,对云计算任务调度算法的研究现状进行分类、梳理和总结。根据调度目标的不同,介绍了多目标的任务调度算法:人工蜂群算法,帝国竞争算法,蝙蝠算法,猫群算法等。对每类方法的代表性算法进行了分析介绍,并详细总结了每类方法的基本思想、优缺点做了分析、对比和改进方式的归纳,对相关实验平台进行了分析对比。     

基于云计算的资源延迟感知任务调度优化

针对网络任务调度不合理延迟率高的问题,笔者提出基于云计算的资源延迟感知任务调度优化研究,通过构建任务模型和资源消耗模型,建立云计算的资源延迟感知任务调度模型,将资源延迟感知任务调度集成到滚动优化,形成具有资源延迟感知能力的调度优化算法,对模型进行求解实现任务的合理调度。经实验证明,使用基于云计算的资源延迟感知任务调度优化方法,有效降低了网络延迟率。     

基于赋权有向超图的云计算依赖任务调度研究

如何对依赖任务进行高效合理的调度是云计算急需解决的关键问题之一。对云计算环境下的依赖任务调度系统进行了形式化描述。采用赋权有向无环超图来构造依赖任务调度问题的数学模型,结点对应于依赖任务,有向超边对应于任务之间的执行先后依赖关系。将云计算依赖任务调度问题转换为赋权有向超图的优化划分问题,提出了基于多水平方法和赋权有向超图的依赖任务划分优化算法。设计并实现了基于多水平方法的云计算依赖任务调度原型系统。在CloudSim云计算仿真实验平台下,与Min-Min算法、Max-Min算法进行了对比实验,实验数据对比表明该算法在减少依赖任务执行时间的同时,优化了资源负载均衡性能。     

基于改进差分进化算法的云计算任务调度策略

针对传统云计算资源调度策略存在资源利用率低等缺陷,提出了一种基于改进差分进化算法的云计算任务调度算法(LADE)。首先建立云计算任务调度问题的数学模型,然后采用差分进化算法对目标函数进行求解,并引入自适应的放缩因子和交叉算子进行改进,使算法更符合最优解的求解规律,有效地避免陷入局部最优解和"早熟"的缺陷。仿真实验表明:LADE算法具有更强的全局搜索能力,不仅解决了传统资源调度算法存在的缺陷,而且大幅减少了云计算任务的完成时间和执行能耗。     

智能建筑室内环境分布式可计算WSN任务调度研究

针对智能建筑室内环境下并行计算的动态任务调度问题,构建了基于分布式CPS思想的无线传感器网络(WSN)模型,并分别设计了基于可计算复杂性的任务分配策略和基于动态调度算法的任务调度策略。通过先将任务分配成若干个子任务,采用多带图灵机输入任务,由合适的计算节点进行计算,形成有向无环图,再按调度优先级排列任务,形成任务调度序列表,依序处理任务,从而达到了将任务分配、调度和执行相结合的目的。实验结果表明该策略可有效减少智能建筑室内环境分布式可计算WSN分布运行时任务之间的通讯时间和等待时间,同时提高了任务调度的成功率,最终优化系统的运行效率。     

面向多停泊基地的港口拖轮调度优化研究

拖轮调度是典型的多处理器任务调度问题,针对多停泊基地和不同作业模式下的拖轮调度,以最大完工时间和总作业油耗最小化为目标,建立了拖轮调度多目标优化模型。采用演化策略算法对多停泊基地拖轮调度优化问题进行计算,提出一种基于轮盘赌概率分配的编码和解码方法。计算结果表明了演化策略算法的有效性和可行性,优化后的最大完工时间最小值相比仿真运行结果取得较大的改善,不同作业模式下均减少了约16%;计算结果还表明不同作业模式对拖轮调度结果会产生较大影响。     

用基于代理的方法构建互联网业务环境

网络的最终价值在于它所能提供给最终用户的业务，而不是网络本身的通信能力．互联网已成为计算机网络业务实现的主要环境．随着互联网业务数量、种类越来越多，过程越来越复杂，人们急需构建一种合适的互联网业务环境，在此环境基础之上能够快速方便地实现业务生成、交付、配置、发现和管理，以业务为驱动来合理地使用网络资源．本文分析了业务参与方相互关系．提出了一种基于代理的互联网业务环境，确定了各种代理在业务环境中所需具备的功能，对业务过程和业务环境实现方法进行了说明。给出了一个基于此业务环境的应用实例．     

ISS-QUAL: A Measure of Service Quality for the Information Systems Function

This article details the development and validation of ISS-QUAL, a measure of service quality for the Information Systems function. The ISS-QUAL measure is based on a theoretical model which operationalizes service quality as the comparison of expectations and perceptions across three factors: service delivery, service product, and service environment. The article concludes by reporting the results of a comparison between ISS-QUAL and SERVQUAL, in which ISS-QUAL is shown to have greater explanatory power.     

用户驱动的服务聚合方法及其支撑框架

虚拟计算环境的重要目标之一,就是在动态、开放、多变的网络环境中对分布异构资源按需进行聚合,并提供有效的资源发布、发现、订阅等机制.通过服务来抽象和封装资源是资源虚拟化的主要手段之一,但现有面向服务的体系结构(service oriented architecture,简称SOA)所采用的"以服务提供商为中心"的服务组织模式容易导致用户发现和订阅服务的难度随着服务的增加而增加.提出一种用户驱动的服务聚合技术,即根据用户需求,将功能相似的服务聚合成服务池并封装为单一的虚拟服务,随后根据用户QoS需求进行自动协商,选出最佳服务或服务组合.该方法的特点在于将服务池作为用户发现和订阅的唯一实体,从用户角度将大量服务聚合成为相对稳定和统一的资源视图,屏蔽资源的复杂性、多样性和多变性,支持自动QoS协商,从而有效提高用户对服务资源的利用.     

基于语义的服务发现技术研究综述

语义Web服务是Web服务的语义扩展，它能够有效地提高服务发现的效率，并使得实现服务发现自动化成为可能。基于语义的服务发现是语义Web服务技术的核心，其关键技术包括标识语义的Web服务描述语言、基于语义的服务发现体系结构和基于语义的服务匹配算法。本文分别从这三个方面对目前基于语义的服务发现技术进行了详细的分析比较。文章最后对基于语义的Web服务发现技术进行了总结与展望。     

一种SaaS模式下的服务社区模型及其在全国科技信息服务网中的应用

如何从服务的提供、运营和使用等多个维度有效组织和管理服务是软件即服务(SaaS)模式下面临的一个重要挑战.以支持服务发现为主要目标的传统服务管理方法难以适应SaaS模式下服务的动态有界、关联演化和可控可测等特征及满足服务全生命周期管控的需求.该文结合全国科技信息服务网实际应用,探索了一种支持科技信息资源整合共享与综合利用的"双向"SaaS模式,并提出一种适于该模式下服务管理的服务社区模型.服务社区模型支持服务元建模和业务规范及服务管控策略自主定义,可以使能面向特定业务领域的有界化和有序化服务管理.文中还针对服务管理边界的演化需求讨论了该模型下的服务社区派生机制.最后,以全国科技信息服务网中的科技信息服务运营管理为具体案例,展示并讨论了服务社区模型的使用方法、应用效果和适用范围.     

基于组合索引的语义Web服务发现算法

为提高Web服务发现的效率,将倒排索引和功能兼容性索引相结合,设计一种组合索引方法。组合索引由服务的加权简洁功能兼容图和输出概念的图节点倒排索引构成。基于组合索引,提出一种服务发现算法,与基于倒排索引和功能兼容性索引的服务发现算法的对比分析表明,该算法能够明显减少功能兼容性检查的次数和平均索引链长,具有较优的性能。     

基于IOQ模型的Web服务组合算法

提出一种IOQ模型及在该模型下求解构成复杂服务的各个子服务的算法,将该类服务组合问题转化为简单问题,即在满足QoS约束的服务集合中,已知服务的输入集合和输出集合,利用输出集合倒序查找各子服务及其输入集合。针对该类服务组合问题,给出算法模型及求解问题算法的伪代码。     

融合网络环境下快速可靠的服务组合容错方法

针对传统容错方法在融合网络环境下服务组合的低效性,本文提出了一种快速可靠的服务组合容错方法.该方法首先采用模糊逻辑,对服务的临时性故障进行服务重试;然后采用多属性决策理论,对服务的永久性故障进行服务复制;最后通过改进的粒子群算法,对永久性故障进行服务补偿.基于真实数据集的实验结果表明,所提方法在故障排除率、故障处理时间与组合最优度方面,均优于其它方法.     

基于微重启技术的SOA服务恢复方法

面向服务的体系结构(SOA)将业务逻辑和具体地实现技术分离开来,利于复用和集成.SOA服务化已成为信息系统的主要发展趋势.在SOA服务特点及比较现有服务恢复方法的基础上,结合微重启(Microreboot)技术提出了一种新的基于微重启的SOA服务恢复方法,并结合项目支撑的实验平台进行验证,实验表明了该方法的实用性和高效...