基于无服务器边缘计算下的服务负载调度算法

随着边缘计算的不断发展,其在资源管理配置方面逐渐出现相关问题,无服务器计算作为一种新的方式可以有效解决边缘计算的相关问题。然而,无服务器计算不具备在分布式边缘场景中高效处理请求所需服务负载调度的能力,针对这一问题,提出了一种基于无服务器边缘计算的服务负载调度算法(service load scheduling algorithm, SLSA)。SLSA的核心是通过隐式建模充分考虑了动态变化的节点状态、负载调度器放置等影响因素来优化整体时延,然后通过改进的平滑加权轮询调度(smooth weighted round robin, SWRR)算法进行服务调度。经仿真实验分析,SLSA在资源消耗上有着明显下降,同时在单城市场景与多城市场景下均有良好的性能表现,其中在单城市场景中相对于集中式轮询调度(round robin centralized, RRC)算法提升了43.01%,在多城市场景中提升了53.81%。实验结果表明,SLSA可以有效降低资源消耗率并提升性能。     

无服务器平台资源调度综述

无服务器(Serverless)计算正成为部署云应用程序的一种具有广阔发展前景的范式。其实现了一种真正的现收现付的计费方式,并且不会浪费资源。开发人员无需担心计算平台的底层细节,只需在处理请求或事件时付费,从而降低了开发人员的门槛。无服务器模式的转变虽然带来了机遇,但也带来了平台函数冷启动延迟、资源利用不足等问题。为此,文中对无服务器计算平台的资源调度技术做了深入的调查和分析,重点阐述了面向资源利用、响应时间延迟以及多目标优化的无服务器平台资源调度的技术原理和相关研究现状,并在此基础上分析总结并指明了无服务器平台资源调度未来的主要研究方向:即面向不同应用类型负载的调度优化、响应时间与资源利用率的折衷调度、虚拟机与无服务器平台的联合调度以及无服务器资源调度的混合算法。     

一种基于动态可寻址会话的服务器无感知计算

服务器无感知计算作为云原生范式中快速发展的新兴技术,因其按需付费、自动资源伸缩和底层环境屏蔽等特点而受到越来越多的开发人员欢迎. FaaS (函数即服务)作为Serverless架构的主要实现方式,以函数粒度对应用进行解耦和执行.大多数云服务提供商也为应用开发人员提供了基于Serverless架构的应用搭建服务,这些服务允许开发人员以函数的形式部署代码,并根据实际的请求量进行自动扩缩容.然而,在部署有状态函数时,由于Serverless架构的无状态特性,管理其中的有状态数据变得复杂,往往无法满足Serverless中函数对有状态数据的访问性能要求.因此,本文提出了一种基于有状态和动态可寻址会话机制的服务器无感知计算系统XFaaS,实现了低开销的有状态数据访问和更高的应用吞吐.实验结果表明,通过采用XFaaS系统部署有状态函数的方式,可以降低有状态数据访问时延3个数量级,并提高2倍以上的函数最大吞吐量.     

无服务器环境下基于DQN和用户意图的函数放置研究

随着无服务器计算技术的快速发展,无服务器计算以其按需付费、自动扩展等特性吸引了越来越多的用户的关注,研究人员正在探索将无服务器架构应用于日渐完善的边缘计算系统。然而,在分布式的无服务器系统中如何有效地进行无服务器函数放置并为用户提供优质的服务仍是该领域一个亟需解决的问题。采用基于用户意图的DQN（deep Q-network）无服务器函数放置算法来解决分布式无服务器系统中的函数放置问题。该算法将用户意图作为学习目标,利用DQN算法进行函数放置的优化。通过仿真实验,基于用户意图的DQN无服务器函数放置算法在计算时延和放置开销方面显著降低。相较于传统方法,该算法能够有效满足用户的不同需求,并取得了较好的函数放置效果,这表明该算法在分布式无服务器系统中具有较高的适应性和性能优势。     

无服务器计算技术研究综述

随着云计算的发展以及传统行业的转型，不断提高的技术要求与日益旺盛的市场需求使传统的应用软件开发模式面临挑战。同时，人们正在探索新一代的更经济、更有潜力的云服务模式。无服务器计算依托容器技术，提供了高并发、高兼容的特性，为开发者隐藏了底层服务器的细节，同时采取了更经济的按调用次数或时间计费的服务运营模式，引起了广泛的关注。首先，介绍无服务器计算的概念，并介绍其系统架构与技术特性。然后，介绍无服务器计算在科研、开源社区与工业届的研究现状。随后，列举无服务器计算在众多应用领域的实施案例。最后，阐述无服务器计算技术当前面临的挑战。     

基于感知特征的时空过程可视化模型构建

针对传统时空过程可视化模型的拟合程度和动态性差异,提出了基于感知特征的时空过程可视化模型构建.为了反映出时空过程的平滑效果,将感知特征应用到时空过程模拟中,采用时序间隙提取时空过程的感知特征,将相邻时空数据的变化过程模拟出来.利用视觉变量的定义,提高时空数据变化过程的传达效率,通过划分时空视觉变量,为时空过程选择合适的视觉变量,采用多种视觉变量组合的方式,消除时空信息表达质量的影响因素,实现时空视觉变量的选择.由于时空过程数据的采样方式不同,必须采用时空过程数据模型,来描述时空过程,根据可视化的特点,设计了三维时空过程数据模型.通过分析时空过程的特点,设计了时空过程可视化模型构建流程,构建了时空过程可视化模型,实现了时空过程的可视化.实验结果表明,基于感知特征的时空过程可视化模型在拟合程度方面具有更好的性能,最高可达99.83％;在动态度方面也呈现出比较高的性能,最高为78.2％.     

云环境下计算资源动态能耗感知的并行任务调度方法

云计算是一种新兴的计算模式,倡导一切皆服务.要实现低成本、高效、安全、易用的云计算系统,依然面临诸多挑战,其中,高能耗已成为云计算不可忽视的问题.在计算资源电压可动态调整的环境下,为截止完成时间有要求的并行任务,提出两种满足并行任务截止时间要求的降低并行任务执行能耗的调度方法Ssef和Egsa.模拟实验表明,提出的算法在保证并行任务截止完成时间要求的条件下能够有效降低并行任务的执行能耗,从而大幅度降低云计算系统的能耗开销.     

结合感知特征和自然场景统计的无参考图像质量评价

为了更有效的评价各种失真类型的图像,本文提出了一种新颖的通用型无参考图像质量评价方法,它采取学习感知特征和空域自然统计特征相结合的方法来构建图像质量评价模型。方法是在提取显著分块的36个空域自然统计特征的基础上,增加基于相位一致性熵、基于相位一致性均值、梯度均值以及失真图像的熵四个感知特征,采用支持向量机回归的学习方式来构建图像特征与人的主观分数的映射关系,进而根据所提取特征预测图像质量。在LIVE图像库上的实验表明,文中算法预测质量分数与人的主观分数具有较高的一致性,基本呈线性关系,鲁棒性较好,运行时间较短,综合性能较好。     

无服务器计算

无服务器计算,它确实将开发人员和IT工程师从管理服务器硬件中解放出来,并允许应用程序按需运行,使其成为某些用例的理想方法。无服务器计算是一种应用程序部署范例,允许应用程序按需运行,仅消耗执行它们所需的资源。相比之下,在传统计算模型中,应用程序不断运行(并消耗资源),即使它们不处理用户请求也是如此。     

基于QoS模型感知的云作业调度算法

为了提高云作业调度的成功率,保证用户的服务质量,提出了一种基于QoS模型感知的云作业调度算法。首先从作业分为大作业和小作业两种,小作业直接在私有云平台中完成调度,然后将大作业在混合云中台上进行调度,并通过权值较小的子任务优选部署到公有云上,最后采用仿真测试实验检验算法的性能。仿真结果表明,相对于其他云作业调度算法,该算法提高了作业调度的成功率,缩短了作业的实际完工时间,获得了满足用户服务质量的云作业调度结果。     

一种基于网络感知的虚拟机再调度算法

有效的虚拟机调度策略能够提高数据中心的资源利用率,降低运行时能耗.现有调度算法综合考虑了虚拟机在CPU、内存和网络方面的需求,通过合理部署虚拟机,以期最小化计算、存储与网络的代价.然而,在线的虚拟机部署策略较少考虑由于虚拟机退出所造成的资源利用率下降与网络延迟上升的问题.为此,文中深入研究面向网络感知的周期性资源重配置问题,提出了面向网络感知的虚拟机再调度算法,通过适当的虚拟机迁移,提高部署在虚拟机上任务的性能以及数据中心整体的网络通信效率.算法通过尽可能低代价的虚拟机迁移来提高虚拟机之间的网络通信能力,以提升虚拟机组的整体运行效率,并保持物理机占用但不显著提高.作者通过两个测试平台在真实环境中验证了算法的有效性;通过真实的数据集和模拟实验,在多种虚拟机部署算法下,对比了应用虚拟机再调度算法前后虚拟机的部署效果,验证了该算法能够以较小的代价使得高网络通信代价的任务数明显减少,虚拟机组的网络通信能力显著提高.     

面向HPC的函数计算冷启动优化

High performance computing problems usually have the characteristics of parallelization of subtasks, and a lot of computing resources are consumed in the process of execution. It has been proved that traditional cloud computing based on virtual machine can deal with such problems, but the management of distributed environment and the distributed design of solutions make the processing more complex. Function computing is a new type of serverless cloud computing paradigm, its automatic expansion and considerable computing resources can be well combined with HPC problems. However, the cold start delay is an unavoidable problem on the public cloud function computing platform, especially in the task of HPC problems having high concurrent jobs of which delay will be further magnified. In this paper, we first analyze the completion time of a simple HPC task under cold start and hot start conditions, and analyze the causes of additional delay. According to these analyses, we combine the time series ana lysis tools and the platform's automatic expansion mechanism to propose an effective preheating method, which can effectively reduce the cold start delay of HPC tasks on the function computing platform.     

基于生产函数的效用优化云计算资源调度算法

针对云数据中心资源利用率低,云服务提供商收益低等问题,提出一种基于生产函数的云服务提供商收益最大化同时兼顾用户满意度的资源调度算法;该算法将资源调度分两阶段处理,首先合理规划云服务器所有资源,最优化配置资源,然后结合用户请求,云服务代理从资源池选择配置好的资源并分配资源给用户,通过两阶段的算法实现,解决了云数据中心资源利用率低,云服务提供商收益低等问题;最后通过与基于博弈的效用优化算法比较,仿真结果表明,该调度算法具有更好的性能。     

基于加速收敛蜂群算法的资源感知调度器

为了能有效处理海量数据,进行关联分析、商业预测等,Hadoop分布式云计算平台应运而生。但随着Hadoop的广泛应用,其作业调度方面的不足也显现出来,现有的多种作业调度器存在参数设置复杂、启动时间长等缺陷。借助于人工蜂群算法的自组织性强、收敛速度快的优势,设计并实现了能实时检测Hadoop内部资源使用情况的资源感知调度器。相比于原有的作业调度器,该调度器具有参数设置少、启动速度快等优势。基准测试结果表明,该调度器在异构集群上,调度资源密集型作业比原有调度器快10%~20%左右。     

改进计算能量函数下作业车间调度的混沌神经网络方法

神经网络是求解作业车间调度问题的一种有效方法,本文研究可以获得全局最优或近似全局最优的可行解的作业车问调度神经网络方法.给出包括作业车间调度所有约束条件的新的计算能量函数表达式,并把混沌动力学应用于离散Hopfield神经网络作业车间调度中,提出一种改进的暂态混沌离散神经网络作业车间调度方法.仿真结果表明,该方法不仅具有全局搜索能力,而且收敛速度较快,重要的是能够保证神经网络的稳态输出为全局最优或近似全局最优的可行的作业车间调度方案.     

凸价格函数下基于堆栈执行的云计算资源调度方案

目前云资源提供商制定了多种定价优惠策略,针对现有云计算任务调度方案没有考虑到动态价格的问题,提出一种在凸价格函数下的资源调度方案。首先,将任务执行区间划分为多个单位子区间。然后,根据子区间中的任务密度,基于任务堆栈执行的思想,在满足任务截止时间下,将低密度区间中的任务重新调度到其它区间。最后,根据任务的最大执行速率,为每个任务分配以最大资源执行,以此获得更多的优惠单价,降低用户租用资源的总成本。实验结果表明,该方案能够有效降低任务执行的总成本。     

基于云服务器辅助的多方隐私交集计算协议

隐私集合交集(Private Set Intersection,PSI)技术允许私有集合数据持有方联合计算出集合交集而不泄露交集外的任何隐私信息.作为安全多方计算中的重要密码学工具,该技术已被广泛应用于人工智能和数据挖掘的安全领域.随着多源数据共享时代的到来,大多数PSI协议主要解决两方隐私集合交集问题,一般无法直接推广到多方隐私交集计算场景.文中设计了基于云服务器辅助的多方隐私交集计算协议,能将部分计算和通信外包给不可信云服务器而又不会泄露任何隐私数据,通过使用不经意伪随机函数、秘密共享和键值对打包方法使得协议更高效.通过模拟范例证明了协议在半诚实模型下能够安全地计算多方隐私集合交集,所有参与方和云服务器都无法窃取额外数据.与现有方案相比,所提协议受限制更少,适用范围更广.     

面向视觉变量感知特征的时空过程可视化模型

时空过程可视化具有重要的研究价值与意义。以时空过程为目标,在分析时空数据分类与时空过程的基础上,综合考虑时空视觉变量、感知特征、可视化分类与表现形式等要素,提出时空过程可视化模型S-TProc_VisModel。该模型包含模型输入、视觉变量、视觉感知特征、时空过程可视化形式、模型输出五个部分,可以划分为时空数据、时空过程、视觉变量、视觉感知、可视化类型、表现形式、可视化成果七个层次。利用该模型不仅能有效表达时空要素的位置、形态,还能描述事件中的时空过程及时态变化。经实验证明,S-TProc_VisModel模型能够充分展示时空过程内容,并能形象完整地展示过程细节。     

气象环境下的云计算调度算法

针对气象计算的特点,提出气象计算的云模型,在这个模型之上,提出气象云计算（Weather Cloud）的启发式调度算法。调度算法对气象作业按照时间紧迫型、CPU紧迫型、内存紧迫型和硬盘空间紧迫型进行分类,计算资源综合紧迫指数,相应地赋予不同调度优先权限。与CMMS（Cloud Min min Scheduling）、AFCFS（Adaptive First Come First Service）、Fair的调度算法对比表明,Weather Cloud的调度算法不但减少了计算的等待时间,而且增加了完成的指令数量。     

自动生产单元的无死锁调度策略

本文针对一类无中间缓冲区的自动生产单元,提出了一种基于遗传算法的调度方法;为了保证由遗传运算生成的调度策略能满足所要求的约束条件,在适应度计算中添加了惩罚项以避免搜索过程收敛于不可行解;仿真实例证明了本文中的方法不仅能够得到可行的调度策略,而且能够使得系统达到较好的性能指标.