基于任务延迟的云计算资源调度算法研究

云计算是基于互联网发展起来的新型计算模式,对网际间各个节点的计算能力达到了充分利用;为了提高用户对云计算的使用效率,一般要为用户任务进行合理的全局资源调度和本地资源调度;对于全局资源调度,提出了一种改进的DAG图方法,充分考虑了任务撤销后对全局资源调度的影响;对于本地资源调度,提出了一种基于任务延迟的资源调度方法,充分考虑了立即调度不能执行时,如何合理地配置本地计算资源和等待时间的问题;实验结果表明,提出的方法能较好地提高全局资源调度和本地资源调度的效能。     

云计算中面向SLA的作业分层优先级调度策略

为了满足云计算中服务提供商和服务消费者双方协商的服务等级协议(SLA),提出在云计算环境下采用元调度和本地调度两层框架结构;在每层上采用了多级反馈队列调度算法,设置了基于截止期限、短作业优先等不同优先级的队列,并设计元调度器完成资源的分配和监控。实验仿真结果表明,该调度策略可以满足用户对作业处理时间的需求,保障了云计算SLA。     

Lyra——多域环境下的分布资源管理系统

随着应用需求的不断增长,并行计算环境的规模越来越大,高性能计算环境由单个集群向多个集群扩展,由本地资源向远程资源扩展,所涉及的计算资源种类繁多,系统管理也更加复杂.本文介绍的Lyra系统是一个针对多域计算环境特点设计的大规模分布资源管理系统,具有资源模型适应性强、系统可扩展性好、资源调度策略灵活、对多域并行计算支持能力强的特点,可以为大规模并行计算和大规模信息处理系统提供资源监控管理支撑以及资源信息服务.本文介绍了LYRA系统的设计结构,分析了系统的关键技术特点,并给出了与相关系统的比较.     

基于多维评价模型及改进蚁群优化算法的云计算资源调度策略

针对云计算环境下资源调度模型未充分考虑资源评价的问题,为更好适应不同节点计算性能和大规模数据环境的处理需求,提出了一种基于多维评价模型的虚拟机资源调度策略;首先,在云计算环境下建立包括网络性能在内的多维资源评价模型,在此基础上提出一种改进的蚁群优化算法实现资源调度策略;然后在云计算仿真平台CloudSim上进行实现。实验结果表明,该算法可以更好适应不同网络性能的计算环境,显著提高了资源调度的性能,同时降低了虚拟机负载均衡离差,满足了云计算环境下的虚拟机资源负载均衡需求。     

基于蚁群优化算法的MapReduce集群调度策略

在云计算环境中,MapReduce集群已成为强大的大规模数据集处理平台。针对其在任务调度过程中存在用户QoS、集群资源利用率等方面的缺陷,提出了一种基于蚁群优化算法的调度策略(ACO-SS)。该调度策略同时考虑了优先级计算模型和任务调度过程,能有效地满足用户QoS,平衡集群节点负载,使分布在节点上的任务利用资源更加合理,提高了系统的调度性能。最后,通过CloudSim仿真实验表明,该调度策略在作业完成总体时间﹑资源利用率等重要指标上都具有明显优势。     

云计算环境下的节能任务调度策略的随机Petri网分析

针对当前云计算异构服务器集群环境下的高能耗问题,提出一种最小能耗优先的任务调度策略(first sche-duling with minimum energy)。该策略在调度任务时优先考虑处于运行状态的服务器,并以任务响应时间为约束,按照最小能耗原则将任务分配到相应的服务器上执行。当处于运行状态的服务器都不能满足任务对响应时间的要求时,则考虑处于休眠状态的服务器;同时,也基于最小能耗原则进行调度。采用随机Petri网工具对节能任务调度策略进行分析建模,考虑其能耗和相关性能指标。实验结果表明,该方法不仅能满足任务的QoS性能要求,而且具有较好的节能效果。     

基于Torque的新型作业调度策略的研究

在高性能计算集群中,优秀的作业调度软件和作业调度策略对系统的高效运行起着至关重要的作用,目前针对作业调度策略的研究多集中在单个策略的深入挖掘,少有整合多个策略考虑的文章。针对集群作业的运行特点,提出了一种基于节点负载情况自定义优先级回填的调度策略,可以有效提高性能和计算集群的运行效率。     

云计算集群相空间负载均衡度优先调度算法研究

针对云计算集群具有海量节点和高耦合性的特点,将云计算集群中各节点的参数变化投影为相空间上投影点的运动,定义云计算集群的相空间负载均衡度,以其为评估指标建立云计算集群相空间负载均衡度优先调度算法,实现了云计算集群相空间投影在不同负载请求情况下平稳的点状聚集.通过仿真实验利用相空间负载均衡度、广义温度、广义熵等参数和集群的相空间投影对算法的效果进行分析,实验表明,相空间负载均衡度优先算法在大多数调度指标上都优于最小负载优先算法,并且集群规模越大系统的相空间负载均衡度越稳定.     

基于相空间的云计算仿真系统研究与设计

提出并实现了一种基于热力学相空间的云计算集群仿真系统设计方法。将云计算集群节点信息投影到相空间,构建云计算系统的相空间分析模型,将云计算集群节点的参数变化转变为其在相空间投影点的运动,并通过相空间的宏观热力学参数反映云计算集群的整体状态,为云计算核心调度算法的研究和云计算数据中心的运行测试提供了仿真测试平台和衡量标准。实验结果表明,全新构建的云计算仿真系统的仿真实验环境搭建简单,仿真结果能够直观、全面地反映出云计算集群的整体状态和调度算法性能等。     

负载均衡的主导资源公平分配算法

随着使用云计算并行且可靠地处理计算问题成为一种趋势,各种云计算平台应运而生,在这些平台中,保证多种资源调度策略的公平性非常重要。主导资源公平分配算法DRF有效地实现了多种资源环境中的公平分配,但在资源分配过程中容易出现集群负载不均的情况。因此,提出在使用DRF算法分配资源过程中,通过集群中各节点的资源利用率情况对节点进行K-means聚类分析,根据聚类结果将资源分配给任务来提高集群负载均衡的能力。基于CloudSim 4.0实现了改进DRF算法的仿真实验,实验结果表明,负载均衡的DRF算法比原始的DRF算法以及基于层次分析法(AHP)改进的DRF算法更能有效地改善集群整体的负载均衡。     

基于Docker的云资源弹性调度策略

针对云资源弹性调度问题,结合Ceph数据存储的特点,提出一种基于Docker容器的云资源弹性调度策略。首先,指出Docker容器数据卷不能跨主机的特性给应用在线迁移带来了困难,并对Ceph集群的数据存储方法进行改进;然后,建立了一个基于节点综合负载的资源调度优化模型;最后,将Ceph集群和Docker容器的特点相结合,利用Docker Swarm实现了既考虑数据存储、又考虑集群负载的应用容器部署算法和应用在线迁移算法。实验结果表明,与一些调度策略相比,该调度策略对集群资源进行了更细粒度的划分,实现了云平台资源的弹性调度,并在保证应用性能的同时,达到了合理利用云平台资源和降低数据中心运营成本的目的。     

异构云环境下基于分簇的云资源感知任务调度方案

针对提高异构云平台中资源调度的效率,提出了一种基于任务和资源分簇的异构云计算平台任务调度方案。利用K-means算法,根据任务的CPU和I/O处理时间对任务分簇,根据资源的计算能力对资源分簇;然后,将任务簇对应到合适的资源簇,并利用最早截止时间优先（EDF）算法对任务簇中的独立任务进行调度,利用提出的改进型最小关键路径（MCP）算法对依赖性任务进行调度。实验结果表明,在资源异构的云计算环境中,该方案执行任务时间短、能耗低。     

基于改进多目标布谷鸟搜索的资源调度算法

针对IaaS(Infrastructure as a Service)云计算中资源调度的多目标优化问题,提出一种基于改进多目标布谷鸟搜索的资源调度算法。在多目标布谷鸟搜索算法的基础上,通过改进随机游走策略和丢弃概率策略提高了算法的局部搜索能力和收敛速度。以最大限度地减少完成时间和成本为主要目标,将任务分配特定的VM(Virtual Manufacturing)满足云用户对云提供商的资源利用的需求,从而减少延迟,提高资源利用率和服务质量。实验结果表明,该算法可以有效地解决IaaS云计算环境中资源调度的多目标问题,与其他算法相比,具有一定的优势。     

基于离散人工蜂群算法的云任务调度优化

针对现今云计算任务调度只考虑单目标和云计算应用对虚拟资源的服务的质量要求高等问题,综合考虑了用户最短等待时间、资源负载均衡和经济原则,提出一种离散人工蜂群(ABC)算法的云任务调度优化策略。首先,从理论上建立了云任务调度的多目标数学模型;然后,结合偏好满意度策略并引入局部搜索算子和改变侦察蜂搜索方式,提出多目标离散型人工蜂群(MDABC)算法的优化策略。通过不同的云任务调度仿真实验,显示了改进离散人工蜂群算法相对于基础离散人工蜂群算法、遗传算法以及经典贪心算法,能够得到较高的综合满意度,表明了改进离散人工蜂群算法能够更好地改善虚拟资源中云任务调度系统的性能,具有一定的普适性。     

面向5G边缘计算的Kubernetes资源调度策略

容器云是5G边缘计算的重要支撑技术,5G的大带宽、低时延和大连接三大特性给边缘计算带来较大的资源压力,容器云编排器Kubernetes仅采集Node剩余CPU和内存两大资源指标,并运用统一的权重值计算Node优先级作为调度依据,该机制无法适应边缘计算场景下精细化的资源调度需求.面向5G边缘计算的资源调度场景,通过扩展K...     

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.     

面向移动云计算任务调度的改进鸟群算法研究

针对移动云计算环境下的任务调度存在耗时长、设备能耗高的问题,提出了一种基于改进的鸟群算法(improved bird swarm algorithm,IBSA)的任务调度策略。首先,构建了以能耗和时间为主的移动云任务调度模型;其次,提出了自适应感知系数和社会系数,避免了算法陷入局部最优;构建了学习因子优化飞行行为,保证了个体寻优能力;最后,任务调度目标函数作为鸟群个体的适应度函数参与算法的迭代更新。仿真结果表明相比于蚁群算法、粒子群算法、鲸鱼算法等,改进的鸟群算法在移动云计算任务调度方面具有良好的效果,能够有效地节省时间和降低能耗。     

某演练评估系统中云计算任务调度研究

研究合同战术演练评估系统应用中的云计算任务调度问题。针对目前的云计算调度算法研究大都是基于通用性或者商业需求,对军事应用特点考虑不多,应用到合同战术演练评估系统中无法满足系统对于调度实时性等性能的要求的问题,通过分析云计算的任务调度特点,引入数据存储节点优先和节点效能的概念提出了一种改进的基于负载均衡的任务调度算法,算法减少了数据存取时间并采用节点效能的概念能更准确地描述主机性能。仿真结果验证了改进后的算法在任务数量增大时任务执行的速度有所提升,能更好地满足合同战术演练评估系统复杂度和规模增大对实时性的需求。