A fault‐tolerant dynamic scheduling method on hierarchical mobile edge cloud computing

Mobile edge cloud computing has been a promising computing paradigm, where mobile users could offload their application workloads to low‐latency local edge cloud resources. However, compared with remote public cloud resources, conventional local edge cloud resources are limited in computation capacity, especially when serve large number of mobile applications. To deal with this problem, we present a hierarchical edge cloud architecture to integrate the local edge clouds and public clouds so as to improve the performance and scalability of scheduling problem for mobile applications. Besides, to achieve a trade‐off between the cost and system delay, a fault‐tolerant dynamic resource scheduling method is proposed to address the scheduling problem in mobile edge cloud computing. The optimization problem could be formulated to minimize the application cost with the user‐defined deadline satisfied. Specifically, firstly, a game‐theoretic scheduling mechanism is adopted for resource provisioning and scheduling for multiprovider mobile applications. Then, a mobility‐aware dynamic scheduling strategy is presented to update the scheduling with the consideration of mobility of mobile users. Moreover, a failure recovery mechanism is proposed to deal with the uncertainties during the execution of mobile applications. Finally, experiments are designed and conducted to validate the effectiveness of our proposal. The experimental results show that our method could achieve a trade‐off between the cost and system delay.     

一种多QoS目标约束的云计算任务调度策略

针对云计算环境下大量用户任务请求各异的服务质量（Quality of Service, QoS）调度目标要求,通过综合考虑云用户任务的截止时间底线、调度预算等QoS目标约束条件以及各类可用资源的性能参数,对任务调度的多QoS目标约束条件进行形式化建模,基于构造的隶属度函数将多QoS目标约束的优化求解问题转化成一个单目标约束的优化问题,对转化后的单目标约束优化问题进行近似求解,最终提出一种多QoS目标约束的云计算任务调度策略。在CloudSim模拟器上的仿真结果表明,提出的多QoS目标约束的云计算任务调度策略总体上优于传统的Min-min算法以及改进的以QoS为导向的Min-min算法。     

云计算环境下的服务调度和资源调度研究

云计算中的服务调度与资源调度对云计算的性能有重要影响,在分析现有云计算调度模式的基础上,针对云计算数据密集与计算密集的特点,提出分层调度策略以实现云计算中的服务与资源调度。分层调度策略对任务进行划分确定作业优先级,并通过数据局部性和总任务完成率对资源进行分配。数值评价部分应用分层调度与已有调度进行比较。实验结果表明,所采用的调度有效提高了资源利用率,为云服务的进一步研究提供了思路。     

边缘计算和云计算在智慧城市建设中的应用

文章主要对边缘计算、云计算的定义和特点及智慧城市的概念进行简单阐释,结合城市建设情况,分析边缘计算和云计算在智慧城市建设中应用的必要性,并提出二者的具体应用,希望充分挖掘边缘、云计算技术的优势,在二者相互补充的过程中实现智慧城市的建设,为实际智慧城市建设工作提供参考依据。     

云环境下绿色任务调度策略

针对云计算数据中心的能耗问题,提出了绿色云计算体系理论,设计了绿色云系统架构;基于该架构,将能量作为一种系统资源进行分配,提出了三种绿色任务调度算法分别是STF-OS、LTF-OS和RT-OS算法;对三种绿色任务调度算法可行性做了相关的理论分析,三种算法可以有效地减少能源消耗;通过扩展云计算仿真平台CloudSim实现了模拟实验,结果表明STF-OS算法降低数据中心能耗的能力最优。     

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。     

面向服务的云-端动态协作方法

边缘计算可以通过将计算转移至边缘设备,以提高大型物联网流数据的处理质量并降低网络运行成本。然而,实现大型流数据云计算和边缘计算的集成面临两个挑战。首先,边缘设备的计算能力和存储能力有限,不能支持大规模流数据的实时处理。其次,流数据的不可预测性导致边缘端的协作不断地发生变化。因此,有必要实现边缘服务和云服务之间的灵活划分。提出一种面向服务的云端与边缘端的无缝集成方法,用于实现大规模流数据云计算和边缘计算的协作。该方法将云服务分成两部分,分别在云端和边缘端上运行。同时,提出了一种基于改进的二分图动态服务调度机制。当产生事件时,可以在适当的时间将云服务部署到边缘节点。基于真实的电能质量监控数据对提出的方法进行了有效性验证。     

云计算中调度问题研究综述

云计算中资源、任务的调度对云计算的整体性能和运营发展有重要影响。主要讨论云计算中的调度方法和策略问题;归纳了云计算调度的目标与特点,指出了云计算调度研究的主要进展,并从三类调度目标侧重点出发,即以性能为中心、以服务质量为中心和以经济原则为中心,对当前调度研究现状进行了归纳;讨论了现有云计算平台所采用的调度策略,总结了现有调度研究中存在的问题。在此基础上从资源评估、任务建模、动态综合算法和兼顾调度双方利益等方面对云计算调度的研究前景进行了展望。     

IaaS公有云平台调度模型研究

抽象出IaaS公有云平台的服务模型,基于排队论对平台服务模式、队列长度、调度服务器设置等进行了优化分析。在此基础上提出一种基于IaaS平台需求向量的调度模型,根据需求与可用资源的匹配度从平台管理的物理机集合中筛选出可用的宿主机,若一次性无法找到符合要求的宿主机,平台调度算法结合虚拟机迁移操作,对物理资源进行重新分配,在实现平台资源利用率最大化的同时,保障了平台的可用性。将该算法应用在自主研发的云计算平台上,实验结果验证了该算法的可行性。     

User allocation-aware edge cloud placement in mobile edge computing

Mobile edge computing is emerging as a novel ubiquitous computing platform to overcome the limit resources of mobile devices and bandwidth bottleneck of the core network in mobile cloud computing. In mobile edge computing, it is a significant issue for cost reduction and QoS improvement to place edge clouds at the edge network as a small data center to serve users. In this paper, we study the edge cloud placement problem, which is to place the edge clouds at the candidate locations and allocate the mobile users to the edge clouds. Specifically, we formulate it as a multiobjective optimization problem with objective to balance the workload between edge clouds and minimize the service communication delay of mobile users. To this end, we propose an approximate approach that adopted the K-means and mixed-integer quadratic programming. Furthermore, we conduct experiments based on Shanghai Telecom's base station data set and compare our approach with other representative approaches. The results show that our approach performs better to some extent in terms of workload balance and communication delay and validate the proposed approach.     

基于可靠性的云工作流调度策略

经过对已有云工作流调度算法中可靠性问题进行分析研究,针对一些算法在任务调度过程中只考虑提高整个工作流的可靠性而牺牲了时间或增加花费的问题,结合云计算的特点,提出一种基于可靠性的工作流调度策略。该策略结合了工作流中任务的可靠性,充分考虑任务的优先顺序并结合复制的思想,在减少传输过程失败率的同时降低传输时间,使整个工作流在降低完成时间的同时,提高整体可靠性。通过实验和分析表明,通过该策略云工作流在不同任务数和通信运算比（CCR）的可靠性比异态最早结束时间算法（HEFT）算法及其改进算法--SHEFTEX都有所提升,完成时间比HEFT算法有所减少。     

云计算环境下融合遗传算法和蚁群算法QoS约束任务调度

针对已有云计算任务调度算法为实现最短时间跨度而不能兼顾负载均衡和服务质量的问题,提出基于遗传算法和蚁群算法融合的QoS约束任务调度策略CAAC。CAAC利用任务的预测完成时间和成本耗费定义适应度函数;通过遗传算子全局搜索最优解,融合蚁群算子提高解的精确度;当任务数量大于50时,该算法收敛速度和资源利用率比蚁群算法平均提高4.7'和30.8'。仿真结果表明,该算法在保证服务质量和资源负载均衡方面具有优越性。     

基于蜂群算法的多维QoS云计算任务调度

针对云计算环境下用户日益多样化的QoS需求和高效的资源调度要求,提出了基于改进蜂群算法的多维QoS云计算任务调度算法,其中包括构建任务模型、云资源模型和用户QoS模型。为了获得高效的调度,引入蜂群算法。针对该算法在后期收敛速度变慢且易陷入局部最优的问题,引入收益比、跟随比概念及当前个体最优值及随机向量,避免"早熟"现象的出现。通过实验仿真,将该算法HEFT与和ABC算法进行比较,实验表明,该算法能获得较高的调度效率和用户满意度。     

物联网的边界计算模型：雾计算

在物联网和云计算带来技术变革和带动产业发展的过程中,由于网络接入设备激增,而网络带宽有限的情况下,思科公司推出了雾计算的概念。首先探讨雾计算的特征和应用模式,然后分析雾计算的＂雾节点＂与云计算的＂云节点＂以及物联网的＂物节点＂的互操作方法,并总结了雾计算的用例,最后给出了前景展望。     

基于蝙蝠算法的云计算资源分配研究

由于云计算要面临庞大的资源分配并且具有动态性等特点,仅从单一方面来权衡资源分配策略的优劣已经不能满足需求.针对上述问题,从用户和资源提供者两个方面出发,将蝙蝠算法引入资源分配策略中,提出了以任务完成时间较短且成本最低为约束条件的调度模型.通过CloudSim平台进行模拟仿真表明,该资源分配算法能有效地兼顾完成时间和成本,在缩短任务完成时间的同时保证成本最小,提高了资源利用率.     

云计算环境下带安全约束的工作流调度问题的研究

资源调度问题一直是云计算环境下的热点研究问题,然而当前的大部分研究都集中在满足用户的时间或成本需求上,很少考虑用户在调度过程中对安全的需求。针对这一问题,在对常见的云环境下工作流任务的资源调度问题进行建模的基础上,提出了一个安全约束模型,并使用变近邻粒子群算法对该问题进行了求解。最后在CloudSim仿真平台上,用最大 最小蚁群算法和遗传算法与该算法进行了对比,实验结果表明,该算法具有很好的可用性和寻优能力。关键词：     

面向优先级用户的移动边缘计算任务调度策略

随着移动终端处理的数据量及计算规模不断增加,为降低任务处理时延、满足任务的优先级调度需求,结合任务优先级及时延约束,提出了基于任务优先级的改进min-min调度算法（task priority-based min-min,TPMM）。该算法根据任务的处理价值及任务的数据量计算任务的优先级,结合任务截止时间、服务器调度次数制定资源匹配方案,解决了边缘网络中服务器为不同优先级的用户进行计算资源分配的问题。仿真实验结果表明,该算法可以均衡服务器利用率,并有效降低计算处理的时延,提高服务器在任务截止处理时间内完成任务计算的成功率,相比min-min调度算法,TPMM算法最多可降低78.45%的时延,提高80%的计算成功率;相比max-min调度算法,TPMM算法最多可降低80.15%的时延并提高59.7%的计算成功率;相比高优先级（high priority first,HPF）调度算法,TPMM算法最多降低59.49%的时延,提高57.7%的计算成功率。     

Journey from cloud of things to fog of things: Survey,new trends,and research directions

With the advent of the Internet of Things (IoT) paradigm, the cloud model is unable to offer satisfactory services for latency-sensitive and real-time applications due to high latency and scalability issues. Hence, an emerging computing paradigm named as fog/edge computing was evolved, to offer services close to the data source and optimize the quality of services (QoS) parameters such as latency, scalability, reliability, energy, privacy, and security of data. This article presents the evolution in the computing paradigm from the client-server model to edge computing along with their objectives and limitations. A state-of-the-art review of Cloud Computing and Cloud of Things (CoT) is presented that addressed the techniques, constraints, limitations, and research challenges. Further, we have discussed the role and mechanism of fog/edge computing and Fog of Things (FoT), along with necessitating amalgamation with CoT. We reviewed the several architecture, features, applications, and existing research challenges of fog/edge computing. The comprehensive survey of these computing paradigms offers the depth knowledge about the various aspects, trends, motivation, vision, and integrated architectures. In the end, experimental tools and future research directions are discussed with the hope that this study will work as a stepping-stone in the field of emerging computing paradigms.     

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。