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。     

一种可靠性驱动的云工作流调度遗传算法

为了解决云环境中工作流调度的可靠性问题,提出了一种基于可靠性驱动信誉度模型的工作流调度遗传算法RDR-GA。算法以工作流执行跨度makespan与可靠性最优化为目标,设计了一种基于时间依赖的可靠性驱动信誉度模型,通过该模型可以有效评估资源可靠性。同时,为了寻找遗传最优解,算法设计了新的遗传进化和评估机制,包括：1)以进化算子对调度解中的任务-资源映射进行遗传进化;2)以两阶段MAX-MIN策略评估并决定调度解的任务执行序列。仿真实验结果表明,满足可靠性驱动的信誉度算法不仅能够以更精确的信誉度改善工作流应用执行可靠性,而且能够以比同类遗传算法更快的收敛速度得到进化更优解。     

基于动态关键路径的云工作流调度算法

为了提高资源行为动态异构的云环境中工作流任务的调度效率,提出了一种基于动态关键路径的工作流调度算法CWS-DCP。算法将工作流任务结构定义为有向无循环图DAG模型,改进了传统关键路径的一次性搜索模式,结合云资源可用性动态可变的特征,以动态自适应方式搜索关键路径,并确定关键任务。同时,在关键任务调度后,局部DAG的关键路径搜索根据资源可用性再次迭代更新,从而动态决策任务与资源间的调度方案。通过仿真实验,构建了三种不同类型的工作流结构作为测试数据源,并与其他六种同类型的启发式和元启发式算法进行了性能比较。实验结果表明,在资源可用性动态改变和工作流规模不断增大的情况下,CWS-DCP算法在多数工作流结构中均能得到执行跨度更好的调度方案和更少的调度开销。     

云环境下基于预算分配的科学工作流调度研究

云环境下的科学工作流部署不同于传统的独立任务调度,需同步考虑调度代价与时间问题。为此,提出基于预算分配的科学工作流调度方法,将工作流任务与虚拟机资源间的映射求解分为预算分配和资源提供与调度2个阶段。为优化预算使用,设计基于快优先的预算分配算法(FFTD)和基于慢优先的预算分配算法,实现预算在各任务间的子分配。基于任务最早完成时间的降序排列进行任务选择,在虚拟机可重用的情况下根据单个任务的子预算进行资源分配,保证工作流任务的顺利调度。引入5种常规类型的科学工作流进行实验,测试算法在不同类型工作流结构和不同预算约束下的性能,结果表明,FFTD算法在72%、88%、84%的实验场景中相比BDT-AI算法具有更高的虚拟机资源利用率、预算约束满足率以及更短的调度时间,综合性能更优。     

云工作流中基于分时虚拟机的任务层调度算法

云计算是新的一种面向市场的商业计算模式,向用户按需提供服务,云计算的商业特性使其关注向用户提供服务的服务质量。任务调度和资源分配是云计算中两个关键的技术,所使用的虚拟化技术使得其资源分配和任务调度有别于以往的并行分布式计算。目前主要的调度算法是借鉴网格环境下的调度策略,研究基于QoS的调度算法,存在执行效率较低的问题。我们对云工作流任务层调度进行深入研究,分析由底层资源虚拟化形成的虚拟机的特性,结合工作流任务的各类QoS约束,提出了基于虚拟机分时特性的任务层ACS调度算法。经过试验,我们提出的算法相比于文献[1]中的算法在对于较多并行任务的执行上存在较大的优势,能够很好的利用虚拟的分时特性,优化任务到虚拟机的调度。     

云工作流中基于分时虚拟机的任务层调度算法

云计算是新的一种面向市场的商业计算模式,向用户按需提供服务,云计算的商业特性使其关注向用户提供服务的服务质量。任务调度和资源分配是云计算中两个关键的技术,所使用的虚拟化技术使得其资源分配和任务调度有别于以往的并行分布式计算。目前主要的调度算法是借鉴网格环境下的调度策略,研究基于QoS的调度算法,存在执行效率较低的问题。我们对云工作流任务层调度进行深入研究,分析由底层资源虚拟化形成的虚拟机的特性,结合工作流任务的各类QoS约束,提出了基于虚拟机分时特性的任务层ACS调度算法。经过试验,我们提出的算法相比于文献[1]中的算法在对于较多并行任务的执行上存在较大的优势,能够很好的利用虚拟的分时特性,优化任务到虚拟机的调度。     

DAG分割模型下的云工作流调度策略

为了优化云工作流调度的经济代价和执行效率,提出一种基于有向无循环图（DAG）分割的工作流调度算法PBWS。以工作流调度效率与代价同步优化为目标,算法将调度求解过程划分为三个阶段进行：工作流DAG结构分割、分割结构调整及资源分配。工作流DAG结构分割阶段在确保任务间执行顺序依赖的同时求解初始的任务分割图;分割结构调整阶段以降低执行跨度为目标,在不同分割间对任务进行重分配;资源分配阶段旨在选择代价最高效的任务与资源映射关系,确保资源的总空闲时间最小。利用五种科学工作流DAG模型对算法进行了仿真实验。结果表明。PBWS算法仅以较小的执行跨度为开销,极大降低了工作流执行代价,实现了调度效率与调度代价的同步优化,其综合性能是优于同类型算法的。     

基于服务质量的云工作流调度优化算法

为满足云工作流实例的多样化需求,根据工作流的特点和云环境中资源部署结构,建立多服务质量指标的云工作流调度模型。对蚁群算法进行改进,解决其收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点。利用用户对服务质量不同程度的偏好,引入云任务优先次序启发式规则,提出一种基于服务质量的云工作流调度算法(SPACO)。在Cloud Sim平台上,对云工作流调度模型和算法进行仿真分析,将仿真结果与基本蚁群算法(ACO)、改进的蚁群算法(PACO)进行比较,其结果表明该算法能缩短执行时间、降低能耗成本,验证了该模型的可行性和算法的有效性。     

一种云工作流任务调度能效优化算法

工作流任务执行时带来的高能耗不仅会增加云资源提供方的经济成本,而且会降低云系统的可靠性。为了满足截止时间的同时,降低工作流执行能耗,提出一种工作流能效调度算法CWEES。算法将能效优化调度划分为三个阶段：初始任务映射、处理器资源合并和任务松驰。初始任务映射旨在通过任务自底向上分级排序得到任务调度初始序列,处理器资源合并旨在通过重用松驰时间合并相对低效率的处理器,降低资源使用数量,任务松驰旨在为每个任务重新选择带有合适电压/频率等级的最优目标资源,在不违背任务顺序和截止时间约束前提下降低工作流执行总能耗。通过随机工作任务模型对算法的性能进行了仿真实验分析。结果表明,CWEES算法不仅资源利用率更高,而且可以在满足截止时间约束下降低工作流执行能耗,实现执行效率与能耗的均衡。     

一种满足可靠性和能效的云工作流调度方法

为了同步解决云工作流调度时的失效和高能耗问题,提出一种基于可靠性和能效的工作流调度算法.算法为了在截止时间的QoS约束下最大化系统可靠性并最小化调度能耗,将工作流调度过程划分为四个阶段:计算任务优先级、工作流任务聚簇、截止时间子分配和任务调度.算法在满足执行次序的情况下对任务进行拓扑排序,并以通信代价最小为目标对任务进...     

云计算环境下科学工作流两阶段任务调度策略

经过对云环境下科学工作流现有的任务调度策略进行分析研究,针对异态最早结束时间(HEFT)算法及其改进算法SHEFT在任务执行过程中出现的资源闲置现象,结合云计算的特点,在SHEFT算法的基础上提出了一种两阶段任务调度策略。该策略在完成时间最少的情况下能够对资源的闲置时间进行尽可能的利用。经过对该算法进行实验和性能分析,表明该策略在完成时间和资源利用方面都有很大改进。     

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：     

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。     

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。     

云计算环境下对资源聚类的工作流任务调度算法

针对云计算环境中资源具有规模庞大、异构性、多样性等特点,提出了一种对资源进行模糊聚类的工作流任务调度算法。经过对网络资源属性进行量化、规范化,以预先构建的任务模型和资源模型为基础,结合模糊数学理论划分资源,使得在任务调度时能够较准确地优先选择综合性能较好的资源类簇,缩短了任务资源相匹配的时间,提高了调度性能。通过仿真实验将此算法与HEFT、DLS进行比较,实验结果表明,当任务在[0,100]范围增加时,该算法平均SLR比HEFT小34%,比DLS小99%,其平均Speedup比HEFT大59%,比DLS大102%;当资源在[0,100]范围增加时,该算法平均SLR比HEFT小36%,比DLS小97%,其平均Speedup比HEFT大45%,比DLS大108%。所提算法实现了对资源的合理划分,且在执行跨度方面具有优越性。     

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。     

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。