云科学工作流截止期限约束代价优化调度算法*

针对异构云环境下科学工作流调度的代价优化问题,提出一种基于约束关键路径的代价优化调度算法(CSACCP)。算法以满足截止期限约束同时最小化执行代价为目标,充分考虑云环境和科学工作流的独有特性,设定任务的向上权值,将工作流分解成约束关键路径(CCP)集合。结合首次适应插入算法以减少空闲时隙,改善费用优化效果,采用及时完成和最小费用增长代价的虚拟机选择策略形成备选资源集合。整体分配CCP到最便宜的虚拟机实例,压缩数据通信开销减少工作流的执行代价。通过四种著名的科学工作流仿真测试,结果表明与现有启发式算法相比,CSACCP不仅可以在满足截止期限的约束下得到更小的执行代价,还拥有更高的任务调度成功率。     

最后期限动态分配的三步云工作流调度算法

现如今,云环境中的工作流调度问题依然很有挑战性.它的一个重要任务是找到一种能够满足最后期限约束且执行成本最优的调度方案.三步的列表调度算法可以有效地解决这一问题.该算法首先将最后期限分配到每个任务,形成任务子期限;之后再利用两步列表调度策略为每个任务分配资源.然而现有的最后期限分配策略均只能形成静态的子期限,因此还可以进行进一步的优化.本文采用三步列表调度算法进行云工作流调度,并提出一种基于粒子群的动态最后期限分配方法(DY-DD).实验结果表明,相比于其它经典调度算法,本文提出的算法在成功率和执行成本上均具有优势.     

基于截止时间满意度的网格工作流调度算法

动态网格环境中用户截止时间保障是工作流调度问题的一个挑战.利用随机服务模型来描述网格资源的动态处理能力及其动态负载压力,提出了截止时间满意度的概念和工作流截止时间满意度的计算方法.将以DAG图形式表示的任务执行关系转换为以数值表示的任务执行优先级,并根据最大截止时间满意度优先的思想,确定执行工作流子任务的候选资源;将工作流全局截止时间划分问题描述为一个约束下的非线性规划问题并通过已有方法求解该问题,提出了一种截止时间满意度增强的工作流调度算法(DSESAW).仿真实验采用实际网格应用和系统数据来验证所提出算法的性能表现,实验结果表明新算法在网格环境的自适应性和用户截止时间保障方面优于其他两种实际网格系统中的调度算法.     

基于局部关键路径与截止期限分配的云工作流调度算法

为了解决云计算中截止期限约束下的工作流调度代价优化问题,提出一种基于局部关键路径和截止期限分配的工作流任务调度算法。为了满足期限约束,并最小化执行代价,算法将工作流任务的调度过程划分为两个阶段:期限分配阶段和调度资源选择阶段。期限分配阶段定义工作流的局部关键路径,并以递归的方式在局部关键路径上的任务间进行子期限分配;调度资源选择阶段在满足任务子期限的同时,为每个任务选择执行代价最低的资源进行任务调度,以实现调度代价优化。分析算法的时间复杂度,并通过一个算例对算法的实现思路进行了详细阐述。通过科学工作流结构的仿真实验,证明了算法不仅可以满足截止期限约束,而且可以降低工作流任务的执行代价。     

适用于实例密集型云工作流的调度算法

工作流调度算法仅适用于单个复杂工作流实例,而不适用于实例密集型云工作流实例,为此,提出了基于实例密集型的云工作流调度算法(MCUD)。MCUD算法先对待处理的一组工作流实例进行分类,再对分类后的同类工作流实例采用一种新的分配方法将用户指定的总最后期限分配到各任务;同时,在调度的过程中动态地调整后续任务的子最后期限。MCUD算法对同类工作流实例中的任务分配不同子最后期限,减小了资源竞争,提高了资源的利用率。仿真实验表明,MCUD相比于其他算法,在满足总的最后期限的前提下更进一步地降低了执行成本和执行时间。     

满足实时云任务需求的主动响应式工作流调度模型

为了改善云平台中多工作流调度时的执行代价和资源利用率,提出一种满足实时云任务需求的主动响应式工作流调度算法.该算法可以分别针对新工作流的到达、任务完成后的虚拟机资源提供、紧迫任务到达等做出主动的实时响应调度策略,从而充分利用虚拟机资源的空闲时槽和更大化的任务并行程度,以混合形式调度来自不同工作流的任务.在确保截止期限约束的同时,有效满足实时云任务的调度需求.大量实时工作流的仿真测试表明,与另外几种同类型算法相比,该算法不仅可以降低任务执行代价,而且可以得到更高的资源利用率,实现算法预期效果.     

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。     

一种多重约束下确保成功率的云工作流调度方法

为提高多重约束下的调度成功率,提出一种满足期限和预算双重约束的云工作流调度算法.将可行工作流调度方案求解分解为工作流结构分层、预算分配、期限分配、任务选择和实例选择.工作流结构分层将所有工作流任务划分层次形成包任务,以提高并行执行程度;预算分配对整体预算在层次间进行分割;期限分配将全局期限在不同层次间分割;任务选择基于...     

基于混沌遗传算法的网格工作流调度应用

动态网格环境中, 多QoS(服务质量)约束下的工作流调度问题是决定其任务执行成功与否及效率高低的关键。现有的网格工作流调度算法难以满足实际应用中的不同需求, 同时算法欠优化, 难以提供多种策略, 由此提出了一种基于期限与预算两个QoS约束的改进型混沌遗传算法。首先, 为避免算法出现收敛停滞将混沌机制引入遗传算法并对变异概率进行自适应处理。其次, 提出时间和预算的线性结合概念, 将目标函数转换为适应值函数。最终基于工作流调度中的平衡结构和非平衡结构测试了算法的有效性。     

A multi-objective reinforcement learning algorithm for deadline constrained scientific workflow scheduling in clouds

Recently, a growing number of scientific applications have been migrated into the cloud. To deal with the problems brought by clouds, more and more researchers start to consider multiple optimization goals in workflow scheduling. However, the previous works ignore some details, which are challenging but essential. Most existing multi-objective workflow scheduling algorithms overlook weight selection, which may result in the quality degradation of solutions. Besides, we find that the famous partial critical path (PCP) strategy, which has been widely used to meet the deadline constraint, can not accurately reflect the situation of each time step. Workflow scheduling is an NP-hard problem, so self-optimizing algorithms are more suitable to solve it.In this paper, the aim is to solve a workflow scheduling problem with a deadline constraint. We design a deadline constrained scientific workflow scheduling algorithm based on multi-objective reinforcement learning (RL) called DCMORL. DCMORL uses the Chebyshev scalarization function to scalarize its Q-values. This method is good at choosing weights for objectives. We propose an improved version of the PCP strategy calledMPCP. The sub-deadlines in MPCP regularly update during the scheduling phase, so they can accurately reflect the situation of each time step. The optimization objectives in this paper include minimizing the execution cost and energy consumption within a given deadline. Finally, we use four scientific workflows to compare DCMORL and several representative scheduling algorithms. The results indicate that DCMORL outperforms the above algorithms. As far as we know, it is the first time to apply RL to a deadline constrained workflow scheduling problem.     

混合自适应粒子群工作流调度优化算法

针对具有截止期的云工作流完成时间与执行成本冲突的问题,提出一种混合自适应粒子群工作流调度优化算法（HAPSO）。首先,基于截止期建立有向无环图（DAG）云工作流调度模型;然后,通过范数理想点与自适应权重的结合,将DAG调度模型转化为权衡DAG完成时间和执行成本的多目标优化问题;最后,在粒子群优化（PSO）算法的基础上引入自适应惯性权重、自适应学习因子、花朵授粉算法的概率切换机制、萤火虫算法（FA）和粒子越界处理方法,从而平衡粒子群的全局搜索与局部搜索能力,进而求解DAG完成时间与执行成本的目标优化问题。实验中对比分析了PSO、惯性权重粒子群算法（WPSO）、蚁群算法（ACO）和HAPSO的优化结果。实验结果表明,HAPSO在权衡工作流（30～300任务数）完成时间与执行成本的多目标函数值上降低了40.9%～81.1%,HAPSO在工作流截止期约束下有效权衡了完成时间与执行成本。此外,HAPSO在减少完成时间或降低执行成本的单目标上也有较好的效果,验证了HAPSO的普适性。     

满足工作流执行时限的可抢占虚拟机实例配置和调度方法研究

随着云计算的迅速发展,将工作流部署到云计算平台已经成为了常见的选择。相比于传统的本地工作流,云工作流不仅要考虑计算时长等要求,还要考虑其产生的经济开销。而云计算服务商为了提高资源利用率,提供了可抢占虚拟机实例这种非常廉价但是不稳定的资源。针对工作流在云计算中的调度和执行问题,提出一种满足工作流执行时限的可抢占虚拟机实例配置和调度方法。该方法使用马尔科夫模型和动态规划方法,对可抢占虚拟机实例的价格进行预测,并得到成本最低的出价策略。同时,结合工作流的执行时限要求,在估计的出价策略下对工作流中使用的实例进行配置。实验结果显示,相比于全部使用按需付费虚拟机实例,该方法在满足工作流执行时限的前提下最高可以节省89.9%的计算成本。     

云环境中基于分解的多目标工作流调度算法

云服务提供商在给用户提供海量虚拟资源的同时,也面临着一个现实的问题,即怎样调度这些资源,以最小的代价(完工时间、执行费用、资源利用率等)完成工作流的执行。针对IaaS环境下的工作流调度问题,以完工时间和执行费用作为目标,提出了一种基于分解的多目标工作流调度算法。该算法结合了基于列表的启发式算法和多目标进化算法的选择过程,采用一种分解方法,将多目标优化问题分解为一组单目标优化子问题,然后同时求解这些单目标子问题,使得调度过程更为简单有效。算法利用天马项目发布的现实世界中的工作流进行实验,结果表明,和MOHEFT算法以及NSGA-II*算法相比较,所提出的算法能得到更优的Pareto解集,同时具有更低的时间复杂度。     

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。     

基于微粒群算法的网格工作流优化调度问题的研究

网格工作流中的调度问题是一个复杂且具有挑战性的问题,它影响着网格工作流执行成功与否及效率的高低.针对具有时序和因果约束关系的网格工作流优化调度问题进行了研究,建立了网格工作流的任务调度模型和调度问题的目标模型,并应用微粒群算法来优化网格工作流中任务的调度.实验结果证明该算法优于传统的调度算法.