云环境下基于SLA的工作队列调配算法研究

云计算环境下,工作任务的调度和计算资源的分配受到SLA的约束。不同的工作任务要求不同的QoS,采用具有SLA参数的约束条件,对任务划分优先级,形成优先级队列。在对该任务分配计算资源时,采用资源等级队列的方法,分配合理的工作节点已完成任务。     

基于SLA和双向拍卖机制的云计算服务资源分配

针对云计算环境下现有的服务资源分配方法在采用SLA约束时未能考虑到市场因素的问题,设计了一种基于SLA约束并采用双向拍卖机制来实现服务提供商利润最大化的服务资源分配方法;首先,定义了云计算环境下基于SLA的双向拍卖服务资源分配模型,然后设计了服务提供商与用户签约的SLA并实现了到其资源提供商的映射,为了保证资源提供商提供真实可靠的信息,设计了分配函数和支付函数对其进行激励约束;最后,定义了采用SLA和双向拍卖机制对云计算资源进行分配的具体算法;仿真实验表明,文中方法的任务执行成功率最高,平均约为78.2%,在具有较少的SLA违约率的同时服务提供商能获取较多的利润,同时较其它方法具有较高的任务成功率,具有很强的可行性。     

基于接纳控制和ILP资源调度模型的BDAaaS系统架构

为了使云计算平台为大数据分析提供有效支持,提出一种大数据分析即服务(BDAaaS)的系统架构;首先,当用户向系统提交大数据分析应用(BDAA)时,通过接纳控制器评估任务的执行时间和成本并作出接纳决策;然后,通过服务等级协议(SLA)管理器根据任务的服务质量(QoS)需求制定SLA;最后,利用提出的整数线性规划(ILP)资源调度模型,以最小化执行成本为目标,在满足SLA下合理调度资源来执行任务;仿真结果表明,提出的方案能够有效降低任务执行时间,具有有效性和可行性。     

一种云计算资源的多目标优化的调度方法

云计算通过虚拟化技术将基础设施硬件资源虚拟化,以动态可缩放的方式提供给用户。云计算基础设施规模不断增加导致资源调度系统负载不均衡,从而造成资源浪费等问题。提出多目标优化资源调度策略和相应的算法,试图同时满足多个资源调度优化目标,如减少资源浪费,降低服务等级约定(SLA)违背率、保持系统负载均衡等。通过仿真实验,验证了多目标优化资源调度的策略能够在多个相互冲突的目标之间实现最优权衡。     

复合Web服务中构件服务的调度策略

采用何种策略调度复合Web服务中的构件服务以便快速运行复合服务,目前的研究较少.为此,提出一种复合Web服务中构件服务的调度策略.将运行复合服务建模为AOE-网,分离出初始服务队列,使用服务队列排序表与服务队列差值矩阵将初始队列合并为更少的最终队列,用一个调度程序负责调度一个服务队列,在队列中采用“满足条件先调用”的原则进行调度.实验结果证明,该策略编排构件服务的时间较短,并且能较大幅度缩短复合服务运行时间.     

面向控制网络的交换机调度机制研究

针对基于虚拟输出排队的输入队列交换机应用于控制网络所存在的诸多困难,提出了一种新的输入队列交换机结构,并根据新的结构设计了一种基于记录矩阵和需求矩阵的信元传输川页序控制方案,以解决交换机中存在的信元行为及时延的不确定性问题。交换机采用两级调度机制,链接调度提供分级服务,交换调度实现端口匹配,以适应控制网络的流量特征。     

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。     

基于混合服务策略轮询系统的性能分析

周期轮询系统已被广泛运用于各个领域,如计算机网络、工业制造系统等。在周期轮询系统中,最基本的队列调度策略有门限服务、限定服务以及完全服务。这些调度策略各有其优缺点,文章提出了一种基于混合服务的调度策略,对一些队列采用门限服务,对另一些队列采用限定服务,这样既可以避免在单一的完全服务中低优先级队列有可能出现的队列饥饿现象,又可以对不同的队列提供不同的服务质量。该文通过嵌入马尔可夫链和概率母函数的方法对基于混合服务的轮询系统进行分析,推导出队列的平均队长,并与采用门限服务的轮询系统进行比较,从而说明混合服务系统的优点。     

网格环境中基于SLA的本地任务调度算法

在服务网格中为用户提供满足SLA（service level agreement）的服务,是实现网格“非凡的服务质量”的一个重要的研究问题。本文提出了网格本地资源基于任务SLA的调度算法,给出了算法的数学模型和描述。在基于Java的网格环境调度模拟器中对算法进行了验证,该算法能实现满足用户SLA约束的调度,为满足全局的服务质量水平提供本地调度支持,对提高网格服务质量水平具有实际意义。     

云计算背景下面向服务组合的SLA动态管理机制研究

组合服务通过组合和调用互联网环境中已有的Web服务实现更加复杂的业务功能。由于面向服务体系结构的分布式和松散耦合特征,稳定的QoS对于服务双方之间稳定的业务关系具有重要的作用,而服务等级协定SLA(Service Level Agreement)为云计算背景下的QoS管理提供了基础。针对服务组合场景下基于SLA的QoS管理问题,提出一个动态SLA管理框架,其中充分考虑到云计算环境下动态变化的客户数量和类型对于服务组合前端服务质量的不同需求。提出并实现了两种管理模式:定制模式与分级模式,并着重解决了管理过程中的后端SLA冲突问题。通过对服务组合绑定结构的动态规划和优选实现了组合服务前后端SLA的协调。根据所提出的管理框架实现了一个原型系统,验证了所提出框架和管理模式的有效性。     

Hadoop平台中作业调度算法分析与改进研究

针对传统云计算作业调度中简单优先级设置的不足,首先对作业调度进行研究并提出了基于用户服务等级协议(SLA)的作业分级机制。该设计基于Qo S约束的多优先级作业调度算法,在算法中利用云用户作业中的偏好程度来设计优先级值计算函数Priority,在作业调度时可以使较高等级的云用户和具有较高优先级的作业优先得到任务的执行,通过上述方式可以较好地保证云计算环境下的服务质量。     

动态队列下入侵肿瘤生长优化和BPNN的云计算任务调度新方法

针对现有云计算任务调度算法整体性能较低,不能兼顾云利用率优化及服务质量(QoS)问题,提出一种动态调度队列下入侵肿瘤生长优化结合反向传播神经网络(TSDQ-ITGOBPNN)的云计算任务调度新方法.融合入侵肿瘤生长优化与反向传播神经网络算法特点,优化系统平均等待时间;考虑云计算调度任务的复杂性,在兼顾云计算任务等待时间和队列长度的前提下对其进行队列管理,克服单个启发式算法的固有局限性;基于开源模拟器CloudSim进行若干实验.实验结果表明,该方法相比于现有任务调度算法在完成时间、计算成本、资源利用率以及负载平衡等方面凸显出较大优势.     

QoS约束的云经济资源管理模型研究

提供用户满意的、具有QoS约束的云计算应用是云计算面临的一大难题。提出了以商品市场为原型的云计算经济资源管理模型,其通过云用户与供应商的SLA协商,实现应用服务层QoS到资源设备层QoS的映射,最后利用效用函数的管理策略实现资源的优化调度。     

CICQ的高性能LQF_DRR调度算法

通过研究4种经典的CICQ调度算法,提出一种高性能的LQF_DRR交换调度算法。该算法在输入端采用最长队列优先调度策略,在输出端采用DRR调度机制,通过输入端与输出端的相互配合,优先服务异常队列,以减小交换结构输入端长队列对算法性能的影响。仿真结果证明该算法在各种流量下都有良好的时延性能和稳定性。     

基于M/M/n/n+r排队模型的云计算中心服务性能分析

针对需要精确地评估分析云数据中心服务性能以保证服务质量(QoS)和避免违反服务水平协议(SLA)的问题,提出了一个基于M/M/n/n+r排队系统云计算中心近似分析模型。通过求解该模型获得用户请求响应时间的分布函数以及其他重要的QoS性能指标,同时通过仿真实验验证和获得服务器数量、队列缓冲区大小与响应时间、请求阻塞概率以及请求立即服务概率之间的关系。实验结果表明,提高服务器服务速率比增加服务器数量更利于提高服务性能。     

基于SLA的云服务信任管理研究

随着云计算的快速发展,云服务安全问题亟待解决,其中信任管理是其研究重点。将SLA协议引入到信任管理中,实时监测SLA参数,分析信任度管理,建立信任管理框架。并以不同的角度分析了SLA参数的类型和SLA参数的可信度,最终形成全面、动态的信任评估。     

基于业务的多优先级队列区别服务方案

缓冲队列的管理和调度是有关互连网服务质量的重要话题。鉴于时延是QoS(QualityofService)的一个重要指标,论文提出并详细讨论了一种基于EDF(EarliestDeadlineFirst)的优先级队列PQBEDF(priorityqueuebasedonEDF),针对不同的业务类型采用各自的PQBEDF,这样可以使得“区别”更加合理,且便于各队列采用不同的控制策略。配以异步时分机制,可以对每一类业务的信元保证一个最小的服务速率。     

基于李雅普诺夫优化的容器云队列在线任务和资源调度设计

为在保证任务服务质量（QoS）的条件下提高容器云资源利用率，提出一种基于李雅普诺夫的容器云队列任务和资源调度优化策略。首先，在云计算服务排队模型的基础上，通过李雅普诺夫函数分析任务队列长度的变化；然后，在任务QoS的约束下，构建资源功耗的最小化目标函数；最后，利用李雅普诺夫优化方法求解最小资源功耗目标函数，获得在线的任务和容器资源的优化调度策略，实现对任务和资源调度进行整体优化，从而保证任务的QoS并提高资源利用率。CloudSim仿真结果表明，所提的任务和资源调度策略在保证任务QoS的条件下能获得高的资源利用率，实现容器云在线任务和资源优化调度，并且为基于排队模型的云计算任务和资源整体优化提供必要的参考。     

I-WSLA:基于WSLA的云计算IaaS协商协议

随着云计算的兴起,云计算的服务质量(QoS)问题也越来越受到关注,服务等级协议(SLA)是保证云计算服务质量的重要解决途径。IaaS作为云计算服务的重要模式之一,具有虚拟化、动态化等特点,已有的WS-A及WSLA服务等级协议不适应IaaS的具体描述,同时也未涉及协商过程。以WSLA为基础,提出一个适用于云计算IaaS服务的SLA框架I-WSLA,该框架针对IaaS设计了一些合适的度量,给出定义参数的方法,特别加入协议的协商过程定义,结合参数化的概念,通过协商类型与协商实例的方式定义协商及其过程。     

基于双市场SLA映射的云资源选择机制研究

基于云计算系统应用层、服务层和资源层提出了双市场云联结构。在预算、时间及违例赔偿约束下,提出基于双市场服务等级协议(SLA)映射的云资源选择机制,分析了云服务SLA与云资源需求之间的关联,建立了云计算资源分配框架。设计了一个激励兼容的云资源选择机制,保证每个资源提供商报告真实类型,提高云服务提供商收益,表明该机制满足个人理性。提出具体的资源选择算法,实验结果表明,该机制的有效性与可行性。