基于Docker Swarm集群的调度策略优化算法

Swarm是一种对集群中Docker镜像和容器进行管理的工具,其在计算节点权值时可能会得到若干个相同权值的节点.现有的Swarm调度策略只是将这些节点随机分配,由于相同权值节点的资源负载情况并不相同,所以将会造成节点负载不均衡.针对上述问题,本文提出一种动态调度算法对Swarm调度策略进行优化.通过实验,证明增加动态调度算法能够使集群中节点负载更加均衡,同时提高集群的整体资源利用率.     

异构集群环境下逆时偏移任务调度算法

逆时偏移方法作为目前最先进的地震资料成像方法之一,已经广泛应用于地震数据成像领域;基于地震资料的庞大数据量,该方法仍存在计算需求较大的问题,通常需要借助集群系统来完成运算.在异构集群环境中,各个节点的性能不同,节点的处理能力也会存在差异,在进行数据运算时容易出现负载不均衡的现象.为了提高并行计算的工作效率和异构集群系统...     

异构GPU集群的任务调度方法研究及实现

GPU集群已经成为高性能计算的重要方式,特别对于计算密集型应用,具有成本低、性能高、功耗小的优势.为了解决GPU集群系统运行中的任务负载均衡问题,文中提出了一种面向计算密集型应用的异构GPU集群调度方法,该方法可以自动发现计算节点,并动态估计计算节点的计算能力,并根据计算能力、任务的计算强度和优先级在异构GPU集群上合理分配计算资源.同时,该系统还具有容错能力,能够处理计算节点的意外退出,可恢复意外退出计算节点的计算任务,并动态适应系统的计算规模.通过实验表明,文中采用的策略达到了预期目的     

基于优先级的任务调度与负载均衡模型研究

在分布式计算环境下，为了有效地利用计算资源、快速完成协同计算任务，提出了基于优先级的任务调度与负载均衡模型．首先根据就绪任务队列和任务调度器所处的位置以及两者之间的关系，将任务调度划分为集中式任务调度和非集中式任务调度两种方式，在此基础上，利用时间Petri网建模技术，分别给出了采用这两种任务调度方式的、基于优先级的任务调度与负载均衡模型，并对各种模型的特点进行了详细分析．以此模型为基础，可以利用现有的时间Petri分析技术，对采用上述任务调度方式的任务调度算法进行模拟和分析，以便找出满足给定条件的最优的任务调度算法．     

一种适用于Docker Swarm集群的调度策略和算法

Swarm是基于Docker容器的集群管理工具。通过分析研究Swarm整体架构和调度策略,针对集群的资源碎片问题和负载均衡问题,提出一种静态平衡和动态预测相结合的容器调度算法。通过测试,该算法能够减少集群的静态资源碎片,提高集群资源的利用率,并能维持集群的负载均衡。     

基于Docker swarm集群的动态加权调度策略

针对目前的Docker swarm内置的调度策略无法很好地实现Docker集群的负载均衡并且对集群资源的使用率不高的问题,提出了一种动态加权调度算法。所提算法对资源设置权重系数,引入参数bias针对不同服务对资源权重进行动态调整,根据各个节点的实际资源利用情况,对节点资源按照权重进行加权计算,用权值反映节点负载,并将此作为调度依据。在和Docker原始调度策略以及无参数调整的加权调度策略的对比实验中,该算法使得集群中各个节点上的各项资源利用率更加均衡;同时,在集群负载比较高的情况下,该算法实现了更快的服务运行速度。     

基于反馈的集群渲染调度

卡通动画及游戏产业发展迅速,占有相当大的国民经济产值,而目前国内该行业基本上是单机孤岛式的制作方式,资源浪费极大,近年引入大规模的集群服务器系统,由于没有资源管理、渲染任务调度等软件的支持,仍采用手工管理来完成特定的渲染工艺,不能实现智能的渲染工作调度,导致效率低下,造成资源闲置和浪费。为此提出了在分布、自治、演化的计算机集群群落之上,构造基于反馈控制的集群动画渲染调度。     

基于CoreOS面向负载整合的集群调度研究

CoreOS是基于Docker的新型容器化集群服务器操作系统,发展迅速,已经得到OpenStack、Kubernetes、Salesforce、Ebay等主流云服务商的支持,云环境中负载是动态的,相应的其资源需求是动态变化的,这给集群资源高效利用带来了挑战,静态预分配峰值资源的策略带来云端资源的巨大浪费,同时空转的计算浪费大量能耗.本文提出的面向负载整合的集群调度系统（简称LICSS）实时监控集群负载分布情况,调度时使用紧凑式调度策略分配计算节点,运行时利用任务迁移技术对负载进行动态整合,实现及时收集释放空转资源降低资源能耗浪费的目的.LICSS系统设计实现了节点负载度量、任务度量、负载整合算法,并测算出节点自适应负载阈值.实验表明,LICSS系统能够根据不同时段集群负载动态变化情况对负载进行有效整合,提高了12.2%的平均资源利用率,并且基于任务整合在低负载时段触发富余节点休眠降低集群能耗.     

基于动态多处理节点的分布式系统任务调度

针对固定处理节点分布式系统动态调控能力弱的问题,给出一种分布式系统任务调度模型,讨论单处理节点任务调度问题,提出平均处理强度指标,用于更准确地刻画处理节点的承载能力。推导出动态多处理节点的任务分配方法,优化分布式系统中任务处理的时间响应特性。模拟实验证明,该算法有较好的动态调控能力,能根据需要降低处理器负载、改善任务处理延时并更合理地利用系统资源。     

一种基于预测和激励机制的网格任务调度框架

随着网格技术的发展,在解决了资源的异构性、规模可扩展性、可靠性等方面的同时,也以其资源的动态性和自治性给传统的任务调度领域带来了新的挑战.参考了著名的网格资源经济系统理论以及一些成熟的调度预测算法和故障处理机制,并在此基础上考虑了实际环境下的网络延迟和人工干预等因素,提出了改进后的基于预测的任务调度思想和基于激励的故障恢复机制,并依此搭建了一个网格任务调度中间件应用实例.     

基于公平性和负载均衡的云计算任务调度算法

任务调度是云计算的关键技术之一,其主要目标是能更有效地满足系统资源和任务的公平性,同时尽可能实现系统资源的负载均衡。结合遗传算法的优点,提出一种公平均衡遗传调度算法FBGSA(Fair Balanced Genetic Scheduling Algorithm)。该算法充分考虑到任务调度过程中资源和任务的公平性问题,以及资源的负载均衡等因素。实验结果显示该算法不仅可以有效减少任务总完成时间,而且可以满足系统资源和任务的公平性,有效实现资源负载均衡。     

基于Docker技术的Hadoop集群实验环境设计与实现

针对大数据教学实训环境存在成本高、维护难的问题,提出基于Docker技术在个人计算机上搭建Hadoop集群实验环境的方案。该方案在不改动计算机原有软件环境的情况下,在Windows操作系统中创建一台虚拟机,并在该台虚拟机内创建3个Docker容器搭建完全分布式的Hadoop集群实验环境。该方案简单、易实现,能够为教师和学生的大数据实践提供基础平台环境。     

基于云环境的高效任务调度算法

高效的任务调度是云服务提供商高效处理业务并降低运营成本的关键。针对云环境下的任务调度问题,提出一种贪心模拟退火的新型算法。首先,利用贪心算法求出局部最优解,并用它来初始化所提新型算法的当前最优解及模拟退火算法的初始解;然后,采用模拟退火算法来不断更新当前最优解。实验结果表明,与传统调度算法相比,所提算法能够更快地达到全局收敛,并得到更加稳定的寻优结果,提高了寻优的质量和效率;同时,该算法不仅减少了总任务时间开销,而且使虚拟机的平均资源利用率稳定在99%以上,负载也更加均衡。     

基于负载均衡的云计算任务调度算法的研究

本文针对当前云计算系统负载不均衡和任务完成效率有待提高的问题,提出了一种基于系统整体负载均衡与最小完成时间LB—ECT算法。根据云计算环境下资源需求动态变化,利用任务在虚拟机上执行时间的预测进行任务到虚拟机上的分配、调度。优化系统的整体效率。采用云计算仿真平台CloudSim对本算法进行仿真实验与分析,实验仿真结果表明,LB—ECT算法能够有效提高系统的整体负载均衡能力．明显缩短任务的总完成时间．     

利用集群技术构建Web-GIS平台的研究

集群系统和负载均衡技术提供了一种有效的扩展服务带宽和增加网络吞吐量的方法。在介绍集群系统结构和负载均衡技术的原理、算法以及实现方式的基础上,重点提出一种利用LVS和CFS技术应用于Web-GIS的服务器集群的设计方案,并优化了调度算法。     

异构云中面向集群负载均衡的任务调度策略

负载均衡是提高资源利用率和系统稳定性的重要手段。基于改进的自适应变异粒子群算法,提出了一种异构环境下面向集群负载均衡的任务调度策略。在调度策略的设计中,融入了经济学“二八”定律,通过把握用户对集群节点安全性和可靠性的偏好程度并预估任务的负载信息,在保证系统负载尽量均衡的前提下,最小化任务执行时间的同时提高大客户满意度。仿真实验显示,改进的自适应变异粒子群算法比未改进的自适应变异粒子群算法和基本粒子群算法在收敛速度和跳出局部最优两个方面都有更好的表现。结果表明,改进的自适应变异粒子群算法在保证集群负载均衡的同时可以更好地提高云服务提供商的利润空间。     

基于演化博弈的弹性调控平台任务调度研究

针对电网生产控制云PaaS类弹性调控平台上任务调度性能波动大的问题,构建包含节点感知器、资源状态服务器和任务调度器等核心构件的任务调度框架。在模型选择阶段,采用混合博弈法,根据任务对不同资源的偏好编排执行节点,完成节点负载预估计算。在模型突变阶段,分析任务执行效果调整其资源分配,获得具有较高节点评分的任务调度策略,指导后续任务的博弈节点选择。在分布式监视控制与数据采集系统上进行任务调度框架的测试验证,实现了7个～25个分片、500万量测点级的任务负载均衡和容灾处理,结果表明基于演化博弈的任务调度策略相比开源任务调度工具性能更加稳定。     

弹性Web Cache集群的自适应负载均衡策略

在Web cache集群中,Web突发请求的频繁出现引发资源供给不足,造成系统性能显著下降.为有效处理Web突发请求,构建了同时使用本地资源和云资源的弹性Web cache集群.在弹性Web cache集群中,为提升系统性能,降低费用,提出一种自适应的负载模型.该模型可以动态自适应地调整,能够有效适用于异构Web cache集群.考虑到云结点的网络延迟,修正该模型得到云结点负载模型.基于以上负载模型,构造弹性Web cache集群的自适应负载均衡策略.与其他负载均衡策略相比较,使用该自适应负载均衡策略能够在弹性Web cache集群中实现高效的负载均衡.