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。

Research on Scientific Workflow Scheduling Based on Budget Allocation in Cloud Environment