本文關(guān)鍵詞： 任務(wù)調(diào)度 云計(jì)算 Kriging Open Stack　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2015年16期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：任務(wù)調(diào)度在云計(jì)算環(huán)境中發(fā)揮著重要作用。提出一種基于Kriging代理模型的動(dòng)態(tài)云任務(wù)調(diào)度方法。通過對(duì)云任務(wù)在不同資源組合下的性能表現(xiàn)進(jìn)行Kriging代理模型建模并優(yōu)化,從而得到對(duì)應(yīng)于該云任務(wù)的最優(yōu)資源分配方案;利用云平臺(tái)的API,可動(dòng)態(tài)對(duì)該云任務(wù)實(shí)施資源調(diào)度�；贠pen Stack開源云平臺(tái),對(duì)兩個(gè)工程計(jì)算應(yīng)用進(jìn)行了任務(wù)調(diào)度性能測(cè)試,結(jié)果表明該方法可有效動(dòng)態(tài)調(diào)整云任務(wù)中的資源配給,按需按優(yōu)對(duì)平臺(tái)中的云任務(wù)進(jìn)行資源調(diào)度。
[Abstract]:Task scheduling plays an important role in cloud computing environment. A dynamic cloud task scheduling method based on Kriging agent model is proposed. The performance of cloud tasks under different combinations of resources is evaluated by Kr. The iging proxy model is modeled and optimized. The optimal resource allocation scheme corresponding to the cloud task is obtained. Based on the Open Stack open source cloud platform, the task scheduling performance of two engineering computing applications is tested. The results show that this method can effectively dynamically adjust the resource allocation in cloud tasks and schedule the cloud tasks in the platform according to the demand.
【作者單位】： 大連理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;大連理工大學(xué)工業(yè)裝備結(jié)構(gòu)分析國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃(No.2012CB025905) 111引智計(jì)劃(No.B14013) 國(guó)家自然科學(xué)基金(No.11202049) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(No.DUT14RC(3)060)
【分類號(hào)】：TP393.09
【正文快照】： 1引言云計(jì)算提供了一種按需分配的服務(wù)模式,憑借云平臺(tái)提供的高性能軟硬件資源運(yùn)行作業(yè),可以在較大程度上為用戶節(jié)約計(jì)算成本和運(yùn)行時(shí)間。任務(wù)調(diào)度作為云計(jì)算環(huán)境下資源調(diào)度的一個(gè)重要子課題,其好壞程度直接影響了用戶的使用體驗(yàn)。近年來,智能優(yōu)化算法在云計(jì)算的任務(wù)調(diào)度領(lǐng)域

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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