本文選題：云計算 + 異構(gòu)任務(wù)　； 參考：《北京郵電大學(xué)》2017年博士論文

【摘要】：隨著云計算技術(shù)的不斷發(fā)展,越來越多的國內(nèi)外公司推出各種云產(chǎn)品和云解決方案,越來越多的企業(yè)使用云計算技術(shù)部署系統(tǒng),企業(yè)的云環(huán)境日益復(fù)雜。根據(jù)云資源提供者和使用者的關(guān)系可以分為私有云、公有云、混合云,用戶可以選擇使用多個云解決方案和公有云服務(wù)。部署在云上的應(yīng)用內(nèi)部任務(wù)的相互關(guān)系,可能相互獨立,也可能是相互依賴,任務(wù)之間有數(shù)據(jù)傳輸?shù)南嗷ヒ蕾囮P(guān)系的應(yīng)用,也稱為科學(xué)工作流。本文關(guān)注的混合云環(huán)境包括三個方面:運行在云平臺上的異構(gòu)QoS( Quality of Service,服務(wù)質(zhì)量)和 SLA ( Service Level Agreement,服務(wù)等級協(xié)議)需求的任務(wù)或應(yīng)用的混合;單個云內(nèi)部資源性能異構(gòu)、動態(tài)變化、節(jié)點失效等不確定性因素的混合;私有云和公有云等不同云平臺的混合。分別針對相互獨立的任務(wù)在單個私有云數(shù)據(jù)中心、單個科學(xué)工作流在單個或多個私有云平臺、多個科學(xué)工作流在混合云平臺、企業(yè)系統(tǒng)在多個混合云平臺四種情況下,研究調(diào)度與管理問題。1)提出了基于混合預(yù)測的異構(gòu)任務(wù)調(diào)度和管理方法MPHW(Multi-Prediction based scheduling for Heterogeneous Workloads) ,解決異構(gòu)QoS和SLA需求混合的獨立任務(wù)在單個私有云數(shù)據(jù)中心的調(diào)度與管理問題,保障高優(yōu)先級任務(wù)的性能,同時提高了有效資源利用率。建立了異構(gòu)任務(wù)的優(yōu)先級模型,設(shè)計了離線訓(xùn)練的ARMA(Auto-Regressive and Moving Average, 自回 歸移動平均) 模型和在線反饋的AR (Auto-Regressive,自回歸)模型混合的負載預(yù)測算法,并提出了基于預(yù)測的動態(tài)資源預(yù)留和任務(wù)搶占的調(diào)度策略。仿真實驗結(jié)果表明,相對于基于即時可用資源量的搶占式調(diào)度算法,使用基于混合預(yù)測和動態(tài)資源預(yù)留的異構(gòu)任務(wù)調(diào)度算法,能夠減少70%主機過負載和任務(wù)失敗,減少超過50%的由失敗任務(wù)造成的資源浪費,提高有效資源利用率超過65%。此外,對于低QoS、SLA任務(wù)來說,時間延遲也是可以接受的。2)提出了一種科學(xué)工作流在不可靠私有云上的動態(tài)調(diào)度算法DEFT (Dynamic Earliest-Finish-Time),減小了工作流完工時間,提高了調(diào)度的健壯性。DEFT根據(jù)運行期資源的計算和傳輸速度,進行實時單次調(diào)度,應(yīng)對資源性能異構(gòu)、動態(tài)變化、存在失效等不確定性因素。定義了新的調(diào)度健壯性衡量指標CV (Coefficient of Variations,變異系數(shù)),更準確衡量調(diào)度算法產(chǎn)生短的、平穩(wěn)分布的完工時間的能力。實驗表明,使用DEFT比現(xiàn)有的最優(yōu)的基于任務(wù)列表的靜態(tài)調(diào)度算法PEFT和動態(tài)調(diào)度算法DCP- G,工作流完工時間縮短超過20%,且健壯性更好。3)提出了一種數(shù)據(jù)密集型科學(xué)工作流在混合云上的動態(tài)調(diào)度算法HCOD (Hybrid Cloud Optimized Data),減小了云平臺之間數(shù)據(jù)傳輸量,同時,降低了費用開銷。設(shè)計了快速的雙層禁忌搜索圖劃分算法DLTS(Double-Level Tabu Search),劃分大型數(shù)據(jù)密集型科學(xué)工作流。將子工作流作為調(diào)度的最小單位,減小了調(diào)度在不同云平臺的任務(wù)之間的數(shù)據(jù)傳輸量。仿真實驗表明,本算法在降低費用開銷、減小數(shù)據(jù)傳輸量等方面都有很好的表現(xiàn)。4)提出了一種規(guī)范化的系統(tǒng)混合云遷移的策略制定方法,引導(dǎo)企業(yè)逐步理順目標約束、分析決策、制定云遷移方案。提出了循環(huán)演進的企業(yè)系統(tǒng)混合云遷移策略制定步驟,確保了遷移策略的可實現(xiàn)性。提出了層次化分析方法,為互斥的、不可量化的目標、約束、云服務(wù)提供了統(tǒng)一的分析比較方法。使用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)運營支撐系統(tǒng)作為用例,分析其云化需求和約束,制定云遷移方案,確定系統(tǒng)各個應(yīng)用和功能模塊應(yīng)該使用何種云部署和遷移方式。本方法作為指導(dǎo)思想,應(yīng)用在國內(nèi)某電信運營商運營支撐系統(tǒng)云化項目的需求分析和設(shè)計階段。
[Abstract]:With the development of cloud computing technology , more and more companies are launching various cloud products and cloud solutions . More and more enterprises use cloud computing technology to deploy systems , and the cloud environment of enterprises is increasingly complex . The hybrid cloud environment includes three aspects : heterogeneous QoS ( Quality of Service ) and SLA ( Service Level Agreement ) requirements . The hybrid cloud environment includes three aspects : heterogeneous QoS ( Quality of Service ) and SLA ( Service Level Agreement ) . This paper presents a new dynamic scheduling algorithm called DEFT ( Dynamic Earliest - Finish - Time ) , which can reduce the amount of data transfer between different cloud platforms by using DEFT ( Dynamic Earnest - Finish - Time ) . A unified analysis and comparison method is provided for mutually exclusive , non - quantifiable targets , constraints and cloud services . Using the network service operation support system as an example , the cloud needs and constraints are analyzed , the cloud migration scheme is developed , and the cloud deployment and migration method should be used for each application and function module of the system .

【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.09

【參考文獻】

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6 鄭麗麗;武繼剛;陳勇;朱梅霞;;帶權(quán)圖的均衡k劃分[J];計算機研究與發(fā)展;2015年03期

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8 梅宏;劉媈哲;;互聯(lián)網(wǎng)時代的軟件技術(shù):現(xiàn)狀與趨勢[J];科學(xué)通報;2010年13期

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本文編號：1876730