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具有失效恢復(fù)機(jī)制的云資源調(diào)度算法

發(fā)布時(shí)間:2018-05-31 15:05

  本文選題:云計(jì)算 + 貝葉斯估計(jì); 參考:《浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》2015年12期


【摘要】:針對(duì)云服務(wù)可靠性較低的問(wèn)題,提出一種考慮節(jié)點(diǎn)失效恢復(fù)機(jī)制的任務(wù)調(diào)度模型.該模型引入失效恢復(fù)機(jī)制分析節(jié)點(diǎn)的行為特性,將節(jié)點(diǎn)間的交互失效劃分為可恢復(fù)失效和不可恢復(fù)失效.參考社會(huì)學(xué)的人際關(guān)系信任模型,通過(guò)量化和評(píng)估失效恢復(fù)機(jī)制下節(jié)點(diǎn)的可信程度,建立更加符合實(shí)際的云服務(wù)可靠性模型,并允許資源節(jié)點(diǎn)自行調(diào)節(jié)失效恢復(fù)次數(shù)限制和失效恢復(fù)率.將節(jié)點(diǎn)的可信度并入DLS算法得到考慮失效恢復(fù)機(jī)制的動(dòng)態(tài)級(jí)調(diào)度(FR-DLS)算法.FR-DLS算法在計(jì)算調(diào)度級(jí)別時(shí)充分考慮服務(wù)資源的可信程度,使應(yīng)用任務(wù)能夠被有效地分配到可信資源節(jié)點(diǎn)上.為了評(píng)估所提出的算法,在PlanetLab環(huán)境中設(shè)計(jì)基于CloudSim的仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái),分析及仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:所提出的FR-DLS算法在犧牲較少的任務(wù)完成時(shí)間和調(diào)度長(zhǎng)度的前提下,能夠有效地提高云環(huán)境下執(zhí)行任務(wù)的成功率;當(dāng)云環(huán)境中的資源節(jié)點(diǎn)數(shù)和應(yīng)用任務(wù)數(shù)不斷增加時(shí),該算法在可靠性方面所提升的性能遠(yuǎn)高于其在任務(wù)完成時(shí)間和調(diào)度長(zhǎng)度代價(jià)方面所提升的性能,充分體現(xiàn)了其在大規(guī)模云環(huán)境下的實(shí)用性.
[Abstract]:In order to solve the problem of low reliability of cloud service, a task scheduling model considering node failure recovery mechanism is proposed. In this model, failure recovery mechanism is introduced to analyze the behavior of nodes, and the interactive failure between nodes is divided into recoverable failure and non-recoverable failure. Referring to the interpersonal relationship trust model of sociology, by quantifying and evaluating the trust degree of the node under the failure recovery mechanism, a more realistic cloud service reliability model is established. It also allows resource nodes to adjust the limit of the number of failure recovery and the rate of failure recovery. The credibility of nodes is incorporated into the DLS algorithm to get the dynamic level scheduling algorithm, FR-DLSs, which takes into account the failure recovery mechanism. The FR-DLS algorithm takes full account of the trustworthiness of the service resources when calculating the scheduling level. Enable application tasks to be effectively assigned to trusted resource nodes. In order to evaluate the proposed algorithm, a simulation experiment platform based on CloudSim is designed in PlanetLab environment. The analysis and simulation results show that the proposed FR-DLS algorithm is based on less task completion time and scheduling length. Can effectively improve the success rate of executing tasks in the cloud environment; when the number of resource nodes and application tasks in the cloud environment is increasing, The improved performance of the algorithm in reliability is much higher than that in terms of task completion time and scheduling length cost, which fully reflects its practicability in large-scale cloud environments.
【作者單位】: 安徽大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;銅陵學(xué)院數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)系;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目(61402005)
【分類(lèi)號(hào)】:TP393.01

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本文編號(hào):1960201

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