面向多維度QoS的云資源在線調(diào)度優(yōu)化研究
【圖文】:
影響算法執(zhí)行時(shí)間的主要因素,對比表1,從圖1中可以看出,在資源相對少的情況下優(yōu)化算法的時(shí)間間隔略大于Stricttime算法和Min-min算法,這是由于優(yōu)化算法均衡的考慮了QoS要求,任務(wù)數(shù)量與資源數(shù)量的比例增加提高了對資源的爭搶力度,公平共享算法的執(zhí)行時(shí)間則始終很大[8]。存在一個(gè)任務(wù)數(shù)與資源數(shù)量比的闕值,在此闕值之后,時(shí)間開銷隨比例表現(xiàn)得較為緩慢,但在此闕值之前,則表現(xiàn)得非常好。實(shí)際應(yīng)用中可根據(jù)此闕值來限定系統(tǒng)中競爭資源的任務(wù)數(shù),如圖2所示。圖1時(shí)間跨度比較3.3在線調(diào)度算法的負(fù)載均衡程度圖3橫軸代表資源節(jié)點(diǎn),縱軸代表獲得的任務(wù)數(shù),可以看出,在分派了1000個(gè)任務(wù)后,優(yōu)化算法的負(fù)載均衡程度明顯優(yōu)于此前表現(xiàn)很好的Stricttime算法和Min-min算·4301·
計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)2013年圖2任務(wù)資源比例法:相對于Stricttime算法,,性能平均提升在17%左右。Fairshare算法雖然具有資源共享的功能,但是沒有考慮用戶和系統(tǒng)的QoS需求,只是在資源少任務(wù)多得情況下簡單地按順序分配。Stricttime算法由于沒有考慮用戶的資源需求,容易形成“資源碎片”,造成較多任務(wù)等待的問題[9]。圖3負(fù)載均衡程度的比較3.4在線調(diào)度算法的用戶滿意程度選擇與Lij具有最小歐氏距離的資源,作為執(zhí)行任務(wù)的基本單位,其公平性評判函數(shù)Ji的計(jì)算變成Ji=∑w+yj=1εlnATi/PSi(10)結(jié)合定義Ji≤1,這個(gè)閾值體現(xiàn)了云計(jì)算環(huán)境對于過多的不公平約束弱于過少的不公平約束,能將Ji的負(fù)值(過少分配的情況)約束在較小空間。參考閾值以原始Ji為基準(zhǔn),結(jié)合以上所述,得到用戶滿意度,如圖4所示。圖4用戶滿意度比例圖為4個(gè)算法的平均J值比較,J值大于0時(shí)表示得到了高于自己期待的資源分配,J值小于0代表得到的資源不能符合期待,J=0表示用戶獲得了與期待資源一致的資源分配。從而得出調(diào)度算法的資源分配能更好的符合用戶期待。4結(jié)束語本文基于CRMSQ算法的云計(jì)算資源調(diào)度策略,不同于云系統(tǒng)中普遍采用的調(diào)度算法,針對現(xiàn)有云計(jì)算資源調(diào)度算法不能很好的兼顧負(fù)載平衡和調(diào)度執(zhí)行時(shí)間,引入系統(tǒng)偏好因子的概念[10-11]。綜合考慮各項(xiàng)QoS需求,能有效地完成云計(jì)算環(huán)境中計(jì)算資源搜索與分配的工作,在任務(wù)資源數(shù)滿足一定比例的情況下執(zhí)行效率比一般的資源調(diào)度策略高,在時(shí)間跨度
【參考文獻(xiàn)】
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【二級參考文獻(xiàn)】
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3 陳s
本文編號:2555582
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