本文關(guān)鍵詞：云環(huán)境下基于Berger模型的任務(wù)調(diào)度算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：云計(jì)算是目前國內(nèi)外的一個(gè)研究熱點(diǎn),是在網(wǎng)格計(jì)算、并行計(jì)算、分布式計(jì)算基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種新技術(shù),同時(shí)也是一種新型的商業(yè)計(jì)算模式。云計(jì)算使用成熟的虛擬化技術(shù)來封裝數(shù)據(jù)中心的資源,然后以服務(wù)的方式通過互聯(lián)網(wǎng)提供給用戶,用戶根據(jù)自己的需求來獲取相應(yīng)的服務(wù)并支付相應(yīng)的費(fèi)用。云計(jì)算作為一種商業(yè)服務(wù),不但要考慮如何對任務(wù)調(diào)度算法進(jìn)行優(yōu)化以提高系統(tǒng)的服務(wù)能力和云服務(wù)供應(yīng)商的服務(wù)收益,同時(shí)還要盡可能地提高用戶對服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,Qo S)的滿意度。云計(jì)算與以往的分布式計(jì)算、網(wǎng)格計(jì)算具有很大的差異性,云環(huán)境下的資源分配和任務(wù)調(diào)度具有商業(yè)性、面向服務(wù)和以用戶為中心的特性。本文系統(tǒng)、全面的研究了云計(jì)算技術(shù)以及云環(huán)境下的任務(wù)調(diào)度算法。通過對云環(huán)境下基于Berger模型的任務(wù)調(diào)度算法進(jìn)行深入研究,發(fā)現(xiàn)該算法存在一些缺陷。該算法通過任務(wù)的一般期待為每個(gè)任務(wù)選擇最優(yōu)資源,但在選擇過程中沒有考慮資源的當(dāng)前負(fù)載情況,因此在任務(wù)量增加的時(shí)候會導(dǎo)致分配結(jié)果不均衡,即有的資源分配過多的任務(wù),而有的資源則分配很少任務(wù),最終導(dǎo)致系統(tǒng)的整體效率下降。針對這些缺陷,本文提出一種基于Berger模型改進(jìn)的云任務(wù)調(diào)度算法。改進(jìn)算法首先按照用戶服務(wù)質(zhì)量需求,增加任務(wù)描述信息,然后計(jì)算每個(gè)任務(wù)的優(yōu)先級,按照優(yōu)先級大小對任務(wù)進(jìn)行排序,最后使用用戶任務(wù)的一般期待對任務(wù)和資源的匹配過程進(jìn)行約束,通過用戶任務(wù)的一般期待向量與歸一化后的資源性能參數(shù)之間的加權(quán)歐氏距離為每個(gè)任務(wù)尋找最優(yōu)資源,在綁定任務(wù)到該最優(yōu)資源前對其負(fù)載情況進(jìn)行估算,如果負(fù)載過高需要重新尋找次優(yōu)資源,并進(jìn)行判斷,直到找到一個(gè)合適的資源。最后,通過擴(kuò)展Cloud Sim云計(jì)算仿真平臺,在Cloudlet類中增加新的描述用戶任務(wù)的變量以及相應(yīng)的計(jì)算和訪問方法,重載Datacenter Broker類中的bind Cloudlet To VM()方法實(shí)現(xiàn)本文提出的改進(jìn)算法,然后重新編譯Cloud Sim源碼,在Cloud Sim平臺上完成本文提出的基于Berger模型改進(jìn)的任務(wù)調(diào)度算法的仿真模擬。通過對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析,本文的改進(jìn)算法擁有較高的效率,同時(shí)有效地滿足了用戶公平性和系統(tǒng)公平性。
【關(guān)鍵詞】：Berger模型 云計(jì)算任務(wù)調(diào)度算法 QoS 公平性約束 加權(quán)歐氏距離
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-12
• 1.1 研究背景和意義8-9
• 1.2 研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.1 以性能為中心的調(diào)度算法9
• 1.2.2 以服務(wù)質(zhì)量為中心的任務(wù)調(diào)度9-10
• 1.2.3 以經(jīng)濟(jì)原則為中心的任務(wù)調(diào)度10
• 1.2.4 其他相關(guān)研究10
• 1.3 本文的主要工作10-11
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)11-12
• 2 云計(jì)算研究12-23
• 2.1 云計(jì)算概述12-17
• 2.1.1 云計(jì)算的概念12
• 2.1.2 云計(jì)算的分類12-14
• 2.1.3 云計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)14-15
• 2.1.4 云計(jì)算的主要特征15-16
• 2.1.5 常見的云計(jì)算平臺16-17
• 2.2 云QoS概述17-18
• 2.3 云計(jì)算的任務(wù)調(diào)度18-22
• 2.3.1 任務(wù)調(diào)度的概念18-19
• 2.3.2 云計(jì)算任務(wù)調(diào)度目標(biāo)19-20
• 2.3.3 云計(jì)算任務(wù)調(diào)度的特點(diǎn)20-21
• 2.3.4 常用的任務(wù)調(diào)度算法21-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 3 云環(huán)境下基于Berger模型改進(jìn)的任務(wù)調(diào)度算法23-39
• 3.1 Berger模型介紹24-26
• 3.1.1 期待狀態(tài)論24
• 3.1.2 Berger模型概述24-26
• 3.2 云環(huán)境下基于Berger模型的調(diào)度算法26-32
• 3.2.1 問題模型26
• 3.2.2 基于Berger模型的調(diào)度算法26-32
• 3.3 云環(huán)境下基于Berger模型改進(jìn)的任務(wù)調(diào)度算法32-38
• 3.3.1 問題提出及解決思路32-33
• 3.3.2 初始化33-34
• 3.3.3 任務(wù)調(diào)度34-38
• 3.3.4 公平性評價(jià)38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 4 實(shí)驗(yàn)仿真及分析39-53
• 4.1 CloudSim簡介39-41
• 4.1.1 CloudSim功能及特點(diǎn)39
• 4.1.2 CloudSim的體系結(jié)構(gòu)39-41
• 4.1.3 CloudSim工作方式41
• 4.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置及仿真流程41-43
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置41-42
• 4.2.2 仿真步驟42-43
• 4.3 CloudSim平臺擴(kuò)展及重編譯43-44
• 4.3.1 CloudSim平臺擴(kuò)展43
• 4.3.2 CloudSim平臺的重編譯43-44
• 4.4 調(diào)度算法仿真44-45
• 4.4.1 評價(jià)指標(biāo)44
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)44-45
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析45-51
• 4.6 本章小結(jié)51-53
• 5 總結(jié)和展望53-55
• 5.1 工作總結(jié)53-54
• 5.2 展望54-55
• 致謝55-56
• 參考文獻(xiàn)56-60
• 附錄60
• A. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的論文60
• B. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目目錄60

【相似文獻(xiàn)】

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9 楊麗;武小年;商可e

本文編號：295281