本文關(guān)鍵詞：混合租賃方式的云服務(wù)工作流調(diào)度優(yōu)化，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：云服務(wù)提供商通常為用戶提供長期預(yù)留和短期按需租賃兩種資源租賃方式。長期預(yù)留方式可獲取資源租賃折扣,用戶須持續(xù)租賃整個(gè)工作流的運(yùn)行時(shí)間,資源利用率相對較低;短期按需租賃即租即用,用完即釋放,但單位成本較高；兩種租賃方式混合可兼顧資源的單位成本和靈活性。本文研究具有混合租賃方式的云服務(wù)工作流調(diào)度,具有重要的理論意義和實(shí)際價(jià)值。本文考慮資源混合租賃云計(jì)算環(huán)境下的工作流調(diào)度基本特征,建立調(diào)度優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。提出該調(diào)度問題的三階段啟發(fā)式算法：初始解生成、調(diào)度順序優(yōu)化和解的重構(gòu)。初始解生成算法首先采用已有方法生成一個(gè)初始任務(wù)順序,依次將任務(wù)分配于長期預(yù)留租賃的虛擬機(jī)；檢測能否通過按需租賃部分資源,加速完成任務(wù),減少長期預(yù)留租賃資源數(shù)量、提高利用率、節(jié)約成本。提出改進(jìn)的局部搜索算法調(diào)整任務(wù)的分配順序,優(yōu)化初始解。提出逐漸減少按需租賃資源數(shù)量的重構(gòu)解策略,通過增加解的多樣性,逐步優(yōu)化可行解。通過實(shí)驗(yàn)測試,采用方差分析技術(shù)對算法中局部搜索、解的重構(gòu)等組件和相關(guān)參數(shù)測試和分析,得到算法的最佳參數(shù)組合。通過與已有算法在大量實(shí)例上的比較,驗(yàn)證了所提出算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：工作流調(diào)度 資源 成本 云計(jì)算
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP301.6;TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第1章 緒論7-13
• 1.1 研究背景7-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)12-13
• 第2章 問題描述與建模13-18
• 2.1 問題描述13-16
• 2.2 數(shù)學(xué)模型16
• 2.3 問題分析16-17
• 2.4 本章小結(jié)17-18
• 第3章 啟發(fā)式方法18-31
• 3.1 初始解生成18-25
• 3.1.1 初始租賃資源預(yù)判18-19
• 3.1.2 判斷資源是否足夠19-21
• 3.1.3 生成初始調(diào)度優(yōu)先級21
• 3.1.4 任務(wù)的資源分配規(guī)則21-24
• 3.1.5 M-task任務(wù)的再調(diào)整24-25
• 3.2 Local Search調(diào)整任務(wù)調(diào)度順序25-27
• 3.2.1 可行鄰域構(gòu)造25-26
• 3.2.2 局部搜索26-27
• 3.3 解的重構(gòu)27
• 3.4 算法運(yùn)行實(shí)例27-29
• 3.5 本章小結(jié)29-31
• 第4章 實(shí)驗(yàn)與分析31-40
• 4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境31
• 4.1.1 實(shí)例生成31
• 4.1.2 運(yùn)行環(huán)境31
• 4.2 參數(shù)設(shè)置31-35
• 4.3 與ABTS算法的比較35-39
• 4.4 本章小結(jié)39-40
• 第5章 結(jié)論40-41
• 致謝41-42
• 參考文獻(xiàn)42-45
• 攻讀碩士期間已發(fā)表的學(xué)術(shù)論文45

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