發(fā)布時(shí)間：2017-07-06 08:24

  本文關(guān)鍵詞：基于QoS約束的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度策略

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【摘要】：隨著信息化網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展和普及,云計(jì)算相關(guān)產(chǎn)業(yè)應(yīng)運(yùn)而生,憑借其廉價(jià)、易實(shí)現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)迅速滲入各個(gè)領(lǐng)域。然而,眾多的用戶任務(wù)以及它們對(duì)資源的多樣化需求,導(dǎo)致云計(jì)算的任務(wù)調(diào)度過程極具復(fù)雜性。任務(wù)調(diào)度作為云服務(wù)質(zhì)量研究工作中的一個(gè)重要研究點(diǎn),其調(diào)度效率對(duì)用戶的滿意程度、資源的利用效率以及運(yùn)行成本造成直接的影響。目前,有關(guān)云計(jì)算的任務(wù)調(diào)度問題是一個(gè)研究熱點(diǎn),各種各樣的優(yōu)化調(diào)度策略紛紛涌現(xiàn)。其中,一些研究學(xué)者將其他計(jì)算模式下的優(yōu)化調(diào)度模型和具體算法引入云計(jì)算研究領(lǐng)域,這些算法往往追求任務(wù)的最優(yōu)完成時(shí)間,卻不考慮云服務(wù)提供方的成本和用戶的滿意度特點(diǎn),而云計(jì)算作為一種新型的經(jīng)濟(jì)計(jì)算模式,它的任務(wù)調(diào)度目標(biāo)是以較少的資源投入獲取較高的用戶滿意度,使得服務(wù)提供方和用戶均滿意。因此,本文以調(diào)度算法和調(diào)度模型為著眼點(diǎn)研究云任務(wù)調(diào)度策略,綜合服務(wù)方和用戶的角度考慮,提高云服務(wù)的效率。本文的具體研究?jī)?nèi)容如下:首先,提出了一種基于QoS約束的任務(wù)調(diào)度模型。在模型中:1.針對(duì)云環(huán)境中資源的異構(gòu)性和分布不均勻特征,采用虛擬化技術(shù)將物理資源聚合進(jìn)行統(tǒng)一管理。同時(shí),為了縮小資源的查找范圍,減小任務(wù)與資源的計(jì)算匹配時(shí)間,采用決策樹分類方法進(jìn)行虛擬資源池劃分。2.為了獲取較高的服務(wù)質(zhì)量,同時(shí)提高任務(wù)調(diào)度的效率,本文根據(jù)用戶的QoS偏好對(duì)任務(wù)進(jìn)行分類建模,提出了一種基于最優(yōu)匹配滿意度的任務(wù)優(yōu)先級(jí)排序方法。其次,根據(jù)用戶對(duì)任務(wù)的QoS約束的需求,結(jié)合任務(wù)的優(yōu)先級(jí)排序方法,實(shí)現(xiàn)了一種基于QoS約束的任務(wù)調(diào)度算法。最后,通過CloudSim工具設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本文算法的可行性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的調(diào)度策略能較好地滿足用戶和服務(wù)商的服務(wù)需求。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 QoS 任務(wù)調(diào)度 滿意度
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究意義10-11
• 1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容11
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)11-13
• 第2章 云計(jì)算相關(guān)內(nèi)容概述13-19
• 2.1 云計(jì)算簡(jiǎn)介13-15
• 2.1.1 云計(jì)算定義與特點(diǎn)13-14
• 2.1.2 云計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)和服務(wù)類型14-15
• 2.2 云任務(wù)調(diào)度概述15-18
• 2.2.1 任務(wù)調(diào)度的定義及目標(biāo)16-17
• 2.2.2 任務(wù)調(diào)度策略概述17-18
• 2.2.3 任務(wù)調(diào)度中的重點(diǎn)問題18
• 2.3 本章小結(jié)18-19
• 第3章 基于QoS約束的任務(wù)調(diào)度模型19-31
• 3.1 調(diào)度模型分析19-22
• 3.1.1 調(diào)度的定義19-20
• 3.1.2 經(jīng)典的任務(wù)調(diào)度模型20-22
• 3.2 任務(wù)模型的建立22-26
• 3.2.0 QoS參數(shù)選取22
• 3.2.1 任務(wù)的定義22-23
• 3.2.2 任務(wù)的劃分23-24
• 3.2.3 任務(wù)優(yōu)先級(jí)優(yōu)化設(shè)計(jì)24-26
• 3.3 云虛擬機(jī)模型26-29
• 3.3.1 虛擬機(jī)模型定義26-27
• 3.3.2 虛擬資源池劃分27-29
• 3.4 系統(tǒng)負(fù)載29-30
• 3.4.1 負(fù)載均衡概述29
• 3.4.2 負(fù)載定義29-30
• 3.5 小結(jié)30-31
• 第4章 基于QoS約束的任務(wù)調(diào)度策略31-40
• 4.1 典型調(diào)度算法簡(jiǎn)介31-33
• 4.1.1 典型任務(wù)調(diào)度算法分類31
• 4.1.2 云任務(wù)調(diào)度算法的相關(guān)分類31-33
• 4.2 算法的設(shè)計(jì)33-38
• 4.2.1 算法的前置條件33
• 4.2.2 算法相關(guān)參數(shù)33-36
• 4.2.3 算法流程36-38
• 4.3 算法的評(píng)價(jià)38
• 4.4 算法復(fù)雜度分析38-39
• 4.5 小結(jié)39-40
• 第5章 仿真結(jié)果與分析40-50
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境簡(jiǎn)介40-42
• 5.1.1 Cloud Sim仿真平臺(tái)的簡(jiǎn)介40-41
• 5.1.2 Cloud Sim平臺(tái)的體系結(jié)構(gòu)41
• 5.1.3 Cloud Sim核心類41-42
• 5.1.4 Cloud Sim仿真平臺(tái)的搭建42
• 5.2 Cloud Sim仿真平臺(tái)的仿真步驟42-43
• 5.3 實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置43-44
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析44-49
• 5.4.1 評(píng)價(jià)模型44-45
• 5.4.2 結(jié)果分析45-49
• 5.5 本章小結(jié)49-50
• 第6章 總結(jié)及展望未來50-52
• 6.1 工作總結(jié)50-51
• 6.2 未來工作51-52
• 參考文獻(xiàn)52-56
• 致謝56-57
• 攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果57

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：525456