本文關(guān)鍵詞：云環(huán)境中負(fù)載均衡和QoS驅(qū)動(dòng)的多目標(biāo)協(xié)同任務(wù)調(diào)度研究

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【摘要】：任務(wù)調(diào)度問題是云計(jì)算應(yīng)用中的一個(gè)關(guān)鍵性問題,云計(jì)算系統(tǒng)具有數(shù)據(jù)規(guī)模龐大和用戶群紛繁的特點(diǎn),資源共享和重用的請(qǐng)求十分頻繁。系統(tǒng)需要不斷地對(duì)用戶請(qǐng)求做出響應(yīng),在這個(gè)過程中要完成對(duì)用戶作業(yè)的調(diào)度和管理。如何高效地分配云環(huán)境中的資源,高效地管理大規(guī)模任務(wù),從而得到一個(gè)較好的任務(wù)調(diào)度序列,既能保證系統(tǒng)負(fù)載維持在一個(gè)相對(duì)均衡的狀態(tài)以避免熱區(qū),又能提高資源的利用率已成為當(dāng)今云計(jì)算研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。然而當(dāng)前云計(jì)算調(diào)度研究也面臨很多挑戰(zhàn),首先云環(huán)境中資源異構(gòu)以及動(dòng)態(tài)多變已是不容忽略的事實(shí)。其次,云計(jì)算作為一種服務(wù),一個(gè)關(guān)鍵性的問題就是如何滿足用戶的服務(wù)質(zhì)量(QoS)要求。如果作業(yè)的運(yùn)行時(shí)間過長,將必然增加用戶的租用開銷,導(dǎo)致對(duì)云服務(wù)質(zhì)量的不滿。為了解決上述問題,根據(jù)云環(huán)境的特點(diǎn)和傳統(tǒng)的AGA(Adaptive Genetic Algorithm)算法,本文提出了面向不同優(yōu)化目標(biāo)的JLGA(Job Spanning Time and Load Balancing Genetic Algorithm)和QoS-GA(QoS Oriented Genetic Algorithm)改進(jìn)的雙適應(yīng)度遺傳算法,設(shè)計(jì)了多目標(biāo)約束協(xié)同的任務(wù)調(diào)度方案。JLGA把作業(yè)的總計(jì)完成時(shí)間、平均計(jì)算時(shí)間和負(fù)載均衡作為算法的優(yōu)化選擇目標(biāo)。在云服務(wù)商業(yè)模式背景下,設(shè)計(jì)了面向用戶服務(wù)質(zhì)量的租用費(fèi)用遺傳算法QoS-GA,在該算法中,將作業(yè)總計(jì)完成時(shí)間、平均計(jì)算時(shí)間和總計(jì)費(fèi)用開銷作為算法的優(yōu)化目標(biāo)。在上述多目標(biāo)約束協(xié)同的任務(wù)調(diào)度方案中采用貪婪的初始化方法對(duì)種群進(jìn)行初始化,加權(quán)多個(gè)適應(yīng)度函數(shù)。最后通過實(shí)驗(yàn)分別對(duì)JLGA和AGA, QoS-GA和AGA性能進(jìn)行對(duì)比分析。模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示JLGA比AGA花費(fèi)更少的時(shí)間,能夠更好地平衡整個(gè)系統(tǒng)的負(fù)載。QoS-GA相比AGA具有更少的時(shí)間開銷和費(fèi)用開銷,能夠更好地滿足用戶服務(wù)質(zhì)量要求。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 任務(wù)調(diào)度 遺傳算法 負(fù)載均衡 服務(wù)質(zhì)量(QoS)
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 論文的主要工作12
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)12-14
• 第2章 云環(huán)境下任務(wù)調(diào)度簡述14-28
• 2.1 云計(jì)算技術(shù)14-19
• 2.1.1 云計(jì)算概念與發(fā)展14-15
• 2.1.2 云計(jì)算的特點(diǎn)與應(yīng)用15-17
• 2.1.3 云計(jì)算分類與體系架構(gòu)17-19
• 2.2 云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)19-24
• 2.2.1 虛擬化技術(shù)19-21
• 2.2.2 數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及管理21
• 2.2.3 簡單方便的編程模式21-22
• 2.2.4 高效的管理22-23
• 2.2.5 其他關(guān)鍵技術(shù)23-24
• 2.3 云計(jì)算下任務(wù)調(diào)度技術(shù)24-27
• 2.3.1 任務(wù)調(diào)度的過程24
• 2.3.2 任務(wù)調(diào)度的目標(biāo)24-26
• 2.3.3 常見的任務(wù)調(diào)度策略26-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第3章 多目標(biāo)約束協(xié)同任務(wù)調(diào)度28-40
• 3.1 多目標(biāo)約束協(xié)同任務(wù)調(diào)度模型的建立28-32
• 3.1.1 任務(wù)分配模型28-30
• 3.1.2 JLGA模型30-31
• 3.1.3 QoS-GA模型31-32
• 3.2 多目標(biāo)約束協(xié)同調(diào)度遺傳算法32-39
• 3.2.1 任務(wù)-節(jié)點(diǎn)編碼32-33
• 3.2.2 數(shù)據(jù)本地性貪婪初始化33
• 3.2.3 適應(yīng)度函數(shù)33-34
• 3.2.4 目標(biāo)選擇策略34-35
• 3.2.5 自適應(yīng)的交叉、變異概率35-36
• 3.2.6 算法求解過程36-39
• 3.3 本章小結(jié)39-40
• 第4章 實(shí)驗(yàn)測試與性能分析40-49
• 4.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)和性能機(jī)制40-42
• 4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析42-48
• 4.2.1 JLGA實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析42-45
• 4.2.2 QoS-GA實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析45-48
• 4.3 本章小結(jié)48-49
• 第5章 總結(jié)與展望49-51
• 5.1 論文工作總結(jié)49
• 5.2 未來工作展望49-51
• 參考文獻(xiàn)51-54
• 攻讀學(xué)位期間公開發(fā)表論文54-55
• 致謝55

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