本文關(guān)鍵詞：混合云環(huán)境下的資源調(diào)度

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【摘要】：工作流技術(shù)作為一種抽象手段,曾被廣泛應(yīng)用于流水線生產(chǎn)、自動化辦公、科學(xué)研究等領(lǐng)域。隨著云計算的興起,如何在云環(huán)境下調(diào)度工作流任務(wù)成為了工作流管理系統(tǒng)的新課題。“資源即服務(wù)”、“pay per use”等概念的提出,讓計算資源能夠像水、電一樣被有償使用。工作流調(diào)度的研究也從基于時間的調(diào)度策略,向基于Quality-of-Service(QoS)約束的調(diào)度策略轉(zhuǎn)變�；旌显谱鳛樾滦驮骗h(huán)境具有廣泛的實用價值,混合云資源調(diào)度也成為近年來的研究熱點,具有十分重要的研究意義�，F(xiàn)有的工作流調(diào)度算法主要基于網(wǎng)格或單云環(huán)境實現(xiàn),在混合云環(huán)境中的工作流調(diào)度需要考慮如任務(wù)在混合云上的分配,公有云資源選取等多種因素�，F(xiàn)有的混合云調(diào)度算法也存在求解速度慢等缺點。針對以上問題,本文分析混合云工作流調(diào)度場景,給出了基于數(shù)據(jù)敏感性、截止時間以及調(diào)度費用三種約束下的混合云工作流調(diào)度模型,并利用整數(shù)線性規(guī)劃思想對調(diào)度問題建模,求解在滿足截止時間要求和數(shù)據(jù)敏感性約束的前提下優(yōu)化調(diào)度成本的調(diào)度策略。為加快求解速度,本文基于“帕雷托最優(yōu)”理論實現(xiàn)任務(wù)分配方案篩選,減少了任務(wù)與計算資源間的映射關(guān)系,減小了計算規(guī)模。本文的主要研究工作與貢獻如下:1.本文通過分析現(xiàn)階段在云資源調(diào)度方面的研究成果,從工作流調(diào)度入手研究基于性能與成本的云資源調(diào)度策略。為給出混合云工作流調(diào)度模型,本文在現(xiàn)有的基于最大努力交付與基于QoS的兩種調(diào)度策略的基礎(chǔ)上,結(jié)合混合云環(huán)境的結(jié)構(gòu)以及商業(yè)模式,給出了混合云下基于敏感性約束、截止時間與調(diào)度費用的工作流調(diào)度模型,為后續(xù)研究混合云下的工作流調(diào)度算法提供研究基礎(chǔ)。2.針對用戶對云平臺計算能力需求的不同,本文研究了混合云環(huán)境下工作流調(diào)度方法。利用PCH(Path Cluster Heuristic)算法評判私有云計算能力,從而確定工作流任務(wù)能否收斂到私有云內(nèi)部調(diào)度。在私有云內(nèi)部,利用PCP算法實現(xiàn)工作流調(diào)度。在同時使用公有云與私有云資源的情況下,將工作流調(diào)度問題抽象為整數(shù)規(guī)劃(Integer Linear Program,ILP)問題,建模求解調(diào)度策略。3.為優(yōu)化ILP模型求解速度,本文利用“帕雷托最優(yōu)”原理,在資源分配之前,對任務(wù)在混合云上分配方案進行篩選,排除不可能成為最優(yōu)解的分配方案,減少了任務(wù)與計算資源間的映射關(guān)系,減小了計算規(guī)模。在ILP模型求解過程中判斷每種分配方案能否滿足截止時間要求,并選取調(diào)度費用最優(yōu)的調(diào)度方案。4.模擬實驗與分析。模擬實驗比較了不同工作流規(guī)模下ILP模型的求解時間以及調(diào)度結(jié)果,實驗表明本文的優(yōu)化方法能夠縮短模型求解時間,在不同規(guī)模下都能得到較優(yōu)的實驗結(jié)果且誤差較小。
【關(guān)鍵詞】：混合云 工作流調(diào)度 帕雷托最優(yōu) 整數(shù)線性規(guī)劃 敏感性 QoS
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)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】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 研究背景和意義11-13
• 1.2 研究目標(biāo)與內(nèi)容13-14
• 1.2.1 研究目標(biāo)13
• 1.2.2 研究內(nèi)容13-14
• 1.3 本文組織結(jié)構(gòu)14-15
• 第2章 國內(nèi)外相關(guān)理論與研究15-25
• 2.1 云計算15-17
• 2.1.1 云計算的定義與特點15-16
• 2.1.2 云的分類16
• 2.1.3 云計算的服務(wù)類型16-17
• 2.2 云計算資源調(diào)度17-24
• 2.2.1 問題分類17-18
• 2.2.2 調(diào)度算法與策略18-22
• 2.2.3 混合云工作流調(diào)度研究成果22-24
• 2.3 本章小結(jié)24-25
• 第3章 混合云工作流調(diào)度25-42
• 3.0 系統(tǒng)模型25-29
• 3.1 工作流模型29-31
• 3.2 安全模型31-32
• 3.3 費用模型32-33
• 3.4 私有云計算能力判斷方法33-38
• 3.5 私有云內(nèi)部調(diào)度38-40
• 3.6 混合云調(diào)度40-41
• 3.7 本章小結(jié)41-42
• 第4章 基于多目標(biāo)優(yōu)化模型的混合云工作流調(diào)度42-50
• 4.1 基于帕累托最優(yōu)的任務(wù)分配策略42-46
• 4.1.1 帕雷托最優(yōu)42-43
• 4.1.2 任務(wù)分配方案篩選43-46
• 4.2 整數(shù)線性規(guī)劃建模46-49
• 4.3 本章小結(jié)49-50
• 第5章 模擬實驗與結(jié)果分析50-57
• 5.1 混合云環(huán)境模擬50-51
• 5.2 性能指標(biāo)51
• 5.3 實驗結(jié)果與分析51-56
• 5.4 本章小結(jié)56-57
• 第6章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 總結(jié)57-58
• 6.2 展望58-59
• 參考文獻59-63
• 致謝63-64
• 攻讀學(xué)位期間參加的科研項目和成果64

【共引文獻】

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本文編號：851321