本文選題：云計(jì)算　切入點(diǎn)：任務(wù)調(diào)度　出處：《電子科技大學(xué)》2017年博士論文

【摘要】：云計(jì)算能夠使用戶通過互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)泛在、按需、便捷地訪問各種共享的計(jì)算資源,如服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、應(yīng)用程序等。作為一種商業(yè)模式,云計(jì)算為用戶提供按需定制、按用付費(fèi)的資源獲取方式,受到了越來越多用戶的歡迎,成為當(dāng)前信息通信技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。云數(shù)據(jù)中心計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源的異構(gòu)性、用戶提交任務(wù)請求的動(dòng)態(tài)性和海量性、以及云數(shù)據(jù)中心的規(guī)模越來越大等因素,對云計(jì)算環(huán)境下的任務(wù)調(diào)度與虛擬機(jī)整合帶來了挑戰(zhàn),得到了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。目前,針對云計(jì)算環(huán)境下的任務(wù)調(diào)度問題和虛擬機(jī)整合問題,國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)開展了一些研究,但仍然存在一些關(guān)鍵問題有待進(jìn)一步解決,主要體現(xiàn)在以下四點(diǎn):第一,現(xiàn)有針對云計(jì)算環(huán)境下任務(wù)調(diào)度的研究,往往是從用戶或云供應(yīng)商單方角度的激勵(lì)目標(biāo)出發(fā)而設(shè)計(jì)調(diào)度算法,無法保證用戶和云供應(yīng)商雙方的激勵(lì)目標(biāo)同時(shí)得到滿足。第二,現(xiàn)有針對云計(jì)算環(huán)境下工作流調(diào)度的研究,大多沒有考慮計(jì)算節(jié)點(diǎn)故障等因素的影響,所提出的模型和調(diào)度算法也往往不能反映云數(shù)據(jù)中心的實(shí)際情況。第三,負(fù)載均衡是云數(shù)據(jù)中心在進(jìn)行資源管理時(shí)需要考慮的關(guān)鍵因素之一,然而現(xiàn)有針對虛擬機(jī)整合的研究大多沒有考慮負(fù)載均衡這一因素。第四,現(xiàn)有針對虛擬機(jī)整合的研究,通常是按照虛擬機(jī)占用的資源、遷移次數(shù)等因素來選擇待遷移的虛擬機(jī),而忽略了虛擬機(jī)遷移開銷這一重要因素,導(dǎo)致所提出的虛擬機(jī)整合算法雖然能在一定程度上降低云數(shù)據(jù)中心的能耗,但同時(shí)也造成了較高的遷移開銷。針對現(xiàn)有研究存在的以上問題,本文對云計(jì)算環(huán)境下的任務(wù)調(diào)度與虛擬機(jī)整合開展了較為深入的研究,提出了相應(yīng)的模型和算法。本文的主要工作如下:1.針對現(xiàn)有研究存在的上述第一個(gè)問題,本文開展了考慮用戶和云供應(yīng)商雙方激勵(lì)目標(biāo)的任務(wù)調(diào)度研究。首先,提出了一種考慮用戶和云供應(yīng)商雙方激勵(lì)目標(biāo)的任務(wù)調(diào)度模型。其次,提出了一種基于貪心機(jī)制的動(dòng)態(tài)價(jià)格調(diào)度算法,該算法采用一種動(dòng)態(tài)價(jià)格機(jī)制,使云供應(yīng)商提供的計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源的價(jià)格滿足商品的市場價(jià)格規(guī)律。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在大部分情況下,所提出的算法能夠更好地滿足雙方的激勵(lì)目標(biāo)。2.針對現(xiàn)有研究存在的上述第二個(gè)問題,本文開展了考慮計(jì)算節(jié)點(diǎn)故障情況下的工作流調(diào)度研究。首先,推導(dǎo)出了在考慮計(jì)算節(jié)點(diǎn)故障的情況下,工作流完成時(shí)間的期望和工作流執(zhí)行開銷的期望的計(jì)算方法。其次,提出了一種工作流調(diào)度的多目標(biāo)優(yōu)化模型,該模型同時(shí)優(yōu)化工作流完成時(shí)間的期望和工作流任務(wù)執(zhí)行開銷的期望。最后,提出了一種基于Min-Min的開銷和時(shí)間加權(quán)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在實(shí)際中存在的計(jì)算節(jié)點(diǎn)故障及故障恢復(fù)確實(shí)影響了工作流的執(zhí)行性能,所提出的算法更加符合云數(shù)據(jù)中心的實(shí)際情況。3.針對現(xiàn)有研究存在的上述第三個(gè)問題,本文開展了考慮負(fù)載均衡的虛擬機(jī)整合研究。首先,提出了一種考慮負(fù)載均衡的虛擬機(jī)整合模型,該模型同時(shí)優(yōu)化云數(shù)據(jù)中心使用的計(jì)算節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)和這些使用的計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的負(fù)載均衡。其次,提出了一種基于貪婪機(jī)制的虛擬機(jī)整合算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的算法都能以少量地增加虛擬機(jī)遷移次數(shù)為代價(jià),在更大程度上降低云數(shù)據(jù)中心的能耗。4.針對現(xiàn)有研究存在的上述第四個(gè)問題,本文進(jìn)一步開展了遷移開銷感知的虛擬機(jī)整合研究。首先,提出了一種多限制條件下的虛擬機(jī)整合模型。其次,提出了一種遷移開銷感知的虛擬機(jī)整合算法,該算法每次通過選擇開銷因子最小的虛擬機(jī)進(jìn)行遷移,來減少虛擬機(jī)整合過程中的遷移開銷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的算法能夠在降低云數(shù)據(jù)中心能耗的同時(shí),在一定程度上減少虛擬機(jī)的遷移開銷。
[Abstract]:As a business model , cloud computing is one of the most important factors in cloud computing environment . The research on task scheduling and virtual machine integration in cloud computing environment is one of the most important factors in cloud computing environment . A virtual machine integration algorithm based on greedy mechanism is presented . A virtual machine integration algorithm based on the greedy mechanism is presented . The results show that the proposed algorithm can reduce the cost of virtual machine integration based on the greedy mechanism .

【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP302;TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

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3 鄧見光;云計(jì)算任務(wù)調(diào)度策略研究[D];華南理工大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：1723146