針對傳統(tǒng)算法處理云環(huán)境中任務(wù)調(diào)度時出現(xiàn)的尋優(yōu)性能差以及尋優(yōu)方案不能滿足用戶多樣性需求的問題,在考慮任務(wù)完成時間、完成成本以及資源閑置率3個優(yōu)化目標(biāo)的情況下,文中通過模擬啟發(fā)式算法調(diào)度過程(初始化—適應(yīng)度評估—任務(wù)調(diào)度—選擇),建構(gòu)了一種層次評估和動態(tài)選擇模型(Hierarchy Evaluation and Dynamic Selection Model,HEDSM)。在初始化階段,利用傳統(tǒng)的表調(diào)度算法(Heterogeneous Earliest Finish Time,HEFT)對工作流任務(wù)模型進(jìn)行預(yù)處理,保證任務(wù)具有一定的優(yōu)先級。在適應(yīng)度評估階段,從云用戶和云服務(wù)提供商兩個層次構(gòu)建不同的方案評估模型來同時滿足兩方面的需求。在任務(wù)調(diào)度階段,設(shè)置兩步調(diào)度:1)設(shè)置策略集,對任務(wù)進(jìn)行預(yù)調(diào)度,保證生成的預(yù)調(diào)度方案繼承各個策略的調(diào)度優(yōu)勢;2)設(shè)置任務(wù)遷移策略,對預(yù)調(diào)度方案進(jìn)行處理,以此提升算法的尋優(yōu)性能。在選擇階段,根據(jù)不同的評估模型在方案集中選擇合適的調(diào)度方案。實驗利用WorkflowSim仿真平臺,采用科學(xué)工作流實例進(jìn)行實驗,將傳統(tǒng)的Min-Min,Max-Min,FCFS調(diào)度策略以及...

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圖5最終遷移圖

圖5是最終的遷移結(jié)果,完成時間為53.17s,完成成本為67.958元,資源閑置率為21.4%。4仿真實驗

圖1任務(wù)調(diào)度體系

云環(huán)境下的任務(wù)調(diào)度體系結(jié)構(gòu)如圖1所示,該調(diào)度結(jié)構(gòu)包括用戶提交的任務(wù)、任務(wù)調(diào)度中心和計算機(jī)群。其中,任務(wù)調(diào)度中心是該體系結(jié)構(gòu)的核心模塊,包括計算任務(wù)生成、任務(wù)處理、調(diào)度方案評估、策略選擇和任務(wù)分配五大功能,任務(wù)調(diào)度中心的重要目標(biāo)是針對用戶提交上來的任務(wù),選擇合適的策略,生成最優(yōu)的調(diào)....

圖2工作流圖

定義1任務(wù)圖可以表示為一個二元組:G=〈T,E〉,其中T={Tj|1<j<n}表示任務(wù)的集合,Tj={id,pesNumber,length,Parlist,childlist,filelist}表示一個單獨的任務(wù),其中,pesNumber描述計算機(jī)資源的屬性,表示須將任務(wù)Tj....

圖3任務(wù)調(diào)度圖

圖2是已經(jīng)初始化的一個DAG圖,表1是對應(yīng)的DAG任務(wù)圖在各個虛擬資源上的計算代價。以策略集中的Min-Min為例,首先DAG任務(wù)圖經(jīng)過Min-Min策略預(yù)調(diào)度后,得到圖3的任務(wù)調(diào)度情況。其中,虛擬機(jī)的啟動時間為0.15s,關(guān)閉時間為0.1s,根據(jù)式(1)、式(5)及式(7)....

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