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虛擬化云中隨機任務與資源調度方法

發(fā)布時間:2018-05-10 12:01

  本文選題:云計算 + 隨機性感知; 參考:《系統工程與電子技術》2017年02期


【摘要】:任務和資源調度方法是云系統的關鍵技術之一。但是,現有的研究往往忽略實時任務的高動態(tài)性和任務執(zhí)行時間的隨機性,使得調度方案的實際性能與期望性能相差甚遠。針對以上問題,本文設計一個隨機性感知的調度框架;提出一個啟發(fā)式調度算法集成前攝性和反應式策略(proactive and reactive strategy,PRS)來對任務進行調度,以提高云系統保障實時任務時效性的能力;并提出3個計算資源伸縮策略來動態(tài)調整計算資源,以減少能量消耗。最后,通過實驗將算法PRS的性能與其他4個算法進行比較。實驗結果表明,在任務完成率和能耗方面,算法PRS的性能比已有算法提高13.85%和17.23%。
[Abstract]:Task and resource scheduling is one of the key technologies in cloud systems. However, existing researches often ignore the high dynamic nature of real-time tasks and the randomness of task execution time, which makes the actual performance of scheduling scheme far different from expected performance. Aiming at the above problems, this paper designs a random-aware scheduling framework, and proposes a heuristic scheduling algorithm which integrates proactive and reactive strategy and PRSs to schedule tasks. In order to improve the ability of cloud system to guarantee the timeliness of real-time tasks, three computing resource scaling strategies are proposed to dynamically adjust computing resources to reduce energy consumption. Finally, the performance of the algorithm PRS is compared with the other four algorithms through experiments. The experimental results show that the performance of the algorithm PRS is 13.85% and 17.23% higher than that of the existing algorithms in terms of task completion rate and energy consumption.
【作者單位】: 國防科學技術大學信息系統工程重點實驗室;
【基金】:國家自然科學基金(61572511,11428101)資助課題
【分類號】:TP301.6

【相似文獻】

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