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基于資源分組的多約束云工作流調(diào)度算法

發(fā)布時(shí)間:2018-10-19 13:27
【摘要】:已有的云工作流調(diào)度算法采用全局搜索方式進(jìn)行資源選取,存在計(jì)算成本高、對(duì)大規(guī)模云系統(tǒng)適應(yīng)性差的問題。該文提出了基于資源分組的多約束云工作流調(diào)度算法,采用有向無環(huán)圖的方法,對(duì)云工作流中的多任務(wù)之間的執(zhí)行順序和數(shù)據(jù)交換等屬性進(jìn)行量化建模;使用模糊聚類方法實(shí)現(xiàn)基于資源多維特征的分組處理,降低工作流任務(wù)到資源匹配過程中的搜索空間;并引入執(zhí)行時(shí)間和成本預(yù)算約束,將工作流的任務(wù)調(diào)度問題轉(zhuǎn)化為有約束條件的極小極大問題進(jìn)行快速求解。仿真測(cè)試表明,該算法顯著降低了任務(wù)執(zhí)行完成時(shí)間和成本。
[Abstract]:The existing cloud workflow scheduling algorithms use the global search method to select resources, which has the problem of high computational cost and poor adaptability to large-scale cloud systems. In this paper, a multi-constrained cloud workflow scheduling algorithm based on resource grouping is proposed. Using directed acyclic graph, the execution order and data exchange among multi-tasks in cloud workflow are quantitatively modeled. The fuzzy clustering method is used to implement the grouping processing based on multi-dimensional feature of resources, which reduces the search space between workflow task and resource matching, and introduces execution time and cost budget constraints. The task scheduling problem of workflow is transformed into a constrained minimax problem to be solved quickly. Simulation results show that the algorithm can significantly reduce the completion time and cost of task execution.
【作者單位】: 電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】:四川省科技支撐計(jì)劃(2016GZ0075,2016GZ0077) 四川省技技廳國(guó)際合作項(xiàng)目(2017HH0075)
【分類號(hào)】:TP311

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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6 蒙煥;面向財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心的財(cái)務(wù)報(bào)賬系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];上海交通大學(xué);2014年

7 彭德安;面向SAP的備件分配和下單軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];上海交通大學(xué);2014年

8 李佳;面向云工作流的切片與調(diào)度方法[D];大連理工大學(xué);2015年

9 戴潔;異構(gòu)系統(tǒng)多工作流在線調(diào)度算法研究[D];大連理工大學(xué);2015年

10 陳征;通信感知的DAG工作流費(fèi)用優(yōu)化模型及算法[D];大連理工大學(xué);2015年



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