【摘要】：針對(duì)混合云環(huán)境包含大量異構(gòu)云計(jì)算節(jié)點(diǎn)的情況,提出二次聚類方法,依據(jù)資源的綜合特性,將異構(gòu)資源進(jìn)行分簇,將任務(wù)分發(fā)到合適的資源聚類,縮小任務(wù)搜索空間.在此基礎(chǔ)上,結(jié)合私有云的安全可靠性、公有云的可擴(kuò)展性以及用戶需求的多樣性,提出混合云環(huán)境下多目標(biāo)優(yōu)化的任務(wù)調(diào)度算法.該算法首先在私有云優(yōu)先調(diào)度截止時(shí)間短的任務(wù),對(duì)于每個(gè)聚類,將任務(wù)分配給完成時(shí)間最接近于其結(jié)束時(shí)間的資源,以完成更多的任務(wù);將溢出的高負(fù)載任務(wù)轉(zhuǎn)移到公有云聚類執(zhí)行,結(jié)合任務(wù)的計(jì)算成本、通信開銷和截止時(shí)間的約束,選擇費(fèi)用最低的資源.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)無聚類的算法相比,該算法降低了執(zhí)行費(fèi)用,同時(shí)提高了資源利用率和用戶滿意度.
[Abstract]:In view of the fact that the hybrid cloud environment contains a large number of heterogeneous cloud computing nodes, a secondary clustering method is proposed. According to the comprehensive characteristics of the resources, the heterogeneous resources are grouped, the tasks are distributed to the appropriate resource clustering, and the task search space is reduced. On this basis, combined with the security and reliability of private cloud, the scalability of public cloud and the diversity of user requirements, a multi-objective optimization task scheduling algorithm in hybrid cloud environment is proposed. First of all, the algorithm gives priority to scheduling tasks with short deadline in the private cloud. For each clustering, the task is allocated to the resources whose completion time is closest to its end time in order to complete more tasks. The overflow high load task is transferred to the public cloud clustering to execute, and the resources with the lowest cost are selected according to the constraints of task calculation cost, communication overhead and deadline. The experimental results show that compared with the traditional clustering-free algorithm, this algorithm reduces the execution cost and improves the resource utilization and user satisfaction.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)交通數(shù)據(jù)分析與挖掘北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61300176) 中央高校基本科研基金資助項(xiàng)目(2016JBM019)
【分類號(hào)】：TP301.6

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本文編號(hào)：2486610