發(fā)布時間：2018-02-16 00:26

  本文關(guān)鍵詞： 云計算 工作流 粒子群算法 負(fù)載感知　出處：《華南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為提高云計算系統(tǒng)的資源利用率,優(yōu)化系統(tǒng)性能,同時兼顧用戶的服務(wù)質(zhì)量(Qo S)需求約束,文中結(jié)合云計算和工作流建立了云工作流系統(tǒng),給出了具有兩個調(diào)度階段的系統(tǒng)資源調(diào)度模型.在第1階段中,考慮了Qo S的時間及價格約束、工作流內(nèi)各個任務(wù)之間的依賴關(guān)系以及各個任務(wù)所產(chǎn)生的中間數(shù)據(jù)的處理,提出了改進(jìn)的粒子群優(yōu)化(MPSO)算法,并利用Pareto獲得最優(yōu)解,以提高調(diào)度效率;在第2階段中,考慮了資源在主機(jī)上的分配情況,提出了具有負(fù)載感知的調(diào)度策略,根據(jù)系統(tǒng)的負(fù)載情況進(jìn)行資源調(diào)度,以提高系統(tǒng)的資源利用率.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在云工作流系統(tǒng)的資源優(yōu)化調(diào)度中,與經(jīng)典的異構(gòu)最早完成時間算法、單目標(biāo)優(yōu)化的遺傳算法相比,MPSO算法的任務(wù)執(zhí)行速度更快、資源利用率更高,能滿足用戶的Qo S需求;具有負(fù)載感知的調(diào)度策略能更有效地根據(jù)負(fù)載情況進(jìn)行調(diào)度,提高任務(wù)執(zhí)行的效率和資源利用率.
[Abstract]:In order to improve the resource utilization of cloud computing system, optimize the system performance and take into account the quality of service (QoS) requirement constraints of users, a cloud workflow system is established based on cloud computing and workflow. The system resource scheduling model with two scheduling stages is given. In the first stage, the time and price constraints of QoS, the dependencies between tasks in workflow and the processing of intermediate data generated by each task are considered. An improved particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed, and the optimal solution is obtained by using Pareto to improve the scheduling efficiency. In the second stage, considering the allocation of resources on the host, a load-aware scheduling strategy is proposed. Resource scheduling is carried out according to the load of the system in order to improve the resource utilization of the system. The experimental results show that in the resource optimization scheduling of the cloud workflow system, it is the earliest completion time algorithm with the classic isomerism. Compared with MPSO, the single objective optimization genetic algorithm has higher task execution speed and higher resource utilization, which can meet the needs of users' QoS, and the load-aware scheduling strategy can be more effectively scheduled according to the load situation. Improve task execution efficiency and resource utilization.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;東北大學(xué)秦皇島分�？刂乒こ虒W(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61300194)~~
【分類號】：TP18

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本文編號：1514233