發(fā)布時間：2019-01-08 20:39

【摘要】：在云計算這種商業(yè)化的計算模型和服務模式中,如何根據(jù)用戶提交的任務需求,對資源進行合理的按需分配是云計算調度的重要研究內容,但目前該領域還存在很多如資源的動態(tài)性、超大規(guī)模、高能耗、任務對資源需求的多樣性及任務的多樣化約束等問題,這些問題會影響云計算中的調度效率乃至云計算的服務質量并成為云計算發(fā)展的制約因素,因此在考慮調度問題時若能面向這些問題考慮任務和資源的相關特性有針對性地提出相應調度優(yōu)化方法將有利于調度效率和服務質量的提高,更有利于云計算的發(fā)展。本文首先對論文的主要研究問題——云計算中的調度問題進行了比較全面的調研分析。探討了目前云計算調度的研究現(xiàn)狀,并從以性能為中心、服務質量為中心和經(jīng)濟原則為中心這三個方面對相關研究工作以及當前主流云計算平臺所采用的云計算調度方法進行深入分析,歸納總結了現(xiàn)有云計算調度的研究中存在的一些問題。針對這些問題,本文在考慮任務特性和資源約束的基礎上提出了一系列的調度優(yōu)化方法。(1)為了更好的描述和體現(xiàn)云計算中資源的動態(tài)性、任務的多樣性、資源和任務的多約束等特性,本文提出了一個基于熵優(yōu)化的資源任務模型。對任務和資源特性進行分析挖掘,根據(jù)任務和資源特性對資源進行預處理。針對任務多樣性采用聚類的方法對任務進行分類,并利用動態(tài)評估指標按照資源的計算能力對資源進行動態(tài)聚類,同時根據(jù)資源的負載對資源進行動態(tài)評估,將資源負載分為過載、過閑和正常三種狀態(tài)。在對資源和任務預處理的基礎上提出了一個基于熵優(yōu)化原理的資源任務模型,根據(jù)不同任務分布對應的熵值,從熵最大時滿足的任務和資源約束的角度,反映了任務對資源的需求特性和任務本身的特點,并實現(xiàn)了保障用戶和資源提供者雙方利益的目標。該模型具有一定通用性,可適合各種不同的云計算應用中。(2)為解決資源的動態(tài)性、超大規(guī)模特性和能耗等問題,本文提出了一個能耗感知的動態(tài)調度優(yōu)化方法——STDWEM(Self-adaptive Threshold Dynamic Weighted Evaluation and Scheduling Mothod)。針對云資源的動態(tài)性和超大規(guī)模特性,在資源任務模型的動態(tài)負載評估基礎上,提出了一個能耗感知的動態(tài)調度優(yōu)化方法。該方法對評估結果將過載資源遷移以均衡負載,提高資源利用率;將過閑資源釋放以節(jié)省能耗,從而實現(xiàn)多目標的資源整合優(yōu)化。在資源遷移時引入了任務遷移系數(shù)及自適應閾值,即在任務分配時考慮資源的負載狀態(tài)。同時該調度方法還包括一個能耗評估模型,該模型可以定量描述資源整合前后的能耗。為驗證該調度方法的有效性,實驗分別驗證了該方法在調度性能、動態(tài)自適應性、能耗等方面的效果。實驗結果證明對資源動態(tài)聚類和任務調度時考慮資源負載都有利于調度效率的提高。相對于類似采用資源評估和考慮能耗的調度方法,該方法能明顯減少能耗,最大有近31.5%的能耗節(jié)省。而且在響應時間和系統(tǒng)利用率方面都有非常大的優(yōu)勢,尤其是當資源動態(tài)加入或退出時,表現(xiàn)出很好的穩(wěn)定性和自適應性。(3)針對資源動態(tài)性及其任務對資源需求的多樣化差異問題,本文提出了一個多隊列錯峰調度方法——MIPSM(Multi-queue Interlacing Peak Scheduling Method)。首先利用資源任務模型中的任務分類方法將任務劃分為三個隊列——CPU密集型、I/O密集型和內存密集型,在任務分類時可以根據(jù)權重調節(jié)因子調整CPU、I/O和內存的權重,從而對不同應用的任務體現(xiàn)不同的側重。在任務分類的基礎上根據(jù)任務對資源的差異需求有針對性地分配資源,同時考慮資源的負載狀態(tài),對資源按CPU、I/O和內存負載進行排序,調度時將三個隊列的任務分別調度至該指標負載較輕的資源上,通過錯峰調度滿足任務對資源的差異化需求。本文在仿真環(huán)境和真實日志上分別驗證了調度方法的效果,實驗結果證明,任務分類明顯有利于提高調度效率,相對于其它采用任務分類的類似方法,本文的調度方法在響應時間、資源利用率、截止時間違反率等方面都有很好的表現(xiàn),尤其是隨著任務數(shù)的增多,表現(xiàn)出更大的優(yōu)勢。(4)針對云計算中任務的面臨來自用戶、資源等多樣性約束問題,本文提出了一個面向任務約束多樣性的多目標優(yōu)化調度方法——MOSACO(Multi-objective Optimization Scheduling Method Based on Ant Colony Optimization Algorithm)。首先提出了兩種單目標調度優(yōu)化策略—Time-First和Cost-First,分別以截止時間和費用優(yōu)先滿足任務的截止時間、預算費用等多樣性約束。同時為最大化用戶QoS和資源提供商利益,采用資源任務模型中提出的熵優(yōu)化模型中用戶和資源提供商的目標函數(shù)約束,結合兩個調度優(yōu)化方法建立了多目標優(yōu)化調度模型,并通過蟻群算法來求解。實驗分別采用了仿真實驗和混合云應用實例實驗進行驗證,結果顯示,相比其它考慮費用和截止時間約束的類似方法,單目標優(yōu)化策略Cost-First和Time-First分別在費用和調度完成時間方面表現(xiàn)出較大優(yōu)勢,而且本文的多目標優(yōu)化方法無論在調度完成時間、費用、截止時間超出率和資源利用率等方面都表現(xiàn)很好,證明了本文所提調度方法的有效性。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;TP3

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本文編號：2405090