本文關(guān)鍵詞：云計算環(huán)境下工作流應(yīng)用的資源供應(yīng)方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：云計算應(yīng)用通常需要整合多個具有依賴關(guān)系的操作實現(xiàn)復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯。具有依賴關(guān)系的任務(wù)集合可以用工作流建模。云工作流應(yīng)用的負(fù)載隨時間變化,云用戶必須根據(jù)應(yīng)用的需求實時申請和釋放資源。工作流應(yīng)用的不同任務(wù)特點、偏序關(guān)系、數(shù)據(jù)本地化、軟件本地化和云計算的按區(qū)間計費模型等使得云工作流應(yīng)用的資源動態(tài)供應(yīng)更加復(fù)雜。為不同類型應(yīng)用設(shè)計合適的資源動態(tài)擴展與釋放方法以最小化資源租賃總成本是云計算的關(guān)鍵問題。論文的主要工作體現(xiàn)在：(1)基于非共享服務(wù)的工作流調(diào)度與優(yōu)化。提出基于全關(guān)鍵路徑優(yōu)化的快速啟發(fā)式方法。該方法將關(guān)鍵路徑優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)多段決策問題。提出基于動態(tài)規(guī)劃的多目標(biāo)多段決策問題求解方法。在滿足截止期約束下,該方法從Pareto解集中挑選成本最低的解作為原關(guān)鍵路徑優(yōu)化問題的解。通過迭代優(yōu)化多條全關(guān)鍵路徑,最小化工作流應(yīng)用的非共享服務(wù)租賃總成本。(2)基于共享服務(wù)的工作流資源供應(yīng)方法。傳統(tǒng)服務(wù)計算中服務(wù)按次收費,已經(jīng)租賃的服務(wù)實例不能被工作流內(nèi)部任務(wù)共享,導(dǎo)致資源浪費。結(jié)合云計算中服務(wù)按區(qū)間計費的特點,通過對已租賃時間片進行重用,提高資源利用率。提出考慮按區(qū)間計費、數(shù)據(jù)本地化和軟件本地化的工作流資源動態(tài)供應(yīng)方法。該方法主要包括基于CPLEX的截止期劃分方法和基于多規(guī)則的時間槽匹配算法。(3)不可拆分批處理工作流資源供應(yīng)方法。一個批處理任務(wù)通常需要租賃多個服務(wù)實例(例如,多個虛擬機)。提出的資源供應(yīng)方法通過在不同的批處理任務(wù)之間共享虛擬機集群的方式提高資源利用率。在不考慮按區(qū)間計費的條件下,該方法首先將原問題轉(zhuǎn)化為傳統(tǒng)的非共享服務(wù)選擇問題,然后利用非共享服務(wù)的求解方法進行截止期劃分。最后提出考慮執(zhí)行效率和時間片利用率的的時間槽選擇方法。(4)可拆分批處理工作流的資源供應(yīng)方法。為進一步提高批處理工作流的資源利用率,有些資源管理系統(tǒng)中(例如YARN)批處理任務(wù)可以被拆分調(diào)度。本文提出基于單元的截止期劃分方式和可拆分式任務(wù)調(diào)度方法。該方法首先利用最小預(yù)期浪費成本優(yōu)先的方法將工作流總截止期合理的分配到多個具有競爭關(guān)系的任務(wù)單元。然后基于任務(wù)截止期,將批處理工作流的任務(wù)分別調(diào)度到合適的時間槽。
【關(guān)鍵詞】：云計算 工作流 資源供應(yīng) 區(qū)間計費 共享服務(wù) 批處理任務(wù)
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.52
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-15
• 1.1 研究依據(jù)8-9
• 1.2 研究現(xiàn)狀與分析9-13
• 1.2.1 非共享服務(wù)11
• 1.2.2 可共享服務(wù)11-12
• 1.2.3 批處理工作流12-13
• 1.2.4 研究現(xiàn)狀總結(jié)13
• 1.3本文內(nèi)容13-15
• 第2章 基于非共享服務(wù)的工作流資源供應(yīng)15-27
• 2.1 基于迭代全關(guān)鍵路徑的啟發(fā)式方法16-22
• 2.1.1 基于最便宜服務(wù)的迭代全關(guān)鍵路徑生成方法17-18
• 2.1.2 基于多目標(biāo)多段決策的關(guān)鍵路徑優(yōu)化方法18-19
• 2.1.3 CPI算法描述19-21
• 2.1.4 CPI算法示例21
• 2.1.5 復(fù)雜度分析21-22
• 2.2 實驗結(jié)果22-25
• 2.2.1 測試實例22-23
• 2.2.2 與已有算法的實驗對比結(jié)果23-25
• 2.3 本章小結(jié)25-27
• 第3章 基于共享服務(wù)的工作流資源供應(yīng)27-52
• 3.1 問題描述27-30
• 3.2 提出的啟發(fā)式方法30-40
• 3.2.1 工作流截止期劃分30-33
• 3.2.2 基于多規(guī)則的任務(wù)調(diào)度33-39
• 3.2.3 啟發(fā)式任務(wù)調(diào)度算法MRH39-40
• 3.2.4 復(fù)雜度分析40
• 3.3 實驗結(jié)果40-50
• 3.3.1 測試工作流實例40
• 3.3.2 對比的算法40-41
• 3.3.3 實驗參數(shù)41
• 3.3.4 啟發(fā)式規(guī)則權(quán)重選擇41-42
• 3.3.5 實驗結(jié)果42-50
• 3.4 本章小結(jié)50-52
• 第4章 不可拆分批處理工作流資源供應(yīng)52-72
• 4.1 問題描述52-54
• 4.1.1 批處理工作流應(yīng)用52
• 4.1.2 服務(wù)52-54
• 4.1.3 批處理工作流調(diào)度54
• 4.2 批處理工作流調(diào)度的啟發(fā)式方法54-63
• 4.2.1 批處理任務(wù)截止期劃分54-57
• 4.2.2 共享服務(wù)上的任務(wù)調(diào)度算法LHCM57-62
• 4.2.3 復(fù)雜度分析62-63
• 4.3 實驗結(jié)果63-67
• 4.3.1 測試實例63-64
• 4.3.2 實驗結(jié)果分析64-67
• 4.4 本章小結(jié)67-72
• 第5章 可拆分批處理工作流資源供應(yīng)72-92
• 5.1 C-YARN系統(tǒng)73-74
• 5.2 批處理工作流應(yīng)用74
• 5.3 啟發(fā)式方法74-82
• 5.3.1 任務(wù)單元劃分75-76
• 5.3.2 基于任務(wù)單元的截止期劃分76-80
• 5.3.3 任務(wù)調(diào)度策略80-81
• 5.3.4 基于單元感知的URH81-82
• 5.4 URH算法的性能評估82-85
• 5.4.1 測試工作流實例82-83
• 5.4.2 對比的算法83
• 5.4.3 實驗結(jié)果83-85
• 5.5 改進的URH85-88
• 5.5.1 任務(wù)右移操作85-86
• 5.5.2 浪費預(yù)測規(guī)則86
• 5.5.3 改進的任務(wù)調(diào)度方法描述86
• 5.5.4 改進的URH86-88
• 5.6 綜合性能評估88-91
• 5.6.1 任務(wù)右移策略的評估結(jié)果88
• 5.6.2 預(yù)計浪費成本規(guī)則的評估結(jié)果88-90
• 5.6.3 綜合實驗結(jié)果90-91
• 5.7 本章小結(jié)91-92
• 第6章 總結(jié)與展望92-94
• 6.1 總結(jié)92
• 6.2 未來研究方向92-94
• 致謝94-95
• 參考文獻95-102
• 作者簡介102-103

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  本文關(guān)鍵詞：云計算環(huán)境下工作流應(yīng)用的資源供應(yīng)方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：418731