本文關鍵詞：云計算環(huán)境下基于模糊聚類的并行調(diào)度策略研究　出處：《計算機科學》2014年08期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 云計算 并行調(diào)度 模糊聚類 任務資源混合聚類 貝葉斯分類算法

【摘要】：并行任務調(diào)度是分布式計算研究的核心問題之一,其結(jié)合大規(guī)模的石油地震勘探數(shù)據(jù)在處理過程中對高性能計算的需求,研究云計算環(huán)境下地震資料數(shù)據(jù)的并行調(diào)度問題。由于地震資料數(shù)據(jù)規(guī)模較大,因此通常將大作業(yè)進行分割,通過并行處理獲得較高的處理效率。對任務進行并行處理的一個關鍵問題是如何將劃分后的任務分配到合適的調(diào)度節(jié)點,最高效的情況是使云計算環(huán)境中的每一個資源節(jié)點都在進行計算,并且計算性能高的節(jié)點執(zhí)行作業(yè)塊大且復雜的任務,性能相對低的資源節(jié)點則運行對計算性能要求不高的任務或小任務,以達到整體上的負載平衡。因此基于模糊聚類思想,提出一種任務與資源混合聚類的調(diào)度優(yōu)化策略,以作業(yè)與資源節(jié)點屬性的匹配程度為基準,對并行作業(yè)進行聚類劃分求解,在縮小任務調(diào)度規(guī)模的同時,為動態(tài)調(diào)度任務奠定基礎。在劃分完成后引入基于改進的貝葉斯分類調(diào)度算法,將資源節(jié)點依據(jù)其實時負載情況與隊列中的作業(yè)進行快速的匹配。實驗證實,此方案具有較高的執(zhí)行效率。
[Abstract]:......
【作者單位】： 中國石油大學計算機與通信工程學院;
【基金】：中國石油天然氣集團公司石油科技中青年創(chuàng)新基金項目(07E1024) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(13CX02032A)資助
【分類號】：TP393.01
【正文快照】： 1引言在目前主流的分布式計算環(huán)境中,研究作業(yè)的并行調(diào)度[1]問題成為提高作業(yè)效率的一個主要攻克方向,也是該領域未來的主要研究點之一。云計算環(huán)境中包括同構(gòu)或異構(gòu)的多資源、多集群環(huán)境,各個資源節(jié)點的計算能力一般不會完全相同,作業(yè)服務器處理并行作業(yè)時需考慮節(jié)點間的執(zhí)行

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