發(fā)布時間：2018-04-08 20:08

  本文選題：云計算　切入點：任務調(diào)度　出處：《電子科技大學》2017年博士論文

【摘要】：云計算能夠使用戶通過互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)泛在、按需、便捷地訪問各種共享的計算資源,如服務器、網(wǎng)絡(luò)、存儲、應用程序等。作為一種商業(yè)模式,云計算為用戶提供按需定制、按用付費的資源獲取方式,受到了越來越多用戶的歡迎,成為當前信息通信技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點之一。云數(shù)據(jù)中心計算節(jié)點資源的異構(gòu)性、用戶提交任務請求的動態(tài)性和海量性、以及云數(shù)據(jù)中心的規(guī)模越來越大等因素,對云計算環(huán)境下的任務調(diào)度與虛擬機整合帶來了挑戰(zhàn),得到了工業(yè)界和學術(shù)界的廣泛關(guān)注。目前,針對云計算環(huán)境下的任務調(diào)度問題和虛擬機整合問題,國內(nèi)外學者已經(jīng)開展了一些研究,但仍然存在一些關(guān)鍵問題有待進一步解決,主要體現(xiàn)在以下四點:第一,現(xiàn)有針對云計算環(huán)境下任務調(diào)度的研究,往往是從用戶或云供應商單方角度的激勵目標出發(fā)而設(shè)計調(diào)度算法,無法保證用戶和云供應商雙方的激勵目標同時得到滿足。第二,現(xiàn)有針對云計算環(huán)境下工作流調(diào)度的研究,大多沒有考慮計算節(jié)點故障等因素的影響,所提出的模型和調(diào)度算法也往往不能反映云數(shù)據(jù)中心的實際情況。第三,負載均衡是云數(shù)據(jù)中心在進行資源管理時需要考慮的關(guān)鍵因素之一,然而現(xiàn)有針對虛擬機整合的研究大多沒有考慮負載均衡這一因素。第四,現(xiàn)有針對虛擬機整合的研究,通常是按照虛擬機占用的資源、遷移次數(shù)等因素來選擇待遷移的虛擬機,而忽略了虛擬機遷移開銷這一重要因素,導致所提出的虛擬機整合算法雖然能在一定程度上降低云數(shù)據(jù)中心的能耗,但同時也造成了較高的遷移開銷。針對現(xiàn)有研究存在的以上問題,本文對云計算環(huán)境下的任務調(diào)度與虛擬機整合開展了較為深入的研究,提出了相應的模型和算法。本文的主要工作如下:1.針對現(xiàn)有研究存在的上述第一個問題,本文開展了考慮用戶和云供應商雙方激勵目標的任務調(diào)度研究。首先,提出了一種考慮用戶和云供應商雙方激勵目標的任務調(diào)度模型。其次,提出了一種基于貪心機制的動態(tài)價格調(diào)度算法,該算法采用一種動態(tài)價格機制,使云供應商提供的計算節(jié)點資源的價格滿足商品的市場價格規(guī)律。實驗結(jié)果表明,在大部分情況下,所提出的算法能夠更好地滿足雙方的激勵目標。2.針對現(xiàn)有研究存在的上述第二個問題,本文開展了考慮計算節(jié)點故障情況下的工作流調(diào)度研究。首先,推導出了在考慮計算節(jié)點故障的情況下,工作流完成時間的期望和工作流執(zhí)行開銷的期望的計算方法。其次,提出了一種工作流調(diào)度的多目標優(yōu)化模型,該模型同時優(yōu)化工作流完成時間的期望和工作流任務執(zhí)行開銷的期望。最后,提出了一種基于Min-Min的開銷和時間加權(quán)算法。實驗結(jié)果表明,在實際中存在的計算節(jié)點故障及故障恢復確實影響了工作流的執(zhí)行性能,所提出的算法更加符合云數(shù)據(jù)中心的實際情況。3.針對現(xiàn)有研究存在的上述第三個問題,本文開展了考慮負載均衡的虛擬機整合研究。首先,提出了一種考慮負載均衡的虛擬機整合模型,該模型同時優(yōu)化云數(shù)據(jù)中心使用的計算節(jié)點個數(shù)和這些使用的計算節(jié)點之間的負載均衡。其次,提出了一種基于貪婪機制的虛擬機整合算法。實驗結(jié)果表明,所提出的算法都能以少量地增加虛擬機遷移次數(shù)為代價,在更大程度上降低云數(shù)據(jù)中心的能耗。4.針對現(xiàn)有研究存在的上述第四個問題,本文進一步開展了遷移開銷感知的虛擬機整合研究。首先,提出了一種多限制條件下的虛擬機整合模型。其次,提出了一種遷移開銷感知的虛擬機整合算法,該算法每次通過選擇開銷因子最小的虛擬機進行遷移,來減少虛擬機整合過程中的遷移開銷。實驗結(jié)果表明,所提出的算法能夠在降低云數(shù)據(jù)中心能耗的同時,在一定程度上減少虛擬機的遷移開銷。
[Abstract]:As a business model , cloud computing is one of the most important factors in cloud computing environment . The research on task scheduling and virtual machine integration in cloud computing environment is one of the most important factors in cloud computing environment . A virtual machine integration algorithm based on greedy mechanism is presented . A virtual machine integration algorithm based on the greedy mechanism is presented . The results show that the proposed algorithm can reduce the cost of virtual machine integration based on the greedy mechanism .

【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP302;TP301.6

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李智勇;陳少淼;楊波;李仁發(fā);;異構(gòu)云環(huán)境多目標Memetic優(yōu)化任務調(diào)度方法[J];計算機學報;2016年02期

2 張歡;李仁發(fā);黃晶;;一種遷移開銷感知的虛擬機動態(tài)整合算法[J];計算機工程與應用;2016年21期

3 羅剛毅;錢柱中;陸桑璐;;一種基于網(wǎng)絡(luò)感知的虛擬機再調(diào)度算法[J];計算機學報;2015年05期

4 田國忠;肖創(chuàng)柏;謝軍奇;;一種多DAG任務共享異構(gòu)資源調(diào)度的費用優(yōu)化方法[J];電子學報;2014年09期

5 李銘夫;畢經(jīng)平;李忠誠;;資源調(diào)度等待開銷感知的虛擬機整合[J];軟件學報;2014年07期

6 周景才;張滬寅;查文亮;陳毅波;;云計算環(huán)境下基于用戶行為特征的資源分配策略[J];計算機研究與發(fā)展;2014年05期

7 胡元元;林滸;李鴻彬;;IaaS云中最小遷移代價的虛擬機放置算法[J];小型微型計算機系統(tǒng);2014年04期

8 王光波;馬自堂;孫磊;;云環(huán)境下面向負載均衡的分布式虛擬機遷移研究[J];計算機應用與軟件;2013年10期

9 孫大為;常桂然;陳東;王興偉;;云計算環(huán)境中綠色服務級目標的分析、量化、建模及評價[J];計算機學報;2013年07期

10 鄧維;劉方明;金海;李丹;;云計算數(shù)據(jù)中心的新能源應用:研究現(xiàn)狀與趨勢[J];計算機學報;2013年03期

相關(guān)博士學位論文 前4條

1 金剛;云環(huán)境下任務調(diào)度關(guān)鍵問題研究[D];吉林大學;2015年

2 郭力爭;云計算環(huán)境下資源部署與任務調(diào)度研究[D];東華大學;2015年

3 鄧見光;云計算任務調(diào)度策略研究[D];華南理工大學;2014年

4 鄧莉;基于虛擬機遷移的動態(tài)資源配置研究[D];華中科技大學;2013年

，

本文編號：1723146