资源调度策略

一体化桌面云架构下资源的调度与管理(见附件《面向一体化桌面云架构的资源调度与管理策略》)

在一体化的桌面云架构中，将以此资源调度过程划分为四个步骤：资源请求、资源探测、资源选择、资源监控。

为统一管理这些虚拟资源，将每个可用的虚拟资源抽象成一个可调度单元（Unit），每个Unit 由一个二元组V（C，M）确定，其中C 表示CPU 大小，M 表示内存大小。则一台

物理服务器Si 最多能虚拟的Unit 数为：单数据中心可用资源总数为

,。同时引入分组的思想，将具有相同使用特点的资源分组，从而避

免因统一调度大量无规则资源对云平台性能的消耗，即为可调度单元引入新属性F，每个Unit 由一个三元组V（C，M，F）决定，其中F 表示资源的核心特性，结合上文对生产任务型终端的分类，生产任务型场景下共包含三类不同特性的虚拟资源。当用户登入云平台，并输入相应能力需求即完成了资源请求。云平台接到用户资源请求之后，会首先通过安装在每台服务器节点上的数据收集模块探测节点负载信息（即：计算每个资源节点剩余的不同特性的可用资源数量）与服务器响应时间。

然后采用动态优先权（Priority）算法，选择Priority 值最高节点，将其上与用户特性相匹配的虚拟资源交付给用户。动态优先权（Priority）算法即将服务器分组,给每个组定义不同优先权，用户请求会分配给优先权最高的服务器组（在同一组内，采用轮询或比率算法，分配用户的请求）。每组服务器的Priority 值由当前节点的负载情况与服务器响应时间共同决定。动态优先权算法的核心思想是用户请求由当前负载最小且响应最短的资源节点承载。

Pr iority = Unit total ×F + LT ×μ,其中F表示用户需求特性权重，LT表示服务器

响应时间，μ表示时间优先权转换比。当用户请求到达时，Priority 值动态更新。

最后云平台会跟根据运行在每个节点上的Agent 反馈的状态信息对每个服务器节点进行实时监控，一旦某个节点发生故障，云平台会将用户桌面迁移至其他资源节点。

虚拟机平台下虚拟资源的自适应分配策略与机制研究（颜燕娜杭州电子科技大学）

云计算数据中心调度算法研究

云计算数据中心资源调度关键技术研究 项目背景 云计算是建立在计算机界长期的技术积累基础之上，包括软件和平台作为一种 服务，虚拟化技术和大规模的数据中心技术等关键技术。数据中心（可能是分布在 不同地理位置的多个系统）是容纳计算设备资源的集中之地同时负责对计算设备的能源提供和空调维护等。数据中心可以是单独建设也可以置于其他建筑之内。动态分配管理虚拟和共享资源在新的应用环境--云计算数据中心里面临新的挑战，因为云计算应用平台的资源可能分布广泛而且种类多样，加之用户需求的实时动态变化 很难准确预测，以及需要考虑系统性能和成本等因素使得问题非常复杂。需要设计高效的云计算数据中心调度算法以适应不同的业务需求和满足不同的商业目标。目前的数据中心调度算法依据具体的应用（计算资源，存储，搜索，海量信息处理等）不同采用不同策略和算法。提高系统的响应速度和服务质量是数据中心的关键技术指标，然而随着数据中心规模的不断扩大，能源消耗成为日益严重和备受关注的问 题，因为能源消耗对成本和环境的影响都极大。总的发展趋势是从简单的粗旷的 满足功能/性能需求的方式向精细的优化节能的方向发展。

2云计算数据中心资源调度方案分析 2.1 Google 解决方案 Google 也许是业界最早使用和发起云计算的厂家之一。因商业保密，其大部 分技术实现内容并未被外界了解。 从其公开发表的文献可及了解到其关于云数据中 心，搜索引擎网络设计,分布式文件系统以及并行处理模式 MapReduce 的概要设 计。Google 云计算平台架构，其基础平台是建立在 Map Reduce 结构之上。利用了 类似Hadoop 的资源调度管理方法。不过 Google 自己设计了文件系统（ GFS hunkserver ）,数据库系统（BigTable ）以及其它相关系统。 2.2 Amazo n 解决方案 Amazon 目前被认为推广云计算应用最为成功的厂家之一。 它成功地推出了 EC2（弹性云计算），SQS （简单消息存储服务），S3（简单存储服务），SimpleDB （简单 数据库）等近十种云服务。Amazon 的云计算平台体系结构，其中（EBS: Elastic Block Service, Providi ng the Block In terface, Stori ng Virtual Mach ine Images ）。 2.3 IBM 解决方案 的蟻㈱Q. 图一.多数据中心调度算法的参考体系结构

云平台资源优化调度报告

云平台资源优化调度报告 1.项目的立项依据 1.1.研究背景及意义 云计算的出现改变了企业的发展模式，通过创新以及扩展IT能力，从而为企业带来了更多的商机。云计算是由大量不同的计算机资源，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等通过分布式系统和虚拟化技术，将所有资源看做是一个资源池，进行统一的管理和调度，然后通过需求分配计算、存储和其他服务给相应客户[1]。 云中的资源都是通过虚拟化后再交付给用户使用，但是虚拟化只是实现云计算的一项关键技术而已，它实现了应用软件与物理硬件的松耦合。但只有虚拟化技术是远远不够的，如何对池化的资源进行合理高效的调度，才是实现云计算的关键。 在云环境下，其资源的规模较大，因此对云资源的调度是一个复杂的过程。云平台上的资源调度相对而言还处于初始发展阶段，在这个领域里比较成熟的系统并不多。因此云平台上的资源调度仍有待进一步的研究。 在传统的平台管理模式下，每个平台和系统都需要部署相应的硬件资源，从而导致所需的硬件设备众多，能耗大且资源利用率低下，同时，基础设施的建设以及设备的维护等成本支出较大。云计算的出现很好的解决了传统平台所出现的问题。在云环境下，通过虚拟化技术，将所有资源看做是一个统一的资源池，实现了基础设施的统一管理，有效地降低了设备管理成本，并以资源共享的模式，根据企业业务需求自动调整资源分配。 目前，云计算技术还在起步阶段，并且具有十分广阔的应用前景。在云计算的相关技术中，其核心技术就是资源管理。它主要的功能就是接受来自云计算用户的资源请求，然后将特定的虚拟资源分配给资源请求者。近几年，出现了很多关于合理分配池资源（计算、存储、网络和服务等）的相关研究，其研究重点主要包括池资源分配的自适应性、安全性、公平性以及高效性等方面的优化设计。在现有的研究工作中，有许多可借鉴之处，但要满足复杂的云计算应用提供的SLA，仍不够完善，存在着进一步优化的可能性。 1.2.国内外现状研究 近几年，云计算已成为IT行业以及学术领域的研究热点。这部分就云资源调度方面所做的研究进行了总结，同时对资源负载均衡相关算法进行了比较分析

作业调度实验报告

作业调度实验报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

实验二作业调度 一.实验题目 1、编写并调试一个单道处理系统的作业等待模拟程序。 作业调度算法：分别采用先来先服务（FCFS），最短作业优先（SJF）、响应比高者优先（HRN）的调度算法。 （1）先来先服务算法：按照作业提交给系统的先后顺序来挑选作业，先提交的先被挑选。 （2）最短作业优先算法：是以进入系统的作业所提出的“执行时间”为标准，总是优先选取执行时间最短的作业。 （3）响应比高者优先算法：是在每次调度前都要计算所有被选作业（在后备队列中）的响应比，然后选择响应比最高的作业执行。 2、编写并调度一个多道程序系统的作业调度模拟程序。 作业调度算法：采用基于先来先服务的调度算法。可以参考课本中的方法进行设计。 对于多道程序系统，要假定系统中具有的各种资源及数量、调度作业时必须考虑到每个作业的资源要求。 二.实验目的： 本实验要求用高级语言（C语言实验环境）编写和调试一个或多个作业调度的模拟程序，了解作业调度在操作系统中的作用，以加深对作业调度算法的理解三 .实验过程 <一>单道处理系统作业调度 1)单道处理程序作业调度实验的源程序: 执行程序: 2)实验分析：

1、由于在单道批处理系统中，作业一投入运行，它就占有计算机的一切资源直到作业完成为止，因此调度作业时不必考虑它所需要的资源是否得到满足，它所占用的 CPU 时限等因素。 2、每个作业由一个作业控制块JCB 表示，JCB 可以包含如下信息：作业名、提交时间、所需的运行时间、所需的资源、作业状态、链指针等等。作业的状态可以是等待W(Wait)、运行R(Run)和完成F(Finish)三种状态之一。每个作业的最初状态总是等待W 。 3、对每种调度算法都要求打印每个作业开始运行时刻、完成时刻、周转时间、带权周转时间，以及这组作业的平均周转时间及带权平均周转时间。 3)流程图: 二.最短作业优先算法 三.高响应比算法 图一.先来先服务流程图 4)源程序: #include <> #include <> #include <> #define getpch(type) (type*)malloc(sizeof(type)) #define NULL 0 int n; float T1=0,T2=0; int times=0; struct jcb .\n",p->name); free(p); .wait...",time); if(times>1000) 代替 代替

云平台建设方案资料讲解

云平台建设方案

云平台 云平台建设原则 1、标准化 当前云服务在整个信息产业中还不够成熟，相关的标准还没有完善。为保障方案的前瞻性，在设备选型上力求充分考虑对云服务相关标准的扩展支持能力，保证良好的先进性，以适应未来的信息产业化发展。 2、高可用 为保证数据业务网的核心业务的不中断运行，在网络整体设计和设备配置上都是按照双备份要求设计的。在网络连接上消除单点故障，提供关键设备的故障切换。关键设备之间的物理链路采用双路冗余连接，按照负载均衡方式或active-active方式工作。关键主机可采用双路网卡来增加可靠性。全冗余的方式使系统达到电信级可靠性。要求网络具有设备/链中故障毫秒的保护倒换能力。 具有良好扩展性，网络建设完毕并网后应可以进行大规模改造、服务器集群、软件功能模块应可以不断扩展。 良好的易用性。简化系统结构，降低维护量。对突发数据的吸附，缓解端口拥塞压力，能保证业务的流畅性等。 3、增强二级网络 云平台下，虚拟机迁移与集群式两种典型的应用模型，这两种模型均需要二层网络支持。随着云计算资源池的不断扩大，二层网络的范围正在逐步扩大，甚至扩展到多个数据中心内，大规模部署二层网络则带来一个必然的问题就是二层环路问题。采用传统的STP+VRRP技术部署二层网络时会带来部署复杂、链路利用率低、网络收敛时间慢等诸多问题，因此网络方案的设计需要重点考虑增强二级网络技术（如IRF/VSS、TRILL等）的应用，以解决传统技术带来的问题。 4、虚拟化 虚拟资源池化是网络发展的重要趋势，将可以大大提高资源利用率，降低运营成本。应有效开展服务器、存储的虚拟资源池技术建设，网络设备的虚拟化也应进行设计实现。服务器、存储器、网络及安全设备应具备虚拟化功能。

作业调度

题目3 作业调度 一、实验目的 1、对作业调度的相关内容作进一步的理解。 2、明白作业调度的主要任务。 3、通过编程掌握作业调度的主要算法。 二、实验内容及要求 1、对于给定的一组作业, 给出其到达时间和运行时间，例如下表所示：, 2、分别用先来先服务算法、短作业优先和响应比高者优先三种算法给出作业的调度顺序。 3、计算每一种算法的平均周转时间及平均带权周转时间并比较不同算法的优劣。 三、实验报告 1、程序中使用的数据结构及符号说明。 2、给出主要算法的流程图。 3、给出程序清单并附上注释。 4、给出测试数据和运行结果。

实验代码 #include usingnamespace std; struct works { char name; //作业名 double ctime; //到达时间 double stime; //服务时间 double ftime; //完成时间 double ztime; //周转时间 double dtime; //带权周转时间 double wtime; //等待时间 double rratio; //响应比 }; double sumztime,sumdtime; double avgztime,avgdtime; void input(works *p,int n); //输入 void output(works *p,int n);//输出 void datap(works *p,int n); //数据处理 void sort(works *p,int n); //按到达时间排序void fcfs(works *p,int n); //先来先服务void sjf(works *p,int n); //短作业优先void hrf(works *p,int n); //高响应比优先 int main() { int n; cout<<"输入作业数目："; cin>>n; works *a=new works[n]; input(a,n); fcfs(a,n); cout<<"\n"; sjf(a,n); cout<<"\n"; hrf(a,n); delete a; return 0; } void input(works *p,int n) { cout<<"请输入作业信息："<

作业调度

作业调度实验报告 1、实验目的 作业管理是用户与操作系统的接口。作业调度的主要功能是检查系统是否能满足用户作业的资源要求以及按照一定的算法选取作业。 本实验的目的是通过模拟作业调度算法的设计加深对作业管理基本原理的理解。 2 实验用具 个人电脑 3、实验内容 ⑴在后备作业队列中，输入5个作业的名称、状态、就绪时间、服务时间及存储空间。 ①按先来先服务的原则进行调度，输出作业调度的顺序及等待的时间。 ②按最短作业（即运行时间最短）优先的原则进行调度，输出作业调度的顺序及等待时间。

4 实习步骤 第一步：首先对整个题目进行分析，包括对作业、主存的定义类型。 第二步：对流程图进行分析，分析一些细节代码。 第三步：根据程序流程图写代码并调节一些细节错误。 第四步：运行看结果，这里主要看内存根据作业的要求对分配情况。 4.1 需求分析 本次实验是在预输入五道作业的基础上初始化，并通过作业的需求更改主存的输出显示情况，首先是输入5道作业，分别使用先来先服务算法和最短时间优先算法分配内存，最后进行内存的回收。

4.2 数据结构设计与说明 定义作业中的变量-资源需求： typedef struct source { int size; //资源要求大小 int tape_count; //资源要求磁带数 }src; 定义作业： typedef struct jobwork { char username[10]; //用户名 char jobname[10]; //作业名 char state[5]; //运行状态 int runtime; //运行时间 src source; //资源需求（结构体类型见上） struct jobwork *next; //下一个指针 }job; 定义内存： typedef struct memory { int size; //内存大小 int tape_count; //内存磁带数 char jobname[10]; //内存中存在的作业名（首次为空） char username[10]; //内存中作业的用户名char state[5]; //内存中作业的状态 int job_count; //内存中作业个数struct memory *next; //内存下一个指针}mem; 4.3 算法设计 第一部分：初始化作业表

操作系统作业调度实验报告

实验二作业调度 一.实验题目 1、编写并调试一个单道处理系统的作业等待模拟程序。 作业调度算法：分别采用先来先服务（FCFS），最短作业优先（SJF）的调度算法。 （1）先来先服务算法：按照作业提交给系统的先后顺序来挑选作业，先提交的先被挑选。 （2）最短作业优先算法：是以进入系统的作业所提出的“执行时间”为标准，总是优先选取执行时间最短的作业。 二.实验目的： 本实验要求用高级语言（C语言实验环境）编写和调试一个或多个作业调度的模拟程序，了解作业调度在操作系统中的作用，以加深对作业调度算法的理解 三.实验过程 <一>单道处理系统作业调度 1)单道处理程序作业调度实验的源程序: zuoye.c 执行程序: zuoye.exe 2)实验分析： 1、由于在单道批处理系统中，作业一投入运行，它就占有计算机的一切资源直到作业 完成为止，因此调度作业时不必考虑它所需要的资源是否得到满足，它所占用的 CPU 时限等因素。 2、每个作业由一个作业控制块JCB表示，JCB可以包含如下信息：作业名、提交时间、 所需的运行时间、所需的资源、作业状态、链指针等等。作业的状态可以是等待 W(Wait)、运行R(Run)和完成F(Finish)三种状态之一。每个作业的最初状态总是等待W。 3、对每种调度算法都要求打印每个作业开始运行时刻、完成时刻、周转时间、带权周 转时间，以及这组作业的平均周转时间及带权平均周转时间。 3)流程图:

代替 二.最短作业优先算法 代替 三.高响应比算法 图一.先来先服务流程图 4)源程序: #include #include #include #define getpch(type) (type*)malloc(sizeof(type)) #define NULL 0 int n; float T1=0,T2=0; int times=0; struct jcb //作业控制块 { char name[10]; //作业名 int reachtime; //作业到达时间

云计算中任务调度算法的研究综述

云计算中任务调度算法的研究综述-电子商务论文 云计算中任务调度算法的研究综述 文／张艳敏 摘要：云计算中任务调度算法的好坏直接影响云计算系统整体性能，也影响着云计算系统处理用户提交的任务的能力。本文归纳了云计算调度的特点和性能指标，总结了云计算中的任务调度算法，分析了云计算任务调度算法的研究现状及其进展。最后讨论了现有任务调度策略存在的问题，为云调度研究指明了方向和思路。 关键词：云计算；任务调度；遗传算法；蚁群算法 前言 云计算是一种基于互联网的新的服务模式，这种模式按使用量付费，提供可用的、便捷的、按需的网络访问，它将用户需求的计算任务分布在由大量计算机构成的数据中心，数据中心采用虚拟化技术，把各种软硬件资源抽象为虚拟化资源，再通过资源调度技术使各种应用能够根据需要获取计算能力、存储空间和信息服务。 在云计算环境中，一个大规模计算任务需要进行分布式并行处理，系统首先将逻辑上完整的一个大任务切分成多个子任务，然后根据任务的相应信息采取合适的调度算法，在不同的资源节点上运行这些子任务，所有的子任务处理完后进行汇总，最后将结果传给用户。云计算任务调度的目的是给需要的用户分配不同的资源，在某一特定的云环境下，依据某一种规则使用资源，在不同的用户之间平衡和调整资源，在满足用户需求的前提下，使得任务完成时间尽量小，且资源利用率尽量高。调度最终要实现时间跨度、服务质量、负载均衡、经济原则最

优等目标。云计算任务调度是云计算研究中的重点和难点。任务调度算法的优劣会影响到云计算系统处理任务的能力。近几年，研究者针对云环境下的资源调度做了很多研究，主要体现在以提高云计算数据中资源利用率为宗旨的资源管理与调度、以降低云计算数据中心的能耗为目标的资源分配与调度、经济学的云资源管理模型研究等方面。 本文综述了云环境下的任务调度算法，分析了近几年来典型的云计算任务调度算法的发展趋势，为相关领域的研究人员提供参考。 1、网格任务调度与云计算任务调度的比较 在网格计算和云计算中，虽然系统资源都是以数据池的形式呈现给用户，但它们之间的区别是网格用户的任务是通过实际的物理资源来执行，而云计算环境下的用户任务是通过逻辑意义上的虚拟资源来执行。对于以上两种计算方式，都是由用户将任务提交给计算中心，系统通过对任务的需求进行分析，然后来寻找合适的资源节点执行，此时的用户并不关心执行任务的是哪个节点。网格系统通过用户预先设定的任务并行执行算法，并结合自己的调度系统使用户任务实现跨物理节点并行执行[1]，云计算任务调度通常情况不会跨虚拟机并行调度。尽管云计算是在网格计算、分布式计算及并行计算的基础上发展起来的，但是云环境比较复杂，任务呈现多样性，而且是以商业服务作为宗旨。云计算任务调度策略不能照搬传统调度策略来满足用户提出的各种任务要求，必须考虑怎样在高效任务调度与资源分配同时提高经济效益、资源利用率以及用户体验等各方面的因素。可靠的云服务和各层次的用户公平使用资源的机会是云计算调度策略必须考虑的问题，此外还需要有一个调度策略来提供系统可以使用的资源，以便满足多样化的用户需求。因此虚拟化技术在云计算中的广泛应用、中间层与资源节点以

先来先服务和短作业优先调度算法

操作系统》实验一实验报告 【实验题目】：先来先服务FCFS 和短作业优先SJF进程调度算法【实验目的】 通过这次实验，加深对进程概念的理解，进一步掌握进程状态的转变、进程调度的策略及对系统性能的评价方法。 【实验内容】 问题描述： 设计程序模拟进程的先来先服务FCFS 和短作业优先SJF 调度过程。假设有n个进程分别在T1, ?,T n时刻到达系统，它们需要的服务时间分别为S1, ?,S n。分别采用先来先服务FCFS和短作业优先SJF 进程调度算法进行调度，计算每个进程的完成时间，周转时间和带权周转时间，并且统计n 个进程的平均周转时间和平均带权周转时间。 程序要求如下： 1）进程个数n；每个进程的到达时间T1, ?,T n 和服务时间S1, ?,S n；选择算法1-FCFS，2-SJF。 2）要求采用先来先服务FCFS 和短作业优先SJF分别调度进程运行，计算每个进程的周转时间，带权周转时间，并且计算所有进程的平均周转时间，带权平均周转时间； 3）输出：要求模拟整个调度过程，输出每个时刻的进程运行状态，如“时刻3：进程 B 开始运行”等等；

4）输出：要求输出计算出来的每个进程的周转时间，带权周转时间， 所有进程的平均周转时间，带权平均周转时间 【实验过程】 #include using namespace std; #define MaxNum 100 int ArrivalTime[MaxNum]; double ServiceTime[MaxNum]; double FinishTime[MaxNum]; double WholeTime[MaxNum]; double AVEWholeTime[MaxNum]; double AVEWeightWholeTime[MaxNum]; double WeightWholeTime[MaxNum]; double AverageWT_FCFS,AverageWT_SJF; double AverageWWT_FCFS,AverageWWT_SJF; double AllTime,WeightAllTime; double a[MaxNum]; int b[MaxNum]; int c[MaxNum]; int d[MaxNum]; void FCFS(); void SJF(); void FCFS() { int ProcessNum; cout<<" --------- 先来先服务算法"<

基于强化学习的云计算资源调度策略研究

上海电力学院学报 Journal of Shanghai University of Elect/z Power 第35卷第4期2019年8月Vol. 35,No. 4Aug. 2019 DOI ： 10. 3969/j. issn. 1006 -4729.2019. 04. 018 基于强化学习的云计算资源调度策略研究 李天宇 （国网上海电力公司信息通信公司，上海200030） 摘要:提出了一种基于强化学习的云计算虚拟机资源调度问题的解决方案和策略。构建了虚拟机的动态负 载调度模型,将虚拟机资源调度问题描述为马尔可夫决策过程。根据虚拟机系统调度模型构建状态空间和虚 拟机数量增减空间，并设计了动作的奖励函数。采用0值强化学习机制，实现了虚拟机资源调度策略。在云 平台的虚拟机模型中，对按需增减虚拟机数量和虚拟机动态迁移两种场景下的学习调度策略进行了仿真，验 证了该方法的有效性。 关键词：云计算；虚拟机；强化学习；控制策略 中图分类号:TP399 文献标志码:A 文章编号：1006 -4729（2019）04 -0399 -05 ReeearchonCloudCompurnng ReeourceSchedulnng Srraregy Based on Reinforcement Learning LDTianyu (Statr Gri Shanghai Municipal Electric Powes Company ，Shanghai 200030, China ) Aberracr ： A solution to cloud computing resourcescheduling problem based on reinforcement learning isproposed8Thedynamicload scheduling model of the virtual machine is constructed ，and thevirtualmachineresourcescheduling problem isdescribed astheMarkov decision proce s 8Ac- cording to thevirtualmachinesystem scheduling model ，thestatespaceand thenumberofvirtual machinesareincreased ordecreased ， and thereward function oftheaction isdesigned8The Q-valued reinforcementlearning mechanism isused to implementthevirtualmachineresource scheduling strategy8Fina l y ，in thevirtualmachinemodelofthecloud platform ，theperformanceof thelearning and scheduling strategy isenhanced underthescenariosofincreasing ordecreasing the numberofvirtualmachinesand virtualmachinedynamicmigration8Thee f ectivene s ofthe method is verified8 Key worre : cloud computing ； virtual machine ； reinforcement learning ； control strategy 云计算是一种新兴的领先信息技术，云计算 是在“云”上分配计算任务，通过专用软件实现的 自动化管理使用户能够按需访问计算能力、存储 空间和信息服务，用户可以专注于自己的业务，无 需考虑复杂的技术细节，有助于提高效率、降低成 本和技术创新。云计算研究的关键技术有:虚拟化技术、数据 存储技术、资源管理技术、能源管理技术、云监控技 术等。其中，系统资源调度是云计算中的关键问题 之一。然而，由于云计算平台上应用程序的多样性收稿日期：2018-12-17 通讯作者简介:李天宇（1986—），男，硕士，工程师&主要研究方向为云计算& E-mail ：lihanyu@ sh. sgcc. com. cn 。

各类作业调度算法

实验二作业调度实验 一. 目的要求： 用高级语言编写和调试一个或多个作业调度的模拟程序，以加深对作业调度算法的理解。 二. 例题：为单道批处理系统设计一个作业调度程序。 由于在单道批处理系统中，作业一投入运行，它就占有计算机的一切资源直到作业完成为止，因此调度作业时不必考虑它所需要的资源是否得到满足，它所占用的 CPU时限等因素。 作业调度算法：采用先来先服务（FCFS）调度算法，即按作业提交的先后次序进行调度。总是首先调度在系统中等待时间最长的作业。 每个作业由一个作业控制块JCB表示，JCB可以包含如下信息：作业名、提交时间、所需的运行时间、所需的资源、作业状态、链指针等等。 作业的状态可以是等待W(Wait)、运行R(Run)和完成F(Finish)三种状态之一。每个作业的最初状态总是等待W。 各个等待的作业按照提交时刻的先后次序排队，总是首先调度等待队列中队首的作业。 每个作业完成后要打印该作业的开始运行时刻、完成时刻、周转时间和带权周转时间，这一组作业完成后要计算并打印这组作业的平均周转时间、带权平均周转时间。 调度算法的流程图如下图所示。

三 . 实习题： 1、编写并调试一个单道处理系统的作业等待模拟程序。 作业等待算法：分别采用先来先服务（FCFS），最短作业优先（SJF）、响应比高者优先（HRN）的调度算法。 对每种调度算法都要求打印每个作业开始运行时刻、完成时刻、周转时间、带权周转时间，以及这组作业的平均周转时间及带权平均周转时间，以比较各种算法的优缺点。 2、编写并调度一个多道程序系统的作业调度模拟程序。

作业调度算法：采用基于先来先服务的调度算法。可以参考课本中的方法进行设计。 对于多道程序系统，要假定系统中具有的各种资源及数量、调度作业时必须考虑到每个作业的资源要求。 3、编写并调试一个多道程序系统的作业调度模拟程序。 作业调度算法：采用基于优先级的作业调度。 可以参考课本中的例子自行设计。 三 . 实验过程： 1、编写并调试一个单道处理系统的作业等待模拟程序。 先来先服务（FCFS）： main.cpp: /* **先来先服作业调度算法模拟 */ #include #include #define MAX_SOURCE 1000 //资源总数（对于单通道的作业调度可以忽略系统资源问题） using namespace std; struct jobCB { string name; double subtime;//提交时间 double runtime;//运行时间 double source;//资源 char state;//进程状态 struct jobCB *next; //链指针 }*ready,*rail,*p; int length; double maxsource; double now_source; double allTi;//总周转时间 double allWi;//总带权周转时间 double time;//时钟 void init()

云计算的核心思想,是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度

云计算2011商业应用三大趋势 云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。云计算的产业三级分层：云软件、云平台、云设备。 众所周知，云计算模式对于企业的意义非比寻常。更具有弹性的IT资源按需分配能够降低IT成本，满足企业对各种技术的需求。但是否采用云计算模式对一个企业来说是一个多方面的决策过程。在与云供应商接洽之前，CIO或IT 决策者要明确自己企业基础设施的虚拟化程度，了解企业是否已经做好了迎接云计算的准备。 在云计算世界里云计算有多种模式：公有云、私有云和混合云，对于这三种模式你的企业要选择哪种模式?哪一种模式才适合你的企业?你是选择云模式的软件还是对整个基础设施进行云计算模式的转变呢？你是“正式”云买家(IT企业)还是“非正式”买家(SMB中小市场)呢？你选择的云模式会给你带来什么样的影响呢？ 云服务有多种不同的模式，名字都叫“即服务”，有SaaS(软件即服务)、IaaS(基础设施即服务)和PaaS(平台即服务)。根据Forreser的预测，2011年企业应用将会在以下三个方面发生转变。 在一份Forrester作出的关于企业和中小企业决策者的调查中显示，在是否有采用IaaS云计算模式的计划的问题上，有16%的“非正式”买家表示他们已经在部署IaaS模式的云计算，10%的调查者表示将会在下一年部署。相比之下，有6%的正式买家表示他们已经部署了IaaS，只有7% 表示将会在下一年部署IaaS模式云计算。为虚拟化服务器服务、按需付费的IaaS模式提供商有亚马逊网页服务、Terremark、Savvis和Rackspace。 企业IT买家对虚拟化的关注胜于云计算。考虑到IT环境的规模和众多陈旧的后端系统，以及企业现行的规则，在高水平的企业IT部门内整体迁移到云计算模式下是不太现实的。根据Forrester报告，企业更青睐通过服务器虚拟化整合数据中心，而不是单纯的公有云和私有云的整合。 据2010年Forrester调查数据显示，80%的企业决策者表示优先考虑通过服

作业调度算法(先来先服务算法,短作业算法)

题目：作业调度算法 班级：网络工程 姓名：朱锦涛 学号：E 一、实验目的 用代码实现页面调度算法，即先来先服务（FCFS）调度算法

、短作业优先算法、高响应比优先调度算法。通过代码的具体实现，加深对算法的核心的理解。 二、实验原理 1.先来先服务（FCFS）调度算法 FCFS是最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。当在作业调度中采用该算法时，系统将按照作业到达的先后次序来进行调度，或者说它是优先考虑在系统中等待时间最长的作业，而不管该作业所需执行的时间的长短，从后备作业队列中选择几个最先进入该队列的作业，将它们调入内存，为它们分配资源和创建进程。然后把它放入就绪队列。 2.短作业优先算法 SJF算法是以作业的长短来计算优先级，作业越短，其优先级越高。作业的长短是以作业所要求的运行时间来衡量的。SJF算法可以分别用于作业和进程调度。在把短作业优先调度算法用于作业调度时，它将从外存的作业后备队列中选择若干个估计运行时间最短的作业，优先将它们调入内存。 3、高响应比优先调度算法 高响应比优先调度算法则是既考虑了作业的等待时间，又考虑了作业的运行时间的算法，因此既照顾了短作业，又不致使长作业等待的时间过长，从而改善了处理机调度的性能。

如果我们引入一个动态优先级，即优先级是可以改变的令它随等待的时间的延长而增加，这将使长作业的优先级在等待期间不断地增加，等到足够的时间后，必然有机会获得处理机。该优先级的变化规律可以描述为： 优先权 = （等待时间 + 要求服务时间）/要求服务时间 三、实验内容 源程序： #include<> #include<> #include<> struct work { i nt id; i nt arrive_time; i nt work_time; i nt wait; f loat priority;

云计算环境下资源调度关键技术研究

云计算环境下资源调度关键技术研究 发表时间：2019-01-16T10:03:36.797Z 来源：《电力设备》2018年第26期作者：李凯常春雷马斌马军 [导读] 摘要：云计算作为企业核心技术支撑，为企业信息系统提供包括按需供给、快速发布、弹性伸缩、跨域协同计算、故障自愈、开发运维一体化和多租户等能力支撑。 （国网新疆电力有限公司信息通信公司新疆乌鲁木齐 830000） 摘要：云计算作为企业核心技术支撑，为企业信息系统提供包括按需供给、快速发布、弹性伸缩、跨域协同计算、故障自愈、开发运维一体化和多租户等能力支撑。本文研究了企业云计算环境下资源调度关键技术，为企业信息系统可靠稳定运行提供支撑。 关键词：云计算环境；资源调度关键技术；研究 随着信息技术的快速发展，云计算得以崛起，云计算提供包括按需供给、快速发布、弹性伸缩、跨域协同计算、故障自愈、开发运维一体化和多租户等功能，特别是在海量数据信息处理方面，云计算主要是新型软件技术，其具备虚拟性以及并行计算等特征，可以对资源信息进行整合调度。 一、云计算 云计算主要是资源信息服务形式的创新与改革，其在互联网在宣传之后被人们所知道。云计算概念体现在两方面，对于狭义方面而言，主要是把互联网当做是根据，依照用户的需要情况获得更多的资源；对于广义方面而言，能够理解成是一种服务交付以及使用的方式，也就是说，经过互联网手段获得相应的服务，此服务的规模比较大，并且具备比较高的可靠性。因此，云计算是资源的整合调度以及管理，并且根据用户的实际需求提供资源服务。云计算是新型的商业计算形式，其可以把计算任务经过分配到资源池当中，而用户能够依照自身的实际需要，得到资源信息处理以及空间储存等方面的服务。 云计算平台根据服务手段进行分析，能够分成三种，分别是公有云、私有云以及混合云，其一，公用云主要是公众所研发的云模式，其是现阶段许多用户所青睐的方式，其是第三方提供商所运转的，能够为用户提供多样性资源，优势条件是成本低且规模大。用户在对资源进行使用的时候，不需要过多的投入，主要是提供商负责运转，其在价格、功能与规模方面的潜力非常大，变成了云计算的主要发展趋势。其二，私有云是企业共享云服务的主要方式，内部成员是云平台的唯一用户，和传统型数据中心进行对比，此模式需要整合多种资源信息，有效降低其架构的繁杂情况。因为企业内部人员对数据信息的管理与控制，在服务质量方面的表现非常突出，有效提升了企业的经营水平。其三，混合云是前两者的有效结合，企业能够依照应用属性的差异性，将其部署在各个云平台当中，并且制定相应的对策，混合云的市场空间比较大。 二、云数据中心 在云计算大环境之下，数据中心主要是虚拟技术的非静态资源库，其构成包含储存、互联网以及计算等方面的资源。在云计算环境下的数据中心，与传统型数据处理以及储存中心不一样，其规模非常大，并且资源信息量也逐步增多。运数据中心肩负着信息储存以及服务等功能，一方面明显提升了数据中心的性能，另一方面也面临着很大程度上的挑战，怎样提升资源的使用效率，有效降低能耗情况，变成了现阶段我国所重视的问题。 多样性的云数据中心组成了云系统，用户的请求主要是数据中心共同实现的，各个数据中心的拓宽性非常好，能够依照业务活动进行有效调整，例如，增减资源信息的数量等。 三、云计算关键技术 云计算主要是随着虚拟技术、管理技术以及储存技术所崛起的，这样的技术在云计算平台的实际运转过程当中占据着非常重要的位置。 （一）虚拟技术 虚拟技术能够有效分离硬件和软件，其包含两方面，一方面其能够把资源分成多个，另一方面也能够实现虚拟资源的有效整合。云计算当中经常使用的模式是一个硬件系统上的多个软件，软件主要有一只调度器展开管理。 （二）分布储存技术 分布储存技术能够保证数据信息的完整性以及可靠性，其系统是由主、块服务器构成的，主服务器只是对元数据进行储存，应用此存储手段能够有效提升系统的质量以及效果，避免出现服务器超载的现象。 （三）数据管理技术 云计算可以对数据集进行处理以及分析，把特定的数据信息挖掘出来，这些问题是云计算继续解决的重点内容所以，数据管理技术显得尤为重要。此技术可以对数据管理方式进行全面优化，保证数据信息的更新以及读取。在此领域当中，一般情况下，使用数据库储存信息内容。 三、云计算环境下资源调度关键技术研究 （一）云计算环境下的资源调度概念 资源调度主要指的是把运输局中心的资源分散到多个云应用当中，其能够全面实现资源利用效率以及时间两方面的目标，其是网格计算的发展，可以对网格计算进行借鉴，但是两种调度办法并不一样，云计算资源调度过程中需要对多方面的因素进行考虑，第一，根据需要提供服务；第二，考虑其成本问题。 传统资源调度指的是在相应规则的指导之下，根据用户进行资源调整，其服务方式是使用计算节点解决用户请求，应该依照资源与业务约束，明确资源和业务之间的关联性。在云计算大环境之下，业务活动的资源需要并不一样，因此，使用科学合理的资源调度手段，可以把业务活动分配到有效的节点当中展开处理，与此同时，保障云计算的功能。 （二）资源调度分类 首先，根据调度方式进行分类，能够分成动态与静态两种，其中静态调动手段主要是把任务根据相应的任务分配到资源节点上展开处理，而动态调度手段依照储存情况明确其方案，并且做好调整工作。 其次，根据任务处理形式进行分类，其能够分成在线以及批处理两种，其中在线调度是系统在得到任务请求的时候，把资源信息调配当做是重要任务。而批处理调度是在事件触发的情况下，把之前得到的任务进行集中处理。

作业调度算法

XI`AN TECHNOLOGICAL UNIVERSITY 实验报告

西安工业大学实验报告 一、实验目的 进程调度是处理机管理的核心内容。本实验要求用高级语言编写模拟进程调度程序，以便加深理解有关进程控制快、进程队列等概念，并体会和了解优先级算法的具体实施办法。 二、实验原理 由于在单道批处理系统中，作业一投入运行，它就占有计算机的一切资源直到作业完成为止，因此调度作业时不必考虑它所需要的资源是否得到满足，它所占用的 CPU时限等因素。 1.先来先服务算法：按照作业提交给系统的先后顺序来挑选作业，先提交的先被挑选。 2.最短作业优先算法：是以进入系统的作业所提出的“执行时间”为标准，总是优先选取执行时间最短的作业。 3.优先级作业优先算法：是以进入系统的作业所提出的“优先级”为标准，总是优先选取优先级小的作业。 三、实验步骤、数据记录及处理 实验步骤： 1. 先定义一个结构体，在主函中先调用input()输入函数，在

input()输入函数中，依次按着提示输入数据。三种作业调度算法分别在三个子函数中执行： 分别使用了fcfs(pc,i);short_in(pc,i);psa(pc,i);三个函数分别实现先来先服务算法、短作业优先算法和优先级算法。这里先把段作业优先的思路理一理。 在短作业优先调度算法函数short_in()中，按照短作业优先调度的算法规则，每个作业完成后，在其完成时间前提交的作业中，运行时间最短的作业程序优先计算，在所有的作业都执行执行完后，程序再算出这种算法的平均周转时间和平均带权周转时间，并将所有的作业按其执行的顺序进行排序； 代码实现（c语言）： #include #include #define MAX_SIZE 100 typedefstruct_PCB { int pid; //进程号 int serve_time;//服务时间 int com_tim; //到达时间 int pri;//优先级 int finish_time;//完成时间 float zh_tim; //周转时间 float dzhi_time;//带权周转时间 }PCB; void swap(PCB *p,PCB *s) { PCBtmp = *p; *p= *s ; *s = tmp; } void sort_cm(PCB *p,int len) { for(int i = 0;i

浅谈云计算任务资源调度

INFORMATION TECHNOLOGY 信息化建设摘要：云计算是互联网时代重要的发展成果，同时作为当前全球信息技术经济发展的潮流，正在 对经济增长贡献重要力量。云计算任务资源调度在于处理和研究多服务器同时处理大量任务时的调度 问题，基于QoS如何实现在最短时间内处理最大数量工作任务，提高任务处理效率，优化服务器工作 调度，是云计算处理多任务调度解决的主要问题[1]。 关键词：云计算；任务调度；资源调度；分布式处理 云计算在为使用者或服务者提供高质量服务的同时，还需要保证任务资源处理的公平性[2]。所以如何合理规划服务器个数，如何合理分配资源，如何用更加简便巧妙的算法逻辑提高任务处理效率是云计算处理的核心[3-4]。 本文针对云计算解决大规模，多任务运算问题，论证了从单一服务器到n个服务器同时处理任务的云计算调度过程，模拟仿真云计算调度处理过程。 一、单服务器处理n个任务调度问题 （一）实验仿真模型 服务器1； 任务1，2......n； 当一个服务器服务多项任务时，计算任务等待时间与逗留时间。 （二）数据成员初始化 double arrive_inter //任务到达间隔时间数组 double size[] //任务长度数组 double arrive[] //任务到达时间数组 double start[] //任务开始执行时间数组 double end[] //任务结束时间数组 double wait[] //任务等待时间数组 double stay[] //任务逗留时间数组 （三）任务分配 （a）如果当前时间time[i]大于作业到达时间arrive[i]，则： start[i]=time[i]； time[i]=time[i]+size[i]；//更新当前时间 （b）如果当前时间time[i]小于或等于作业到达时间arrive[i]，则： start[i]=arrive[i]； time[i]=arrive[i]+size[i]； //更新当前时间 （四）任务等待时间wait[i]和逗留时间stay[i]计算 （a）wait[i]=start[i]-arrive[i]；//任务i的等待时间 （b）stay[i]=end[i]-arrive[i]；//任务i的逗留时间 二、n个服务器同时处理多n个任务调度问题 （一）实验仿真模型 服务器1，2......n； 任务1，2......n； 当多个服务器同时服务多项任务时，寻找最小剩余时间的服务器索引。 （二）数据成员初始化 int jobnumber=n；//任务个数 int servernumber=n；//服务器个数 d o u b l e r e m a i n b u s y[]=n e w d o u b l e[s e r v e r n u m b e r]；//存储每个服务器当前执行作业的剩余时间。 （三）求空闲服务器索引（idleindex） int index=-1； 通过for循环，分别判断n个服务器的当前执行作业的剩余时间是否为0，如果有则返回该服务器的index，若无空闲服务器则返回-1。 （四）求最小剩余时间的服务器索引（min_runtime） int min=remainbusy[0]；int index=0； 使min依次和后面的服务器剩余时间比较，返回剩余时间最短的服务器index。 三、未来实际应用 云计算任务调度在未来医疗，GPS定位，交通信号处理等都具有重要意义，如何实现将大规模数据任务分块处理，实现多线程任务调度，减小运算时间，提高运算效率是云计算在未来实际应用中需要解决和提高的重要方面。比如，在人工智能方面的无人驾驶技术，当无人驾驶汽车在行驶过程中遇到前方有障碍物，如何在最短和最安全的时间范围内通过信号处理反馈给汽车是解决问题的关键，这时可利用云计算技术，从多个维度计算汽车与障碍物的距离，通过多个服务器进行高性能计算，从而最大程度减小反应时间，及时反馈给汽车，实现障碍物避让。 四、结语 从调度过程分析可以得出结论，在如何提升云计算服务效率的问题上，重在提升如何减少任务等待时间、逗留时间以及寻找空闲服务器索引和最小剩余时间服务器索引，从而实现模拟任务效率的最高实现，仿真实验验证了从单服务器到多服务器任务分配的过程，所以在处理服务器与任务调度的过程中，需要先分析在哪些方面可以提高处理效率，然后再对其进行深入研究或者算法优化，从而保证运算效率的优先性。H 参考文献 [1]左利云,左立峰.云计算中基于预先分类的调度优化算法[J].计算机工程与设,2012,33(4):1357-1361. [2]苏淑霞.面向云计算的任务调度算法研究[J].安徽大学学报,2014,38(05):24-3. [3]邹永贵,万建斌.云计算环境下的资源管理研究[J].数字通信,2012（4）：39-43. [4]柳兴.移动云计算中的资源调度与节能问题研究[D].2015. （作者单位：河北农业大学） 浅谈云计算任务资源调度 石金梁 杨勇杰 吴玉亭 ◆ 信息系统工程 │ 2019.7.20129