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
一种改进的实时混合任务调度算法 谢建平1，阮幼林1,2 1武汉理工大学信息工程学院，武汉（430070） 2南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，南京（210093） E-mail：xjp_1997@https://www.doczj.com/doc/a016323352.html, 摘要：文章提出了结合TBS（总带宽服务器法）算法和DMS（时限单调算法）算法的实时混合任务的调度算法，该方法能保证周期任务满足时限的要求，还能缩短非周期任务的响应时间。基于TBS服务器思想将非周期任务转换成有时限要求的硬实时任务，然后基于DMS 调度周期任务和非周期任务。由于是使用静态的DMS算法，不仅可以减小任务的切换开销，而且对系统的瞬时过载有一定的适应性。 关键词：实时系统；任务调度；时限单调算法；总带宽服务器算法 1. 概述 随着计算机技术的飞速发展与普及，实时系统已经成为人们生产和生活中不可或缺的组成部分。实时系统具有及时响应、高可靠性、专用性、少人工干预等特征[1]，被广泛应用于工业控制、信息通讯、网络传输、媒体处理、军事等领域。实时系统的正确性不仅依赖于计算的逻辑结果，还取决于获得计算结果的时间的正确性。在航空航天、电信、制造、国防等领域，对实时系统有着强烈的应用需求。 由于实时系统的应用面非常广，所以实时系统的分类方法很多。通常按照系统中任务的周期性或者任务对截止期限的要求进行划分。实时任务按照周期性划分可以分为周期实时任务（periodic task）和非周期实时任务（aperiodic task）；按照对截止期限的要求可以分为硬实时任务和软实时任务[1]。 本文提出了结合TBS（总带宽服务器法）算法[5]和DMS（时限单调算法）[6]算法的实时混合任务的调度算法，该方法能保证周期任务满足时限的要求，还能缩短非周期任务的响应时间。算法将非周期任务赋予一个假想的时限，然后整个实时系统采用DMS算法调度。由于是使用静态的DMS算法，不仅可以减小任务的切换开销，而且对系统的瞬时过载有一定的适应性。 2. 实时系统的任务调度 由于实时调度是保障实时系统满足时间约束的重要手段，所以一直是实时计算研究领域中倍受关注的热点问题。调度的实质是资源的分配，包括处理器和其他运算、交互、存储资源，调度就是来用来将这些资源合理地分配给各个实时任务的一种方法。 根据调度顺序产生的时机和方式可以分为静态调度和动态调度[1]。若调度算法是在编译的时候就做出决定从就绪任务队列中选择哪个任务来运行的，则这样的调度是静态的。这类调度算法假设系统中实时任务的特性(如：截止期，WCET等)是事先知道的。它脱机地进行可调度性分析，并产生一个调度表。静态调度算法的优点是运行开销小，可预测性强。但是，由于静态调度算法一旦做出调度决定后在运行期间就不能再改变了，所以它的灵活性较差。 如果调度器是在运行期间才决定选择哪个就绪任务来运行的，则这类调度被称为动态调度。动态调度算法能够对变化的环境做出反应，因此，这类调度算法比较灵活，适合于任务不断生成，且在任务生成前其特性并不清楚的动态实时系统。但是，动态调度算法的可预测性差且运行开销较前者大。
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
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/a016323352.html, 云计算中基于cloudsim的蚁群调度算法研究 作者：张翰林谢晓燕 来源：《电脑知识与技术》2016年第03期 摘要：介绍了云计算仿真工具cloudsim，在描述其架构的基础上，实现了cloudsim模拟云环境下调度策略的过程。引入蚁群算法，并基于蚁群算法实现了对cloudsim中调度策略的拓展，并与轮循、贪心等传统代数算法进行对比分析测试。结果表明，蚁群算法在应对云计算中海量任务和数据处理时，由于传统代数算法。 关键词：云计算，cloudsim，蚁群算法 中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）03-0219-02 云计算按照服务类型，大致可以分为三类：将基础设置作为服务Iaas、将平台作为服务paas、将软件作为服务saas。然而，不管何种类型的云计算服务，都有不同的、负责的组件，配置环境和部署条件的要求，因此，在异构真实的云环境下，对云端调度分配策略的优劣的评价，以及由调度策略所带来的云端设备的复合、节能、系统规模性能进行量化、评价是非常不易的。所以，本文引入云计算仿真工具Cloudsim，构建一个云环境下的分布式系统模拟器来实现云计算试验的模拟。 与此同时，目前广泛应用于云计算的如先到先服务FCFS算法、Greedy贪心算法[2]等，由于算法本身的特点，均是传统代数算法静态建模完成的，并不能针对网络中各种不确定变化做出对应的调整。而蚁群优化算法作为一种智能算法，在经过多次迭代后，任务必然能分配给一个合理的虚拟机。因此，本文在介绍Cloudsim架构、工作原理的同时，通过cloudsim搭建了一个云计算平台，并在此平台下，对FCFS算法、Greedy贪心算法以及蚁群优化算法进行的对比测试和分析。结果证明蚁群优化算法对于网络中突发情况的应对是较优的。 1 cloudsim介绍 1.1 cloudsim体系结构 Cloudsim是澳大利亚墨尔本大学Rajkumar Buyya教授领导团队开发的云计算仿真器，是一个通用的、可拓展的支持建模和模拟的仿真框架，并能进行云计算基础设施和管理服务的实验。其体系结构[1]如图： 1.2 cloudsim技术实现
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 。
毕业设计(论文)任务书 系专业___ _____班学生______________ 一、毕业设计(论文)题目实时任务调度系统的RM调度算法研究与实现 二、毕业设计(论文)工作自__2008_年_1_月_20__日起至_2008_年_5_月_30_日止。 三、毕业设计(论文)地点:上海杰普软件科技有限公司__________ 四、毕业设计(论文)内容要求: 1、课题的意义 提到调度算法, 就不得不提到RM调度算法。目前生产调度过程的响应和应用影响企业的生产力和企业核心竞争力，能够实现实时的优化调度系统的执行效率，直接决定了系统的有效作用。本课题要求能够通过RM调度算法实现任务调度系统，要求实现可配置的软件模块开发。 2、设计要求： 设计出灵活、便捷的用户操作界面，支持车间多用户并发访问，合理设计数据库对象，设计并使用RM调度算法进行调度任务规划，包括模块如下： ●系统初始化模块：调度对象初始化、调度对象的信息管理与配置、调度用户初 始化； ●调度过程管理模块：调度过程的实现与调度任务的控制管理。 ●调度评估管理模块：管理以往调度的实现和结果统计，产生对应报表。 3、知识体系要求 ●学习并掌握jdbc编程 ●学习并掌握socket编程 ●学习并掌握xml解析技术 ●学习掌握java gui程序构建 ●算法的研究与应用 4、需查阅的资料 ●Sun公司规范文档 ●搜索算法技术文档 5、设计任务的提交形式和要求 ●设计论文一份 ●翻译资料一份 ●设计作品(包括相关源代码一份)
6、总体进度安排 第1周：调研、学习、查询资料 第2-4周：需求分析与软件设计 第5-8周：系统设计，包括数据库设计和系统架构设计 第9-12周：软件实现及测试 第13-14周：论文 第15周：答辩 教研室指导教师 教研室主任______________ 接受任务日期________________ 批准日期_______________ 学生签名__________________
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
实验三一个任务调度问题 1.问题描述: 在单处理器上具有期限和惩罚的单位时间任务调度问题. 2.算法原理: 考虑一个给定的调度. 我们说一个任务在调度迟了, 如果它在规定的时间之后完成; 否则, 这个任务在该调度中是早的. 一个任意的调度总可以安排成早任务优先的形式, 其中早的任务总是在迟的任务之前. 为了搞清这一点, 请注意如果某个早任务a(i)跟在某个迟任务a(j)之后, 就可以交换a(i)和a(j)的位置, 并不影响a(i)是早的a(j)是迟的状态. 类似的,任意一个调度可以安排成一个规范形式, 其中早的任务先于迟的任务, 且按期限单调递增顺序对早任务进行调度. 为了做到这一点, 将调度安排成早任务优先形式. 然而, 只要在该调度中有两个分别完成于时间k和k+1的早任务a(i)和a(j) 使得d(j) 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。 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 云计算网络资源调度难点分析及解决方案 发表时间：2012/6/28 陆建伟 关键字：云计算资源调度VPLS网络虚拟化 本文就云计算网络资源调度难点进行分析，结合网络虚拟化、VPLS 等技术，提出相应的解决方案。 1 云计算简介 云计算是网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。它旨在通过网络把多个成本相对较低的计算实体整合成一个具有强大计算能力的完美系统，并借助SaaS、PaaS、IaaS、MSP 等先进的商业模式把这强大的计算能力分布到终端用户手中。云计算的一个核心理念就是通过不断提高“云”的处理能力，进而减少用户终端的处理负担，最终使用户终端简化成一个单纯的输入输出设备，并能按需享受“云”的强大计算处理能力。 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，故如何快速合理的对网络资源进行调度是云计算须解决的关键问题。 2 快速调度网络资源的关键 云计算网络中，计算资源能够按需扩展、灵活调度部署，这由虚拟机的迁移功能实现，虚拟化环境的计算资源必须在二层网络范围内实现透明化迁移。 透明环境不仅限于数据中心内部，对于多个数据中心共同提供的云计算服务，要求云计算的网络对数据中心内部、数据中心之间均实现透明化交换，这种服务能力可以使客户分布在云中的资源逻辑上相对集中，如在相同的一个或数个VLAN 内，而不必关心具体物理位置；对云服务供应商而言，透明化网络可以在更大的范围内优化计算资源的供应，提升云计算服务的运行效率、有效节省资源和成本。 因此运营商云计算网络资源调度的关键就是构建大规模的二层网络，包括单数据中心和多数据中心之间的二层网络，覆盖更多的资源范围，同时虚拟主机所对应的交换机端口可以灵活的加入到用户业务VLAN 中，实现二层互访、业务迁移。 3 VPLS 技术介绍 VPLS（Virtual Private LAN Service，虚拟专用局域网服务）是在公用网络中提供的一种点到多点的二层VPN 业务。VPLS 使地域上隔离的用户站点能通过MAN 或WAN 相连，并且使各个站点间的连接效果像在一个LAN 中一样。 VPLS 提供二层VPN 服务。在VPLS 中，用户是由多点网络连接起来，不同于传统VPN 提供的P2P 的连接服务。VPLS 实际上就是在PE上创建一系列的虚拟交换机租借给用户，虚拟交换机的组网和传统交换机完全相同，这样，用户就可以通过MAN 或WAN 来实现自己的LAN。云计算环境下资源调度关键技术研究
浅谈云计算任务资源调度
云计算网络资源调度难点分析及解决方案
相关主题
文本预览