一种新型的云任务调度算法研究

被引：7

作者：

周发超 ^{[1
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王志坚 ^{[1
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叶枫 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 河海大学计算机与信息学院

[2] 南京航空航天大学计算机科学与技术学院

来源：

中国科学技术大学学报 | 2014年 / 44卷 / 07期

关键词：

云计算; 任务调度; 服务质量感知; CloudSim;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

云计算具有弹性、保证服务质量和按需的资源配置模型等特征,通常用于处理大批量的计算任务,因此任务调度策略对资源使用效率起着至关重要的作用.考虑到任务的数量和到达服务器的时间不确定性,并且用户对任务的执行往往有一定的期望(如任务优先级、执行时间等),如何合理地分配计算资源,最大程度满足用户的服务质量需求是一个值得研究的问题.为此,提出了一种新型的云环境下QoS-aware服务质量感知的任务调度算法(QTS),该算法结合贪心算法的思想,并加入了任务完成满意度模型作为任务调度的评价依据.通过扩展CloudSim仿真平台进行实验,将QTS与RR调度、Max-Min和Min-Min调度比较,结果表明,QTS是一种有效的任务调度算法.

引用

页码：590 / 598

页数：9

共 8 条

[1] 基于动态规划的云计算任务调度研究 [J].

史少锋 ;

刘宴兵 .

重庆邮电大学学报(自然科学版), 2012, 24 (06) :687-692

[2] 基于改进GA的云计算任务调度算法 [J].

朱宗斌 ;

杜中军 .

计算机工程与应用, 2013, 49 (05) :77-80

[3] 基于云计算的资源调度策略 [J].

孙瑞锋 ;

赵政文 .

航空计算技术, 2010, 40 (03) :103-105

[4]

云计算:系统实例与研究现状[J]. 陈康,郑纬民. 软件学报. 2009(05)

[5] Bandwidth-aware divisible task scheduling for cloud computing [J].

Lin, Weiwei ;

Liang, Chen ;

Wang, James Z. ;

Buyya, Rajkumar .

SOFTWARE-PRACTICE & EXPERIENCE, 2014, 44 (02) :163-174

[6]

Task Scheduling Optimization in Cloud Computing Based on Heuristic Algorithm[J] . Lizheng Guo,Shuguang Zhao,Shigen Shen,Changyuan Jiang. Journal of Networks . 2012 (3)

[7]

Cloud Computing Resource Scheduling Method Research Based on Improved Genetic Algorithm[J] . Cui Yun Fei,Li Xin Ming,Dong Ke Wei,Zhu Ji Lu. Advanced Materials Research . 2011 (271)

[8]

CloudSim: a toolkit for modeling and simulation of cloud computing environments and evaluation of resource provisioning algorithms[J] . Rodrigo N.Calheiros,RajivRanjan,AntonBeloglazov,César A. F.De Rose,RajkumarBuyya. Softw: Pract. Exper. . 2010 (1)

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