云环境下任务调度算法研究

经过学术界与产业界的不断推进,云计算正在从理论走向实践。在云计算的研究过程中,出现了一些被广泛讨论和研究的热点问题。其中,云环境下的任务调度是一个研究热点。云环境中任务调度是为任务和资源之间建立起一个映射关系的过程。云环境下的虚拟机迁移技术可以为任务执行提供可靠的保障,其中的关键问题在于内存的预拷贝策略。基于上述问题,本文主要做了以下两个方面的工作： 1)针对现有蚁群算法在云环境下进行任务调度时,因蚂蚁重复搜索过多导致搜索效率不高的问题,提出了一种云环境下基于协作式蚂蚁的任务调度策略。该策略提出了兄弟蚂蚁和剩余生命信息素(Rest-Life-Pheromone,RLP)的概念,通过兄弟蚂蚁在搜索过程中比较RLP值,可以减少蚂蚁的无效搜索,扩大搜索范围,从而为任务找到更好的执行节点。仿真结果表明,算法可以提高蚂蚁在云环境下任务调度时的搜索效率和搜索精度。 2)内存迁移是虚拟机迁移的核心问题,而内存迁移中的预拷贝方法是目前使用的主要方法。为了降低虚拟机内存预拷贝阶段的迁移时间和数据量,本文提出一种基于Apriori算法的虚拟机内存预拷贝策略,该策略在虚拟机需要进行迁移时利用Apriori算法计算关联内存页,当某个内存脏页需要进行传输时,首先观察其关联内存页的运行状态。若关联内存页此时仍在使用,则下一时刻该内存页可能继续变脏,因此在此轮迭代中不进行传送,直到没有关联内存页执行时方可传输。该策略可以减少虚拟机内存拷贝时的数据重复传输量,降低虚拟机迁移的总时间,从而降低虚拟机迁移对用户服务质量带来的影响。