云计算环境下资源分配与任务调度研究
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云计算环境下资源分配与任务调度研究. 王静宇 [email protected] 内蒙古科技大学信息与网络中心. 2. 3. 相关研究. 本文模型与算法. 目 录. 1. 研究背景. 4. 实验与结论. 研究背景. 云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。. 研究背景. 云计算厂商都有自己资源分配与任务调度模式,但并没有统一的标准和规范。在云计算中,资源分配的效率非常重要,对云计算平台的系统综合性能影响很大 。. 相关研究.

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云计算环境下资源分配与任务调度研究

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云计算环境下资源分配与任务调度研究

王静宇

[email protected]

内蒙古科技大学信息与网络中心


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2

3

相关研究

本文模型与算法

目 录

1

研究背景

4

实验与结论


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研究背景

云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。


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研究背景

  • 云计算厂商都有自己资源分配与任务调度模式,但并没有统一的标准和规范。在云计算中,资源分配的效率非常重要,对云计算平台的系统综合性能影响很大 。


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相关研究

  • IBM蓝云架构

  • IBM蓝云计算平台的资源分配与任务调度由 IBM Tivoli部署管理软件(Tivoli Provisioning Manager)、IBM Tivoli监控软件(IBM Tivoli Monitoring)以及一些虚拟化组件共同组成。


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相关研究

  • MapReduce调度模型

该模型共有Master、Worker和User三种角色,分工负责。


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本文模型与算法

  • 基于任务分类及蚁群算法的

    云计算系统调度模型


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本文模型与算法

  • 主要考虑因素

    1、用户对云计算资源需求的多样性与偏

    好性,如何作Qos保证

    2、云计算平台带宽利用率

    3、公平性因素


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本文模型与算法

  • 资源与任务描述

    1、假设某虚拟机资源VMi 的特征集合:

其中,rim表示一个K维对角矩阵,分别表示CPU、内存的个数,带宽、费用及故障率的倒数。


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本文模型与算法

  • 资源VMi的性能描述矩阵向量是:

其中Eim表示rim对应的特征值。

任务的QoS描述通常可以采用任务完成时间、网络带宽、费用、可靠性等参数指标来量化QoS,如任务完成时间的QoS描述包括开始时间、总完成时间、结束时间等,使用时可选取任务总完成时间作为评判指标。


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本文模型与算法

  • 通常第i类任务的一般期待向量可以描述为:

其中eim分别表示CPU、内存、带宽等的一般期待,且满足:


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本文模型与算法

  • 蚁群算法


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本文模型与算法

  • 算法调度工作流程

首先,对用户的任务按优先级进行排序,然后进行分类,分类体现了用户任务对不同QoS的要求和偏好,并依据QoS分类利用蚁群算法实施资源分配与调度,并将任务与资源绑定,运行任务。


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实验与结论

  • 云计算仿真模拟工具CloudSim

支持模拟新兴的云计算基础设施和管理服务:

  • 支持建模和安装大规模云计算基础设施,包括在单一物理计算节点和java虚拟机上的数据中心。

  • 可对数据中心,服务代理,调度和分配策略进行建模。

  • 提供虚拟引擎,有助于在一个数据中心节点上创建和管理多个,独立和协同的虚拟服务。

  • 可以灵活地在共享空间和共享时间分配的处理核心之间切换。


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实验与结论

在体系结构上,CloudSim仿真器采用分层的结构,自底向上由SimJava,GridSim,CloudSim,用户代码四个层次组成。


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实验结果与结论

任务完成时间比较

计算能力偏好类任务比较


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实验与结论

带宽偏好类任务比较


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实验与结论

(1) 提出将基于QoS任务分类和蚁群算法用于解决云计算平台下的资源分配与调度问题,扩展了CloudSim源代码并进行重新编译和生成,并在此扩展的仿真平台上对算法进行了仿真分析。

(2) 通过将仿真实验结果与最优完成时间算法的仿真结果对比,表明本文提出的算法可以有效的执行用户的任务,并表现出更好的公平性和用户满意度。


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Q&A


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