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基于动态规划的云任务调度机制研究

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摘要

第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究现状

1.3 研究内容与意义

1.4 论文结构

第二章 云计算相关技术

2.1 云计算

2.1.1 云计算基本原理

2.1.2 云计算基础架构

2.1.3 云计算数据处理与编程模型

2.2 虚拟化技术概述

2.2.1 虚拟化基本概念

2.2.2 移动虚拟桌面

2.3 动态规划

2.3.1 最优化原理

2.3.2 无后效性

2.3.3 重叠子问题性质

2.4 本章小结

第三章 云计算任务调度算法研究

3.1 任务调度

3.1.1 任务调度相关定义

3.1.2 云计算任务调度研究的重要性

3.2 传统任务调度算法

3.2.1 基于启发式的任务调度算法

3.2.2 基于蚁群算法的任务调度

3.2.3 Hadoop中的任务调度

3.3 基于动态规划的两级调度模型

3.3.1 任务调度安排

3.3.2 斜率优化

3.3.3 决策单调性

3.4 本章小结

第四章 云环境下基于动态规划的任务调度策略研究

4.1 引言

4.2 数学模型特征

4.3 用户QoS影响因素分析

4.4 基于动态规划的任务调度算法

4.4.1 动态规划调度算法原理

4.4.2 算法描述

4.4.3 调度行为预测分析

4.4.4 任务迁移算法

4.5 基于节点可信性的任务安排

4.5.1 资源价格设定

4.5.2 云资源节点的可信性

4.6 算法分析

4.7 本章小结

第五章 实验仿真与结果分析

5.1 CloudSim简介

5.2 仿真与评估

5.2.1 实验环境

5.2.2 评价指标

5.2.3 实验仿真测试数据

5.3 仿真与评估

5.4 算法应用研究

5.4.1 系统功能描述

5.4.2 系统效果与实验分析

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 未来工作展望

致谢

攻读硕士期间从事的科研工作及研究成果

参考文献

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摘要

随着云计算这种新型计算模式的兴起以及虚拟化技术在云计算中的广泛应用,使得云计算中的任务调度策略和虚拟资源分配成为一个研究的热点。目前,关于云计算的研究还处于理论研究阶段,云计算任务调度算法的研究还比较少。其中,一些研究学者借鉴网格计算的任务调度模型和算法移植到云计算中,仅仅考虑了任务完成时间最短,没有考虑到云计算中用户的服务质量(Quality of Service)需求;另外,云计算是一种“按需付费”的新型计算模式,调度结果不仅关注于任务完成时间,更要求降低用户的费用成本和计算集群的资源耗费。并且,整个资源池的负载均衡必须考虑以提高数据集群的高效利用。
   论文以云计算商业模式为基础,对传统任务调度算法进行了探讨研究,针对传统任务调度算法的不足,结合运筹学中的动态规划思想,给出了一种基于动态规划的两级任务调度模型来提高云计算下任务调度算法结果和为付费计算模式提供了参考。论文首先对云计算中当前应用的经典任务调度算法进行了分析,指出传统任务调度算法的缺陷以及研究的必要性;接着,针对传统算法仅仅考虑任务调度跨度执行时间最短为优化目标的不足,将任务迁移技术引入到虚拟机负载均衡算法中;其次引入付费模式,传统调度算法并没有考虑处理机的任务分批运行,计算资源的利用率较低和费用较高,结合“云+端”计算模式,研究了节点可信性的任务安排并给出相应算法,来优化任务分批运行产生的费用。在云计算模拟环境CloudSim中,实验结果表明本文调度策略使得任务执行时间较少、任务负载相对均衡、成本费用较低等,从实验对比验证了本文算法的可行性和优越性;最后,将给出的基于斜率优化的决策单调性DP任务安排算法应用于基于Android系统的虚拟桌面多任务调度模块中,为用户提供了以费用最少为最优的多任务调度方案,在一定程度上满足了云计算背景下用户对服务提供商的满意度要求。
   通过上述研究,论文从数据中心虚拟机负载平衡和云计算资源成本费用角度为云计算任务调度算法提供了借鉴点,并为基于决策单调性的动态规划任务调度方案在云背景下的“云+端”计算模式的应用探索出了一条具有参考价值的途径。

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