任务和资源调度方法是云系统的关键技术之一。但是,现有的研究往往忽略实时任务的高动态性和任务执行时间的随机性,使得调度方案的实际性能与期望性能相差甚远。针对以上问题,本文设计一个随机性感知的调度框架;提出一个启发式调度算法...任务和资源调度方法是云系统的关键技术之一。但是,现有的研究往往忽略实时任务的高动态性和任务执行时间的随机性,使得调度方案的实际性能与期望性能相差甚远。针对以上问题,本文设计一个随机性感知的调度框架;提出一个启发式调度算法集成前摄性和反应式策略(proactive and reactive strategy,PRS)来对任务进行调度,以提高云系统保障实时任务时效性的能力;并提出3个计算资源伸缩策略来动态调整计算资源,以减少能量消耗。最后,通过实验将算法PRS的性能与其他4个算法进行比较。实验结果表明,在任务完成率和能耗方面,算法PRS的性能比已有算法提高13.85%和17.23%。展开更多
文摘任务和资源调度方法是云系统的关键技术之一。但是,现有的研究往往忽略实时任务的高动态性和任务执行时间的随机性,使得调度方案的实际性能与期望性能相差甚远。针对以上问题,本文设计一个随机性感知的调度框架;提出一个启发式调度算法集成前摄性和反应式策略(proactive and reactive strategy,PRS)来对任务进行调度,以提高云系统保障实时任务时效性的能力;并提出3个计算资源伸缩策略来动态调整计算资源,以减少能量消耗。最后,通过实验将算法PRS的性能与其他4个算法进行比较。实验结果表明,在任务完成率和能耗方面,算法PRS的性能比已有算法提高13.85%和17.23%。
