云计算下深空通信网络的能耗感知调度方法

云计算下深空通信网络中,通常同时要求低能耗和低反应时间,当前调度方法一般无法同时满足上述两种条件,导致调度性能不佳。为此,提出一种新的云计算下深空通信网络的能耗感知调度方法,将云计算系统抽象地表示成一个四元组,给出云计算平台拓扑图,介绍了云计算系统的能耗感知模型。将能耗感知理论引入min-min任务调度方法,依据深空通信网络对任务截止时间要求的满足程度,优先选择任务队列中的最短任务,将其分配至能耗最小的服务器上执行,求出该任务在各服务器上的执行能耗,通过完成时间是否满足截止时间要求判断是否结束调度。给出基于能耗感知的最早完成时间任务调度方法的详细实现过程。实验结果表明,所提方法能耗低,时间跨度优。     

一种成本驱动的云计算任务调度策略

为了使得云计算不仅满足调度任务的QoS要求,且尽可能地最大化其服务收益,从云服务提供方的角度出发,提出了一种成本驱动的云计算任务调度策略.提出的方法在满足用户任务QoS约束的前提下,以最大化云环境单位计算开销的服务收益作为其调度目标,在此基础上建立相应的任务调度模型,最后通过遗传算法在多项式时间复杂度内对上述调度目标进行优化求解.在Cloudsim模拟器上完成了一系列仿真测试.结果表明:提出的方法在任务完成时间、调度完成时间超过调度截止时间底线的任务比例,以及云环境单位计算开销的服务收益等指标上均优于传统的Min-min算法和改进的QoS约束的Min-min算法.     

一种新型的云任务调度算法研究

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.     

一种基于贪心策略的启发式云计算任务调度算法

提出了一种基于贪心策略的启发式任务调度算法,用于优化云计算环境下任务调度中执行时间。首先,给出了云计算环境下任务调度问题的形式化描述及其最早完成时间的启发式优先分配原则;接着,基于最早完成时间的优先分配原则,采用贪心策略难易交错地分配任务求得任务调度的初始解;进而,引入了任务对交换的收益值概念,采用贪心策略选择收益值大的任务对交换优化任务调度初始解的执行时间;最后,在Cloud Sim云计算仿真实验平台下进行了顺序调度算法、Min-Min算法、Max-Min算法和本文算法的对比实验,实验数据对比充分验证了本文算法既能减少任务执行时间,又能使资源负载相对平衡。     

基于不同分配策略的云计算任务调度性能比较与分析

形式化描述了云计算环境下的负载均衡任务调度问题,借助动态规划方法形式化推导了最早完成时间的启发式优先分配策略,给出了基于先易后难优先分配策略、先难后易优先分配策略的启发式云计算任务调度算法。阐述了基于顺序调度策略、先易后难优先分配策略、先难后易优先分配策略等启发式任务调度算法和基于禁忌搜索策略、元胞演化策略等智能任务调度算法。针对不同分配策略的云计算任务调度进行性能比较与分析,提出了完成时间可改进百分比和资源负载平衡因子的调度性能评价指标,实验数据对比充分表明:与启发式调度算法相比,智能调度算法能减少任务执行时间,优化资源负载均衡性能。     

基于重复异构最早完成时间的云计算任务调度算法

针对云计算任务调度算法时间成本消耗大的问题,提出了一种新的算法,即重复异构最早完成时间(Duplication based Heterogeneous Earliest Finish Time,DHEFT)任务调度方法.该方法结合异构最早完成时间算法和任务重复算法,可以大大减少任务最早开始时间和最早完成时间.由于任务优先级对于相关任务调度算法的重要性,该算法中提出了乐观成本表的方法来计算任务优先级,根据优先级调度任务,并复制父任务以降低通信成本并获得最佳调度解决方案.实验结果表明,该文提出的DHEFT在调度长度比和完成时间性能方面优于其他算法,说明该文方法的可行性与有效性.     

基于QOS的Mesh网络调度算法

为了实现具有QOS约束的Mesh网络任务调度,提出了一种满足QOS需求的Mesh网络调度方法。首先描述了Mesh网络的QOS约束并给出了数据包的调度方法。然后,在业务调度上提出了2层的调度方法,即根据业务优先级对队列进行调度,然后对节点根据等待时间和任务执行时间设定优先级,从而实现任务调度。仿真实验表明:文中方法能有效地实现Mesh网络任务调度,与其它方法相比,具有较小的网络延迟和较大的优越性。     

面向能耗优化的云渲染系统任务调度策略

针对云渲染系统中由于渲染节点与任务不匹配调度而带来的能耗浪费问题,提出一种通过任务调度方式来优化系统能耗的策略。为了形式化描述系统的整体能耗,综合考虑节点空闲能耗和任务运行能耗,建立渲染任务能耗模型;以降低系统总体能耗为优化目标,根据渲染任务之间无依赖性的特点,将任务调度序列拆分成子序列,利用模拟退火思想,通过优化子序列任务调度提高节点利用率、减少节点空闲能耗,以此降低系统全局任务的能耗;采用矩阵存储子序列任务的能耗,以空间换时间的方式降低策略的时间复杂度。实验结果表明:该策略在多渲染作业环境中能耗优化效果比先进先出算法提升了43.4%,比能耗感知的调度算法提升了6.7%,能够有效降低云渲染系统的总体能耗,同时具有良好的扩展性,使云渲染系统的能耗效率和整体性能得到提升。     

基于任务分割的云计算动态多DAG调度方法

针对云计算中动态多DAG任务调度问题存在的公平性与调度效率的矛盾,提出了一种任务分割的云计算动态多DAG调度方法.首先,在通信竞争思想的基础上建立了多DAG调度模型,并在模型内融入了任务开始及结束的时间约束指标;然后对每一次的DAG进行主、副任务分割,并将随后的DAG分割结果不断地合并到之前分割的子任务中.最后,基于两类动态多DAG任务调度系统进行仿真分析.结果显示,该方法具有较高的公平性和调度效率.     

基于CSA和PSO的多目标优化任务调度算法

针对现有云计算环境中任务调度算法资源利用率低、完成时间长和调度成本高的问题,提出一种基于布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm, CSA)和粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)混合的多目标优化任务调度策略.该策略以完成时间、成本以及最后期限违反率为目标函数,将布谷鸟搜索算法和粒子群优化有效地组合来执行智能优化任务调度问题,避免调度过程中出现局部最优现象.实验结果表明:相对于其他启发式调度算法,本文提出的方法明显具有优势,可以最大程度地降低完成时间、调度成本和最后期限违反率.     

兼顾网络带宽的节能云数据副本布局算法

由于云数据中心作为云应用服务的重要基础设施,在满足日益增长的用户需求的同时,也导致了云数据中心能耗的急剧上涨。为了降低能耗和提高云应用服务质量,文中通过全面考虑云数据中心的服务器和网络设备的能耗,兼顾网络带宽建立了云数据中心的能耗计算模型,提出了一种全新的以能耗优化为目标的云数据副本的布局算法,并通过GreenCloud验证了所提出的节能模型和算法的有效性。实验结果表明：文中提出的布局算法能有效地降低云数据中心的能耗和对网络带宽的消耗,从而提升了用户对云应用服务质量的满意度。     

An Energy-Saving Task Scheduling Strategy Based on Vacation Queuing Theory in Cloud Computing

High energy consumption is one of the key issues of cloud computing systems. Incoming jobs in cloud computing environments have the nature of randomness, and compute nodes have to be powered on all the time to await incoming tasks. This results in a great waste of energy. An energy-saving task scheduling algorithm based on the vacation queuing model for cloud computing systems is proposed in this paper. First, we use the vacation queuing model with exhaustive service to model the task schedule of a heterogeneous cloud computing system.Next, based on the busy period and busy cycle under steady state, we analyze the expectations of task sojourn time and energy consumption of compute nodes in the heterogeneous cloud computing system. Subsequently, we propose a task scheduling algorithm based on similar tasks to reduce the energy consumption. Simulation results show that the proposed algorithm can reduce the energy consumption of the cloud computing system effectively while meeting the task performance.     

基于电力物联网的边缘计算任务卸载优化

为了解决传统卸载模型仅涉及用户设备和边缘计算资源,而在云端资源利用上存在局限性的问题,通过有效利用计算任务时延、能耗及计算资源配置,提出了基于深度强化学习算法的计算任务卸载策略和资源配置优化算法,建立了边云协同的时延、能耗及能效模型,研究了用户设备数量、任务量、任务优先级等对时延、能耗及能效的影响。结果表明：边缘计算服务器资源配置为30 GHz较为合理;高级计算任务优先处理策略和计算资源优化分配,使得时延、能耗均较低;本文所提出的优化算法在时延、能耗及能效方面均优于其他3个对比算法,表明针对不同用户设备数量和计算任务量场景,本文所提出的优化算法和建立的模型能够更有效的实现基于电力物联网的计算任务卸载策略和资源配置优化。     

云计算数据中心的虚拟资源自适应供给模型

随着云计算技术的飞速发展,云计算数据中心的规模越来越大,随之而来的资源管理、运维调度、能耗开销等问题也开始日益严峻。本文对云计算数据中心的设计思路与设计结构进行了详细的介绍,先从云计算数据中心的总体结构进行分析,随后引入虚拟资源自适应供给模型概述,通过综合分析三种不同的虚拟资源供给模型优劣,提出利用多层次网络队列方法搭建虚拟资源自适应供给模型,通过综合考量模型的平均响应时间、服务器利用率、使用成本等因素,对虚拟资源进行合理的规划与调度,最终帮助云计算数据中心配置合适数量的虚拟机,做出合理的资源调度策略,力求优化数据中心的运维调度,降低能耗开销,提高能源利用效率,推动能源发展。     

云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究

针对传统资源调度方法存在执行时间跨度大、信道接入率低、资源负载不均衡等问题,提出云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究.根据云计算环境下多信道通信链路优化时隙和多信道资源,构建多信道链路模型,提出信道端到端可靠性最大化优化模型,将优化问题转换为多信道联合均衡调度问题.利用多信道最优跨度和负载均衡算法对均衡调度问题进行求解.结合多信道数据处理和任务执行的特性,设计最优跨度和负载均衡双适应度函数,在种群进化初始阶段和接近收敛阶段对适应度函数做适当调整,完成多信道联合均衡调度.实验结果表明,所提方法资源调度的执行时间跨度小、信道接入率高、负载均衡程度好,能满足资源传输的实时性要求.     

一种考虑资源状态动态反馈的云计算调度算法

针对云计算动态调度问题,提出一种考虑资源状态动态反馈的云计算调度算法.该算法针对资源服务器状态动态变化影响当前工作流调度结果的问题提出滑动窗模型,该模型可以实时动态地反映资源服务器的状态.为了更好地预测资源服务器的状态,提出时间窗曲线模型和平均利用率模型,以计算资源服务器的平均利用率.基于平均利用率提出资源反馈权重策略,通过该策略来计算所有工作流任务的动态权重值,按照动态权重值进行排序并依次调度.实验结果表明本文算法可以有效缩短工作流的总加工时间.      

多核平台的并行实时调度与内存分配算法

多核处理器凭借着低功耗高性能的优势占据了市场.针对多核平台上并行实时任务,提出局部与全局EDF相结合的调度算法,其中任务的截止期划分、执行预算以及迁移时机由所设计的处理器带宽预留服务器决定.同时,提出了内存分配算法,该算法能够更好地为并行实时任务管理内存资源.实验结果表明新的调度算法具有更高的调度成功率.另外,在内存资源竞争的前提下,内存分配算法可以保证并行任务的实时性与系统稳定性.     

异常网络环境下云计算资源需求策略

针对常规云计算资源预测算法不能在异常网络环境下做到精准预测的难题,提出一种基于改进蚁群算法的调度策略.该策略融入了信息数的概念,既能快速均衡负载,又能保障用户在多条件下云计算的需要,合理降低能耗,提高云计算性能.实验结果表明,基于改进的蚁群调度算法提高了云计算资源利用率,降低了能量消耗,使单节点处理任务量有较大提升,极大提高了云计算的性能和服务质量.     

基于贝叶斯信任模型的资源调度策略

在科技迅速发展的今天,云平台正在迅速成为科学应用的重要平台.由于云平台下的节点资源数量非常多,显然他们有很多是不可靠的,这些节点会对EXE的执行和调度任务产生很大的影响.在本文中,受贝叶斯认知模型的启发和社会学的信任关系模型的引导,笔者首先提出了一种新的基于贝叶斯方法的认知信任模型,然后,将这种模型应用到资源调度系统中.理论分析和仿真实验证明,笔者提出的方法能有效的满足云计算对节点资源的信任要求,并且牺牲较少的时间成本,确保在一个相对安全的节点资源池中执行云计算任务.     

基于移动边缘计算的任务卸载策略研究

由于传统云计算的高时延和处理能力有限,无法满足5G网络的发展要求。基于移动边缘计算网络框架,提出了一种结合通信时延和计算时延的联合优化卸载策略用于移动边缘计算网络。该策略通过移动边缘计算设备不同的计算能力和通信链路的不同传输速率,对移动用户任务进行决策。通过仿真分析该卸载方法对任务大小和时延的影响,验证了该方法的优越性。结果表明,相比于传统的卸载方法,该方法可以有效地降低卸载时间和提高数据处理能力,有一定的参考价值。