基于带宽约束的云计算负载调度算法

负载调度是云计算得以大规模应用及提高服务性能的关键技术,对提高云供应商服务质量、用户满意度以及数据中心集群资源利用率等有极其重要的意义.云计算环境中,由于用户任务类型的不同,对带宽的需求也不尽相同,若不区分不同任务对不同带宽的要求,可能会造成资源的浪费,增长用户等待时间.本文对经典Min-Min算法进行改进,提出了BCLL-Min-Min算法,该算法满足带宽需求约束,并且实现相对负载均衡调度.仿真实验表明,BCLL-Min-Min算法能够适应云计算环境下任务多样性和不确定性的情况,使用该调度算法可以提高集群的吞吐率、较大改善数据中心的负载均衡性.     

QoS性能约束的云任务调度算法研究

云计算是目前研究的热点,云计算任务调度中为了在保证用户满意的前提下缩短任务完成时间和提高资源负载均衡性,提出了一种具有QoS约束的模拟退火云任务调度算法.首先引入QoS约束的贪心策略产生初始解,以最小任务完成时间和最小负载均衡标准差为目标,实行两阶段退火过程,制定两个具有QoS约束的新解产生函数,始终处于用户满意的前提下寻找最优分配方案.仿真实验结果表明,该算法能够在保证所有用户都满意的情况下降低任务完成时间并提高资源负载均衡性,是一种顾客和云服务提供商都满意的云任务调度算法.     

云计算环境中三层架构的资源负载均衡研究简

为了使云环境中资源能更加高效、合理地运转,该文探求使用新的调度策略来使系统达到负载均衡,提出了一个在三层架构云计算网络环境中的两阶段调度算法.该算法结合了随机负载均衡算法和Min-Min负载均衡调度算法的特性,从而能更高效率地执行任务并使系统达到负载均衡.     

云环境下一种多维QoS约束的工作流调度算法

云计算以用户为中心按需提供服务,云环境下必须关注用户的服务质量(QoS).云计算工作流调度的QoS目标约束条件,不仅有工作流完成时间,还包括调度预算、系统的可靠性以及安全性等,多维QoS约束的工作流调度算法的研究至关重要.为此,提出一种基于生物共生演算法(symbiotic organisms search,SOS)的多维QoS约束的工作流调度算法(QoS-SOS).首先为工作流中的每个任务分配适当的优先级,将非支配解的思想融入到生物共生演算法中,从而获得分布均匀的Pareto最优解集来解决多维QoS约束的工作流调度问题.实验结果表明,QoS-SOS不仅拥有较快的收敛速度,而且有很好的寻优能力,还能够根据用户的偏好选择侧重不同的优化方案,从而适应于大规模的云环境.     

面向用户的通用云计算平台负载均衡机制

面向用户的通用云计算平台负载均衡机制在探寻云计算平台的成本和效用的基础上,由用户根据任务粒度从质量、成本定制云及云联盟资源三方面权重。由云均衡构件发出蚂蚁群搜索云内及云间计算资源。蚁群采用优化算法搜索资源并将信息发回蚁巢,并监视各个计算资源动态变化及时均衡负载,以降低云运营商成本和用户费用,提高云及云联盟的成本效用。将该负载均衡机制应用在自主研发的云计算平台上,实验结果验证了该负载均衡机制的可行性和优越性。     

基于QoS约束的计算能力调度算法研究

云计算具有很强的商业性特点,以为用户提供高质量的服务为目标。针对云计算对服务质量QoS的需求问题以及云计算原有计算能力调度算法没有考虑用户多样性的缺点,提出了基于QoS约束的计算能力调度算法。该算法可以在保证为用户提供模拟的独立计算能力基础上,根据QoS参数生成的向量进行资源与任务的匹配,区分用户的不同服务质量需求,为用户提供符合其需求的资源。     

一种基于云存储的CDN视频副本部署策略

在线视频服务无法离开CDN(content delivery network)的支持.与传统CDN相比,使用云存储节点作为CDN的节点对视频内容进行分发可以节省大量运营费用.在线视频服务的内容文件要尽量预先部署到离用户较近的边缘节点上,以保证用户的QoS(quality of service).现有的GS(greedy site)内容预部署算法在有历史记录的前提下,有着较小的货币开销,且能满足QoS需求.然而,GS算法会导致云存储节点的负载均衡情况较差.为此,提出了一种称为GUCP(greedy user core preallocation)的部署算法,该算法利用k-means算法将负载过重节点上的用户分配到负载较轻的节点以平衡负载,解决GS算法在负载均衡方面存在的不足.实验表明,GUCP算法在系统使用费用、QoS性能方面与GS算法十分接近,在负载均衡性能上远远优于GS算法.     

基于VIKOR和用户QoS优先级的云计算自适应算法

针对传统调度算法不能提供一种在考虑负载平衡的同时满足用户服务质量(Quality of Service,QoS)的自适应方法进行了研究,提出一种基于改进多准则妥协解排序法(VIKOR)和用户QoS优先级的云计算自适应调度算法.该算法首先使用最优-最差多准则决策为每个评估标准或用户QoS优先级分配重要性权重,然后使用VIKOR评估和确定每个用户请求的等级并进行排序,最后自适应任务调度根据虚拟机的负载率来分配工作负载以保持动态负载平衡.实验结果表明:本文方法在MaKespan、吐出量和虚拟机利用率性能方面均有明显改善.     

QoS约束的云工作流调度算法

将云计算和工作流两者结合起来,并根据用户关心的QoS中执行时间和执行费用问题,针对工作流调度策略在云环境下调度实例密集型工作流时效率不高的问题优化资源调度策略,给出云工作流调度模型,提出一种基于QoS约束的云工作流调度算法MSCWQ(modifiedschedulingalgorithmforcloudworkflowbasedonQoS).该算法利用DAG(directedacyclicgraph)进行建模,优化资源策略,保证在最晚结束时间内使整个工作流实例的执行费用尽可能小.实验结果表明,在调度实例密集型云工作流时,该算法能有效提升科学工作流的执行效率,并能减少资源的使用费用.     

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.     

云计算下均衡负载的差异性资源调度算法优化研究

随着云计算的逐渐发展,云计算下容易出现虚拟机负载不均衡和差异性资源调度时间长的问题,当前调度算法大多无法有效解决均衡负载问题,影响调度性能。为此,提出一种新的云计算下均衡负载的差异性资源调度算法,对云计算下资源调度问题进行描述,针对云计算下虚拟机差异性资源负载问题设定参数。设计蚁群优化算法,蚂蚁爬行的每一步代表指派的一个差异性资源任务,引入挥发因子对信息素更新规则进行改进,获取全局信息素。利用蚁群优化算法对云计算下负载的差异性资源进行均衡调度,给出详细实现过程。实验结果表明,所提算法有较好的收敛性,均衡负载效果好,且时间复杂度低。     

基于QoS云计算任务调度优化

由于云计算技术快速发展,为了满足日益多样化的云计算用户服务质量(QoS需求)以及提高云计算资源调度的效率,提出基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化算法,包括建立云计算资源模型和用户QoS需求模型.为了得到更准确的结论,针对传统蚁群算法过快收敛造成的局部最优解现象,在传统的蚁群算法的基础上加入随机选择机制,时间、成本和结果有效可用性适应度因子进行了优化改良,以求得全局最优解.通过仿真实验将传统的蚁群算法、Mi n-Mi n调度算法和改进的蚁群优化算法进行比较,实验表明,改进的蚁群优化算法在调度效率、节约成本、减少任务执行时间和任务得到结果质量方面有明显的优势.     

云计算资源优化问题求解的萤火虫算法

为了提高云计算资源利用率,结合云计算资源优化问题的特点,设计一种云计算资源优化问题求解的萤火虫算法.首先建立云计算资源负载调度问题的约束条件,以用户任务完成时间最少作为云计算资源负载调度优化的目标函数;然后通过萤火虫算法找到目标函数值最优的资源调度策略;最后在CloudSim平台上实现云计算资源负载调度仿真实验.实验结果表明,萤火虫算法减少了云计算任务完成的时间,均衡了云计算资源的负载,使云计算资源得到合理分配,且比其他算法优势明显.     

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。     

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.     

云计算下安全可控的移动弹性资源动态调度算法

当前云计算下移动弹性资源动态调度算法CPU利用率较低,且运行不稳定。为此,提出一种新的云计算下安全可控的移动弹性资源动态调度算法,把云计算下移动弹性资源的CPU平均利用率、内存负载、带宽负载以及可靠性看作移动弹性资源调度目标的约束,给出移动弹性资源的状态模型。依据遗传算法的优点,设计了一种基于蚁群算法的、安全可控的移动弹性资源动态调度算法。依据云计算下移动弹性资源动态调度特点和约束条件,利用适应度指标,对种群中个体的优良度进行描述,给出适应度函数。通过一维字符串完成对解的编码,利用轮盘赌法设置合理的阈值,获取所有染色体中选择性能较好的染色体。通过选择的实数编码完成对字符串的逆向解码,得到云计算下移动弹性资源调度的最优方案。实验结果表明,所提算法稳定性、效率和资源利用率高,迁移率低,负载均衡性好。     

基于服务网格的动态负载平衡调度算法研究

为了提高资源利用率和系统的吞吐率,需要实现服务网格系统内负载的均衡分布.提出了层次式动态负载平衡调度模式,详细介绍了负载平衡系统的系统结构.作业分配是负载平衡系统中的核心机制.设计并实现了一种综合考虑各局部代理作业数和各个局部代理性能以及当前负载情况的动态双阀值作业分配算法.试验数据表明,该作业分配算法较传统调度算法综合性能有较大提高.在作业数较多时,该作业分配算法性能更好.