云计算环境下资源分配与任务调度研究

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1、云计算环境下资源分配与任务调度研究王静宇btu_wjy@imust.edu.cn内蒙古科技大学信息与网络中心目录研究背景1相关研究2本文模型与算法3实验与结论4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IBM蓝云架构IBM蓝云计算平台的资源分配与任务调度由IBMTivoli部署管理软件（TivoliProvisio

2、ningManager）、IBMTivoli监控软件（IBMTivoliMonitoring）以及一些虚拟化组件共同组成。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。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。本文模型与算

3、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。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：本文模型与算法蚁群算法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，

4、并将任务与资源绑定，运行任务。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。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。实验结果与结论任务完成时间比较计算能力偏

5、好类任务比较实验与结论带宽偏好类任务比较实验与结论(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。ThankYou!Q&A