云计算中主任务调度算法的优化研究

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1、文章编号:1003-6199(2011)04-0108-03?摘要:针对ASAP和ALAP算法的缺陷,将生态捕食者一被捕食者模型应用于云计算的主任务调度算法中,建立一种基于生态捕食者一被捕食者模型的主任务调度算法,该算法通过生态差分方程动态调整节点内采用相应算法的任务数量,经过仿真试验证明了h去的有效性嚳关键词:主任务调度;生态差分方程;ASAP;ALAP?中图分类号:TP393文献标识码:A??•■TheResearchforOptimizationoftheMain?TaskSchedulingAlgorithminCloudComputing••LUX

2、iao?xia,ZHOUZhong?he?(HunanplaninganddesigninginstituteofpostandtelecommunicationsCo.,LTD,Changsha410001)Abstract:AimedatthedefectsofALAPandASAPalgorithm,establishingamaintaskschedulingalgorithmbasedonecologicalpredators?preymodel,thealgorithmdynamicadjustmentthenumberoftasksofcorr

3、espondingalgorithmusingecologicaldifferenceequations.Thevalidityoftheproposedalgorithmhaveprovedthroughthesimulationexperiment.Keywords:maintaskscheduling;ecologicaldifferenceequation;ASAP;ALAP?馨1引言?云计算的本质是一种商业模式,是将各种计算资源租用给需要的用户,并且根据这些用户的要求提供准备好的环境;在用户使用这些环境后,提供这种资源的服务商,按照服务级别协定进行

4、收费;当用户使用完后,提供重用环境备份和回收资源的用户和资源管理的手段。由于它有着非常广泛的应用前景,在目前复杂的网络情况下,如何解决拥塞问题,怎么保证提供给用户的服务稳定性,特别是对任务有着很强的时间、资源和容错需求,如何使任务按需完成得到保证,是目前云计算需要研究的。近年来,通过大量专家学者们的共同努力,以不同指标为标准,涌现了多种多样的算法,比如研宄独立任务为主的最小最小算法、最大最小算法、快速贪吃算法??[1]、最大时间跨度算法等。尽可能早调度算法(ASAP)[4]和尽可能迟调度算法(ALAP)[5,6],这两种算法是最简单也是速度最快的调度算法,大

5、多的研宄都是基于这两种经典算法,如Kaya等人提出的一种基于文件共享独立任务的启发式算法[2],jones等人在文献[3]提出的一种以带宽为中心的任务调度模型与启发式算法。但是,在ASAP调度算法中,任务可能过多集中于较早的控制步(指系统控制一个任务操作的基本时序单位,在同步系统中,通常对应于一个或几个时钟周期)中;在ALAP调度算法中,任务可能过多集中于较迟的控制步中。无论是集中于较早的控制步还是较长的控制步,都导致了任务的分布不平衡,甚至引起过量的资源需求,造成资源浪费,还可能使任务的拒绝率过高。因此,从调度的效果出发,上述两种算法都不是好的调度算法。?

6、为了调整任务在控制步中的分布情况,提高任务的接受率,本文将生态捕食系统的捕食一被捕食算法[7,8]引入主任务调度算法中,提出一种基于生态捕食系统的捕食一被捕食算法[7,8]2基于捕食者一被捕食者模型的主任务?调度算法该算法的设计思想是:在主任务调度算法中,引入种群生态学中的捕食者一被捕食者模型,利用生态捕食系统的周期性变,动态地调整采用主任务调度算法的任务,对于每个刚到的任务,根据其紧迫程度不同,将生态系统的种群,即将捕食者和被捕食者分别对应到节点中采用ASAP和ALAP的任务,将生态系统的种群规模对应到采用ASAP和ALAP的任务的多少,建立一种基于生态捕

7、食者一被捕食者模型的主任务调度算法。?2.1两种群捕食者一被捕食者模型的差分方程在主任务调度算法中的应用?本文直接将两种群的生态捕食者一被捕食者模型应用于主任务调度算法:设?x?l为采用?ASAP?调度算法的任务队列即被捕食者,x?2为采用?ALAP?调度法的任务队列即捕食者,且任务队列x?l尚以其他任务为生,则两队列的差分方程数学模型如下:?x??l,n+l?=x??l,n?+hx??l,n?a??10?—a??ll?x??l,n?-a??12?x??2,n??x??2,n+l?=x??2,n?+hx??2,n?—a??20?+a??21?x??l,n?—

8、a??22?x??2,n?(1)?其中,节点内作用系

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