研究云计算调度问题的实际应用价值

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1、研究云计算调度问题的实际应用价值云计算是一种以商业为主要推动力的计算模型和服务模式，从计算资源提供的角度来看，它是将计算资源作为一种服务通过X络提供给用户的计算模式，用户以便捷和按需扩展的方式来使用计算资源（包括数据、软件、硬件和X络带宽等），无须了解它提供过程的细节。云计算提供的资源服务从具体应用角度分为三个层次，即软件即服务（SaaS)、平台即服务（PaaS)和基础设施即服务（IaaS)。这三个层次分别侧重于不同的应用，但是它们包含着相同的问题，即资源、任务调度问题。如Amazon的弹性云需要通过合理的调度保证各虚拟机的利用率；

2、八百客的在线ERP系统更需要合理的任务调度，才能提高用户的满意度和忠诚度。调度问题是云计算中的一个重要问题，直接关系到云服务的稳定性、资源的使用效率、用户的满意程度和运营成本。因此，对云计算调度问题的研究无论从理论技术本身还是实际应用价值方面都有非常重要的意义。1云计算调度概述虽然可以将云计算看成是分布式处理、并行处理和X格计算的发展和商业实现，但是云计算与它们还是有很大的不同，如资源聚合与共享方式、任务提交方式等，故云计算调度也有其自身特点。1.1云计算调度目标云计算调度的目标就是对用户提交的任务实现最优调度，并设法提高云计算系统

3、的总体吞吐率。具体的目标包括最优跨度（optimalmakespan)、月艮务质量（qualityofservice，QoS)、负载均衡（loadbalancing)、经济原则（economicprinciples)等。a)最优跨度。跨度是调度中很重要且常见的目标，用户都希望自己的任务能在最短时间内完成。实现最优跨度是用户和云计算的共同目标。b)QoS。云计算调度系统必须保障用户的QoS。一方面需要根据应用特征提高资源的发现效率和准确性，保证用户服务的性能QoS；另一方面针对用户的状态变迁，动态进行资源选择和重定向，满足用户的经济Q

4、oS，有效地提高用户满意度。因此这一目标是用户的保障也是云计算能长久持续发展的关键。c)负载均衡。由于云计算平台中的计算机数量非常庞大，组成复杂，加上不同云计算平台的异构性，使得目前云计算中负载均衡的实现成为一个具有挑战性的问题。d)经济原则。云计算的超大规模及其商业运营模式，使得其经济因素成为要重点考虑的调度指标。市场经济驱动的资源使用者和资源提供者互惠互利，才能使云计算这一面向普适商业应用的计算模式长久地发展下去。1.2云计算中的资源调度特点云计算调度与其他计算模式中的调度相比有其自身特点。a)资源环境。云环境下资源的配置差异较

5、大，可能是高性能集群、性能较高的服务器、普通PC机或是各种硬件资源上的虚拟机环境，所以资源的计算能力、存储能力、带宽等因素具有较大差异。b)云计算调度是面向异构平台、大规模、非集中式的，因此云计算调度必须面向异构平台，并在这些平台上以分布、并行的方式进行资源任务的管理与调度。c)约束条件。在传统的分布式计算中，系统性能最优即是最终目标。而在云环境中，云服务商提供资源/服务，用户按需付费。因此，云环境中的调度问题必须考虑成本约束，如任务截止完成时间、用户支付费用及运营商提供成本等因素。d)优化目标。云环境中不仅注重资源利用率及系统性能

6、的提高，而且要保证用户的QoS需求，尽可能地实现资源供给与消费的双赢局面。e)可扩展性和动态适应性。在云计算规模不断扩大、应用不断增长的情况下，云调度必须具有可扩展性，才不至于降低云计算系统性能。另外云资源的动态性是很明显的，因此云调度必须适应这种动态性。2云计算调度问题研究现状2.1以性能为中心的调度以性能为中心一直是调度研究的重点，这类调度是以调度性能作为最终目标，如任务最早完成时间、最优跨度等。目前研究和使用比较广泛的算法包括Min-Min算法、Max-Min算法、遗传算法（GA)、蚁群算法、贪婪算法和模拟退火算法等。IBM云

7、计算平台采用的是以性能优先的调度策略0。李建峰等人3基于MapReduce模型，提出了一种具有双适应度的遗传算法（DFGA)，注重作业的平均完成时间；汤小春等人4提出了一种基于元区间的分配决策算法；华夏渝等人5提出一种基于蚁群优化的资源分配算法。另外虚拟资源的调度是目前云计算调度的研究热点，如Intel公司6研究了虚拟资源间的竞争关系，对虚拟机间由于竞争关系所带来的性能下降进行了建模，并以此为基础提出了预测虚拟资源竞争的模型。国内的学者如Kong等人提出一种在虚拟化的数据中心中基于模糊预测的有效的任务调度方法，该方法以时间和可靠性为

8、目标，建立了以模糊规则为预测的模型，提出基于模糊规则预测的调度算法。孙瑞锋等人提出了一种租借理论与动态多级资源池相结合的调度策略，减少资源空闲时间，提高了资源利用率。而Song等人则提出了一种在虚拟化的数据中心中以多层调度器为核心的调