湖北工業(yè)大學(xué) 湛小舟

云計(jì)算任務(wù)調(diào)度算法研究

湖北工業(yè)大學(xué) 湛小舟

本文將成為一個(gè)熱門(mén)話題，到云計(jì)算平臺(tái)的信任機(jī)制是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。信任模型是抽象和總結(jié)了人類(lèi)的信任關(guān)系的基礎(chǔ)上，現(xiàn)在已成為信息安全領(lǐng)域的重要研究分支，但信任模型仍處于初始階段，許多問(wèn)題還需要深入研究和討論。

云計(jì)算；任務(wù)；調(diào)度；算法；研究

云計(jì)算是國(guó)內(nèi)和國(guó)外商業(yè)和研究機(jī)構(gòu)，網(wǎng)格計(jì)算，并行計(jì)算的熱點(diǎn)之一，分布式計(jì)算的發(fā)展是一個(gè)新興的商業(yè)計(jì)算模型。它采用了成熟的虛擬化數(shù)據(jù)中心的資源包在互聯(lián)網(wǎng)上提供給用戶(hù)點(diǎn)播服務(wù)。作業(yè)調(diào)度和資源分配的兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，云計(jì)算和云計(jì)算業(yè)務(wù)，與對(duì)用戶(hù)的服務(wù)質(zhì)量有關(guān)，虛擬化技術(shù)使資源分配和作業(yè)調(diào)度是從不同的過(guò)去，并行分布式計(jì)算。云計(jì)算最大的分布式計(jì)算模型，它使用相分離的“生產(chǎn)者”和“消費(fèi)者”為客戶(hù)服務(wù)的商業(yè)模式，并使用最新的虛擬化技術(shù)之間的差異，將“云”端豐富的資源滿(mǎn)足互聯(lián)網(wǎng)上的用戶(hù)，從而最大限度地發(fā)揮其作用。但云計(jì)算環(huán)境需要大規(guī)模分布式計(jì)算機(jī)服務(wù)支持，僅僅依靠傳統(tǒng)的安全技術(shù)已經(jīng)不能滿(mǎn)足用戶(hù)數(shù)據(jù)安全的需求，以及如何確?！霸啤倍说臄?shù)據(jù)，以解決云計(jì)算平臺(tái)的安全可靠性的核心任務(wù)，近年來(lái)，越來(lái)越多的用戶(hù)和學(xué)者關(guān)注的一系列問(wèn)題，如云計(jì)算的安全性和可靠性。

以適應(yīng)當(dāng)今信息產(chǎn)品飛速發(fā)展的時(shí)代的IBM、谷歌、微軟、雅虎和其他行業(yè)的巨頭[2]，云計(jì)算一個(gè)巨大的優(yōu)勢(shì)和強(qiáng)大生命力的推動(dòng)下，云計(jì)算，這將徹底改變了信息產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)軟件組織生產(chǎn)和信息消費(fèi)模式，使人們用更廣闊的視野來(lái)看待所有的人都在這個(gè)方向，發(fā)展和進(jìn)步的同時(shí)。云計(jì)算最終將成為全球所有的東西連接，形成一個(gè)有機(jī)的整體。云計(jì)算的理念是“一切服務(wù)，”這是一個(gè)兼收并蓄，包容一切的思想。這給IT部門(mén)的想法，以更廣闊的視野思考和解決問(wèn)題。面向服務(wù)的云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的開(kāi)發(fā)和運(yùn)行平臺(tái)，軟件作為的服務(wù)。顧客們沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)的存儲(chǔ)容量或擴(kuò)展硬件成本高，沒(méi)有實(shí)現(xiàn)，維護(hù)和升級(jí)軟件，ISP會(huì)在各種云的服務(wù)器架構(gòu)，為客戶(hù)提供各種服務(wù)，項(xiàng)目開(kāi)發(fā)、維修人員，可以負(fù)責(zé)云運(yùn)行、維護(hù)、升級(jí)。

在本文中，建議針對(duì)不同的應(yīng)用和服務(wù)模式，在云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施（硬件，軟件，服務(wù)），在云環(huán)境中，能源性能（能耗，散熱），該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)負(fù)荷觀點(diǎn)。不同的CloudSim平臺(tái)模擬任務(wù)調(diào)度和資源分配策略，以量化一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。為了簡(jiǎn)化這個(gè)過(guò)程中，云計(jì)算的模擬仿真CloudSim：廣義的，可擴(kuò)展的云計(jì)算仿真框架，以實(shí)現(xiàn)云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施和管理服務(wù)的無(wú)縫建模，仿真和實(shí)驗(yàn)。CloudSim平臺(tái)是一個(gè)網(wǎng)格實(shí)驗(yàn)室，并于2009年4月，澳大利亞墨爾本大學(xué)Gridbus項(xiàng)目宣布推出一個(gè)開(kāi)源框架，它是云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)平臺(tái)的建模和模擬的框架。CloudSim離散事件仿真包SimJava庫(kù)，跨平臺(tái)的Linux和Windows操作系統(tǒng)上運(yùn)行的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)的，Cloudsim繼承GridSim的編程模型，支持云計(jì)算研究，模擬和發(fā)展。CloudSim主要特點(diǎn)和功能：

（1）以支持大型數(shù)據(jù)中心，云計(jì)算，模擬和建模。

（2）將舉辦的資源分配到虛擬機(jī)的自訂政策，支持虛擬服務(wù)器主機(jī)的建模與仿真。

（3）支持節(jié)能意識(shí)的計(jì)算資源。

（4）支持模擬和建模。

鳥(niǎo)類(lèi)捕食過(guò)程中，每只鳥(niǎo)找到食物最簡(jiǎn)單和最有效的方法是搜索周邊地區(qū)的距離食物的鳥(niǎo)。Kennedy和Eberhart通過(guò)對(duì)鳥(niǎo)類(lèi)捕食過(guò)程中的分析和模擬，在1995年最先提出了原始的PSO算法。與遺傳算法相比，PSO算法概念簡(jiǎn)單，計(jì)算快速，易于實(shí)現(xiàn)，并沒(méi)有太多的參數(shù)需要調(diào)整的優(yōu)勢(shì)。因?yàn)檫@些諸多優(yōu)點(diǎn)的算法之一，已引起了廣大學(xué)者的關(guān)注，不斷涌現(xiàn)出的各種信息的PSO算法的應(yīng)用研究，有力地推動(dòng)了PSO算法的研究成果。許多研究者的參數(shù)集，收斂，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)的PSO算法和其他算法，集成的角度來(lái)看，各種改善其不足之處，為了提高算法的性能。

云計(jì)算環(huán)境的應(yīng)用，可以輕松地提供和虛擬資源動(dòng)態(tài)分配，用戶(hù)點(diǎn)擊的是，要使用的服務(wù)。如果只考慮應(yīng)用程序的執(zhí)行時(shí)間可能會(huì)導(dǎo)致大量的數(shù)據(jù)檢索和執(zhí)法成本。此外，優(yōu)化的運(yùn)行時(shí)間、資源以及實(shí)施成本之間的數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀疽脖仨毤右钥紤]。在云環(huán)境中的任務(wù)調(diào)度是作為一個(gè)起點(diǎn)，其實(shí)質(zhì)是n個(gè)獨(dú)立的任務(wù)綁定到M的可用資源，使總的執(zhí)行時(shí)間分配任務(wù)的前提下，不超過(guò)前值總計(jì)算最低的成本和資源得到充分利用。本文的目的是要落實(shí)在分配的資源，計(jì)算總成本盡可能最小化，即如何分配最合理的應(yīng)用任務(wù)。

云計(jì)算正在迅速發(fā)展，已經(jīng)成為商業(yè)組織、科研單位和高等院校研究的熱點(diǎn)。本文著重研究了云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)之一——任務(wù)調(diào)度策略，提出了一種基于PSO算法的云任務(wù)調(diào)度策略。結(jié)合本論文所作的研究工作，具體結(jié)論有以下幾點(diǎn)：

首先，本文重點(diǎn)介紹了研究云計(jì)算任務(wù)調(diào)度的背景和意義，當(dāng)前國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀；其次，詳細(xì)介紹了云計(jì)算的概念，云計(jì)算背景，定義，特點(diǎn)，體系結(jié)構(gòu)及其關(guān)鍵技術(shù)，并且介紹了目前比較成功的云計(jì)算平臺(tái)；再次，介紹了云計(jì)算仿真平臺(tái)CloudSim，如何配置CloudSim，如何擴(kuò)展CloudSim，對(duì)CloudSim的仿真步驟進(jìn)行了介紹，最后對(duì)該平臺(tái)自帶的實(shí)例進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)；

第四，介紹了粒子群優(yōu)化算法的基本概念；

第五，是本文最主要的工作，提出了基于PSO的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度算法，在云計(jì)算模擬仿真器CloudSim平臺(tái)上，分別利用標(biāo)準(zhǔn)PSO算法和平臺(tái)自帶的方法，在云任務(wù)調(diào)度過(guò)程中尋找任務(wù)-資源最優(yōu)匹配對(duì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在改變應(yīng)用程序總數(shù)據(jù)量大小和改變VM數(shù)量2種情況下，該標(biāo)準(zhǔn)的PSO算法比CloudSim原有調(diào)度算法更能有效地完成云計(jì)算環(huán)境中任務(wù)調(diào)度與資源分配的工作，在兼顧云系統(tǒng)執(zhí)行效率的情況下，達(dá)到了降低云任務(wù)執(zhí)行成本的目的。

最后，提出了一種改進(jìn)的PSO算法，考慮到云計(jì)算任務(wù)調(diào)度和資源負(fù)載平衡的優(yōu)化問(wèn)題，下一步的工作是提出一種基于改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法的云任務(wù)調(diào)度模型。

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2017-09-10）