云計算中任務調度算法的研究綜述

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1、云計算中任務調度算法的研究綜述-電子商務論文云計算中任務調度算法的研究綜述文／張艷敏摘要：云計算中任務調度算法的好壞直接影響云計算系統(tǒng)整體性能，也影響著云計算系統(tǒng)處理用戶提交的任務的能力。本文歸納了云計算調度的特點和性能指標，總結了云計算中的任務調度算法，分析了云計算任務調度算法的研究現(xiàn)狀及其進展。最后討論了現(xiàn)有任務調度策略存在的問題，為云調度研究指明了方向和思路。關鍵詞：云計算；任務調度；遺傳算法；蟻群算法前言云計算是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的新的服務模式，這種模式按使用量付費，提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡訪問，它將用戶需求的計算任務分布在由大量計算機構成的數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)中

2、心采用虛擬化技術，把各種軟硬件資源抽象為虛擬化資源，再通過資源調度技術使各種應用能夠根據(jù)需要獲取計算能力、存儲空間和信息服務。在云計算環(huán)境中，一個大規(guī)模計算任務需要進行分布式并行處理，系統(tǒng)首先將邏輯上完整的一個大任務切分成多個子任務，然后根據(jù)任務的相應信息采取合適的調度算法，在不同的資源節(jié)點上運行這些子任務，所有的子任務處理完后進行匯總，最后將結果傳給用戶。云計算任務調度的目的是給需要的用戶分配不同的資源，在某一特定的云環(huán)境下，依據(jù)某一種規(guī)則使用資源，在不同的用戶之間平衡和調整資源，在滿足用戶需求的前提下，使得任務完成時間盡量小，且資源利用率盡量高。調度最終要實現(xiàn)時間

3、跨度、服務質量、負載均衡、經(jīng)濟原則最優(yōu)等目標。云計算任務調度是云計算研究中的重點和難點。任務調度算法的優(yōu)劣會影響到云計算系統(tǒng)處理任務的能力。近幾年，研究者針對云環(huán)境下的資源調度做了很多研究，主要體現(xiàn)在以提高云計算數(shù)據(jù)中資源利用率為宗旨的資源管理與調度、以降低云計算數(shù)據(jù)中心的能耗為目標的資源分配與調度、經(jīng)濟學的云資源管理模型研究等方面。本文綜述了云環(huán)境下的任務調度算法，分析了近幾年來典型的云計算任務調度算法的發(fā)展趨勢，為相關領域的研究人員提供參考。1、網(wǎng)格任務調度與云計算任務調度的比較在網(wǎng)格計算和云計算中，雖然系統(tǒng)資源都是以數(shù)據(jù)池的形式呈現(xiàn)給用戶，但它們之間的區(qū)別是網(wǎng)格

4、用戶的任務是通過實際的物理資源來執(zhí)行，而云計算環(huán)境下的用戶任務是通過邏輯意義上的虛擬資源來執(zhí)行。對于以上兩種計算方式，都是由用戶將任務提交給計算中心，系統(tǒng)通過對任務的需求進行分析，然后來尋找合適的資源節(jié)點執(zhí)行，此時的用戶并不關心執(zhí)行任務的是哪個節(jié)點。網(wǎng)格系統(tǒng)通過用戶預先設定的任務并行執(zhí)行算法，并結合自己的調度系統(tǒng)使用戶任務實現(xiàn)跨物理節(jié)點并行執(zhí)行[1]，云計算任務調度通常情況不會跨虛擬機并行調度。盡管云計算是在網(wǎng)格計算、分布式計算及并行計算的基礎上發(fā)展起來的，但是云環(huán)境比較復雜，任務呈現(xiàn)多樣性，而且是以商業(yè)服務作為宗旨。云計算任務調度策略不能照搬傳統(tǒng)調度策略來滿足用戶提

5、出的各種任務要求，必須考慮怎樣在高效任務調度與資源分配同時提高經(jīng)濟效益、資源利用率以及用戶體驗等各方面的因素?？煽康脑品蘸透鲗哟蔚挠脩艄绞褂觅Y源的機會是云計算調度策略必須考慮的問題，此外還需要有一個調度策略來提供系統(tǒng)可以使用的資源，以便滿足多樣化的用戶需求。因此虛擬化技術在云計算中的廣泛應用、中間層與資源節(jié)點以及用戶與中間層之間的關系發(fā)生了很大變化，云計算應該研究新的任務調度策略來滿足用戶的要求。2、云計算任務調度算法2.1傳統(tǒng)任務調度算法傳統(tǒng)任務調度算法主要有Min-Min算法、Max-Min算法、Sufferage算法等。Min-Min算法是將任務分配給執(zhí)行效

6、率最高的資源，這種算法容易導致負載大多集中在能力較強的資源節(jié)點上，使得資源負載極度不均衡。Max-Min算法首先要計算每一個任務在任一個可用資源上的最早完成時間，然后將具有最早執(zhí)行時間的計算資源分配給最大的任務，隨后更新資源的最早可用時間和任務集，直到全部任務調度完成。Min-Min算法是將小的任務分配到執(zhí)行效率高的資源上進行，有很好的負載均衡性。當可執(zhí)行任務的資源發(fā)生變化時，Max-Min算法的優(yōu)勢就不存在。Sufferage算法是以任務最小完成時間為調度目標。Sufferage算法的缺點是負載的平衡性能不高。基于傳統(tǒng)調度算法進行改進的研究已有很多。王文豪[2]為了

7、解決Min-Min調度算法中存在的負載不平衡問題，改善系統(tǒng)負載的均衡性，提出基于Min-Min極限下壓算法的負載模糊分類及局部重調度的算法。引入模糊分類的思想，根據(jù)各節(jié)點的負載大小，將節(jié)點分成三種類型：重負載、中負載和輕負載；對負載較重和較輕的節(jié)點進行重新調度，通過使用Min-Min極限下壓算法來壓縮資源節(jié)點完成任務的時間，改善算法的負載失衡問題。何麗[3]提出將優(yōu)化能耗的調度方法應用到min-min任務調度算法中，它通過系統(tǒng)對任務結束時間的要求，先選取任務隊列中的最小任務，然后分配到所需能耗最小的服務器上執(zhí)行，結果表明能夠較好地滿足任務結束時間的要