云計(jì)算環(huán)境下基于資源預(yù)測(cè)的任務(wù)調(diào)度算法研究.pdf

1、云計(jì)算是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的商業(yè)服務(wù)模式,它以構(gòu)建大規(guī)模基于集群系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心為基本思想,采用成熟的虛擬化技術(shù)將集群中的各種資源構(gòu)成資源池,向用戶提供服務(wù)。資源的動(dòng)態(tài)變化,使得云計(jì)算在將任務(wù)分配到資源上時(shí),面臨調(diào)度失衡以及系統(tǒng)運(yùn)行效率降低等問(wèn)題。如何預(yù)測(cè)或監(jiān)測(cè)資源的變化情況,制定合理的任務(wù)調(diào)度策略,維護(hù)資源的負(fù)載均衡,提高調(diào)度效率,是云計(jì)算任務(wù)調(diào)度需要考慮的重要問(wèn)題。
　　針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出一種基于資源預(yù)測(cè)的云任務(wù)調(diào)度算

2、法。該算法首先針對(duì)云環(huán)境下計(jì)算資源的使用狀況,提出了采用基于混沌搜索的LS-SVM資源預(yù)測(cè)模型。LS-SVM預(yù)測(cè)模型在泛化推廣、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性以及解決非線性問(wèn)題等方面都具有良好效果。但是,對(duì)于不同類型、不同容量的樣本以及不同的應(yīng)用環(huán)境下,模型的參數(shù)需要優(yōu)化以適應(yīng)其環(huán)境?；煦缢阉骶哂斜闅v性、隨機(jī)性、可以進(jìn)行全局和局部尋優(yōu),但其存在初值敏感問(wèn)題。本文給出一種基于多種初值進(jìn)行混沌搜索尋找預(yù)測(cè)模型的最優(yōu)參數(shù)的方法,來(lái)提高預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度。

3、　　其次,根據(jù)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果,結(jié)合以時(shí)間跨度和負(fù)載均衡為最終調(diào)度目標(biāo)的調(diào)度方式,給出一種基于資源預(yù)測(cè)的任務(wù)調(diào)度算法。資源預(yù)測(cè)基于云系統(tǒng)中計(jì)算資源的歷史狀態(tài)和當(dāng)前狀態(tài),采用上述提出的預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)計(jì)算資源未來(lái)的使用狀況,再結(jié)合K-means算法對(duì)任務(wù)和預(yù)測(cè)得到的資源使用狀況分別進(jìn)行聚類處理,最后根據(jù)完成時(shí)間最小的原則完成任務(wù)和資源的映射。在滿足用戶提交的任務(wù)對(duì)資源的需求的同時(shí)提高了資源的利用率,且使系統(tǒng)具有穩(wěn)定的負(fù)載均衡性能。