云環(huán)境下虛擬資源調(diào)度方法的研究.pdf

1、近年來(lái)，云計(jì)算成為商業(yè)領(lǐng)域和學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，并得以迅猛發(fā)展。云計(jì)算作為一種新型的商業(yè)計(jì)算模式，其核心思想是將大量計(jì)算任務(wù)分布于海量由廉價(jià)計(jì)算機(jī)集群構(gòu)成的資源池上，使各應(yīng)用請(qǐng)求可以按需獲取計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間和信息服務(wù)。然而面對(duì)數(shù)量龐大、分布性強(qiáng)并且是動(dòng)態(tài)變化的資源，采用何種方法進(jìn)行資源的組織和調(diào)度成為云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)之一。云環(huán)境下現(xiàn)有的資源調(diào)度方法大多將任務(wù)當(dāng)作一個(gè)整體進(jìn)行考慮，并沒(méi)有針對(duì)任務(wù)對(duì)資源各屬性具體要求進(jìn)行有效分析，也沒(méi)有全

2、面考慮資源調(diào)度過(guò)程中的負(fù)載指標(biāo)參數(shù)，此外這些任務(wù)調(diào)度在優(yōu)化遺傳算法的過(guò)程中都沒(méi)有過(guò)多地關(guān)注選擇和交叉方式的改進(jìn)，使得算法容易陷入局部最優(yōu)問(wèn)題，導(dǎo)致潛在優(yōu)良基因的丟失。
　　針對(duì)以上問(wèn)題，結(jié)合云計(jì)算環(huán)境下的最優(yōu)跨度和負(fù)載均衡問(wèn)題，本文提出了一種云環(huán)境下的虛擬資源調(diào)度方法。該方法結(jié)合了云虛擬資源的特點(diǎn)，首先分析云計(jì)算資源調(diào)度優(yōu)化模型的約束指標(biāo)，主要從最優(yōu)跨度和負(fù)載均衡兩方面來(lái)考慮資源調(diào)度過(guò)程的約束指標(biāo)，其中最優(yōu)跨度指標(biāo)定義為任務(wù)的等待

3、時(shí)間、傳輸時(shí)間及執(zhí)行時(shí)間的總和，而負(fù)載指標(biāo)則定義資源的CPU、帶寬及內(nèi)存的綜合利用率。在進(jìn)化過(guò)程中使用適應(yīng)度函數(shù)來(lái)衡量群體中各個(gè)個(gè)體在優(yōu)化計(jì)算中有可能達(dá)到或接近于最優(yōu)解的優(yōu)良程度，適應(yīng)度值越大表明其有更大的機(jī)會(huì)去繁衍下一代，而在任務(wù)執(zhí)行的過(guò)程中，從用戶角度考慮，任務(wù)完成時(shí)間應(yīng)越短越好，從系統(tǒng)性能角度考慮，調(diào)度方法應(yīng)盡量保證資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載均衡，因此在優(yōu)化遺傳算法中，將最優(yōu)跨度的倒數(shù)和負(fù)載指標(biāo)參數(shù)的倒數(shù)作為雙適應(yīng)度函數(shù)。此外，該方法在選擇方式

4、上采用了最優(yōu)保留替換策略，即在選擇過(guò)程中對(duì)每個(gè)個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)值進(jìn)行排序，選出當(dāng)代最優(yōu)解和最差解，與上一代的最優(yōu)解相比較，如果上代最優(yōu)解比當(dāng)代最優(yōu)解大，則用上代最優(yōu)解替換當(dāng)代最優(yōu)解;如果上代最優(yōu)解比當(dāng)代最優(yōu)解小，則用上代最優(yōu)解替換當(dāng)代最差解，當(dāng)代最優(yōu)解不參與選擇操作;在交叉方式上采用了單點(diǎn)交叉和順序交叉相結(jié)合的單點(diǎn)順序交叉法，交叉點(diǎn)設(shè)置在任務(wù)之間，防止相同任務(wù)被分配到同一個(gè)資源上，使得在進(jìn)行資源調(diào)度過(guò)程中云服務(wù)集群能夠推薦出較優(yōu)資源進(jìn)行處