基于任務備份的云計算任務調(diào)度算法研究.pdf

1、任務調(diào)度是云計算的關鍵技術，在網(wǎng)絡帶寬有限的情況下，為減少任務執(zhí)行過程中的網(wǎng)絡傳輸開銷，可將任務調(diào)度到輸入數(shù)據(jù)所在的計算節(jié)點上，面向數(shù)據(jù)本地性的任務調(diào)度算法就成為云計算任務調(diào)度技術中的一個研究熱點。已有基于數(shù)據(jù)本地性的任務調(diào)度算法大多通過推遲調(diào)度部分作業(yè)使其等待合適的計算節(jié)點，以達到較高的數(shù)據(jù)本地性。在等待開銷較大情況下，延遲策略會影響作業(yè)響應時間，且不能保證系統(tǒng)負載均衡。此外，基于云計算平臺的應用通常需同時使用眾多計算、存儲資源來完成

2、計算任務，對系統(tǒng)容錯能力的研究就變得越來越重要。大多數(shù)傳統(tǒng)的基于主從備份的容錯調(diào)度算法，都為每個主任務拷貝多個備份任務，雖可保證系統(tǒng)容錯能力，但需大量備份成本，且只考慮某一時刻單個處理機發(fā)生故障時如何調(diào)度備份任務，而針對某一時刻多個處理機同時發(fā)生故障時如何調(diào)度備份任務并沒考慮。
　　本文在對云計算特點進行研究的基礎上，提出了基于數(shù)據(jù)本地驅(qū)動的主任務調(diào)度算法—DLD（Data Locality Drive）算法。該算法解決了同時滿足

3、用戶服務滿意度和負載均衡問題。此外，考慮單備份任務狀態(tài)下，針對多個處理機同時發(fā)生故障的情況，提出了最小備份成本調(diào)度算法，該算法解決了傳統(tǒng)的基于主從備份的容錯調(diào)度算法需大量備份成本問題。
　　論文主要工作包括：
　?、俳榻B了云計算的出現(xiàn)背景、形式以及體系結(jié)構，將其與并行計算、網(wǎng)格計算和效用計算進行了比較，簡單概括了云計算的特點，對現(xiàn)有成熟的云計算平臺進行了介紹。
　?、诰C合考慮到數(shù)據(jù)本地性、網(wǎng)絡帶寬、集群負載情況，提出了

4、DLD算法。該算法將任務調(diào)度分為兩階段，第一階段為―本地‖階段，將所有任務都調(diào)度到輸入數(shù)據(jù)所在的計算節(jié)點上。第二階段為―均衡‖階段，迭代地將最大負載計算節(jié)點上的任務移到最小負載的計算節(jié)點上，直至作業(yè)響應時間最小。
　?、坩槍Χ鄠€處理機同時發(fā)生故障的情況，在研究備份重載和同步錯位調(diào)度技術的基礎上，運用邊界調(diào)度概念得出最小備份成本調(diào)度算法，該算法以備份成本最小化為主要目標。
　?、芡ㄟ^仿真實驗模擬調(diào)度實驗數(shù)據(jù)，分別分析了主任務調(diào)