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文檔簡介
1、云計算作為解決大數(shù)據(jù)和分布式計算的主要技術(shù)手段,將集群資源以按需服務(wù)的方式提供給最終用戶,而如何有效合理地分配資源和調(diào)度任務(wù),已成為影響云計算應(yīng)用效率的重點與難點,直接影響著云平臺的整體性能和用戶的使用滿意度。云環(huán)境下集群主機節(jié)點存在著大量的異構(gòu)性、多樣性、不確定性和模糊性,很難準(zhǔn)確地對資源和任務(wù)進(jìn)行描述,如何分配資源去完成具有不同需求的作業(yè)任務(wù)存在復(fù)雜性。而基于模糊聚類的云資源劃分和云任務(wù)調(diào)度已經(jīng)成為業(yè)界的研究熱點,但是隨著集群規(guī)模不
2、斷壯大,云環(huán)境下?lián)碛械闹鳈C數(shù)量已達(dá)到成千上萬的規(guī)模,隨之而來的問題是傳統(tǒng)串行的模糊聚類劃分算法在應(yīng)對高維、超高維矩陣運算時存在運算量大、運算效率低、運算空間不足等問題,導(dǎo)致聚類耗時過長,無法滿足云計算環(huán)境中集群資源聚類的時效要求。因此,需要對傳統(tǒng)串行模糊聚類算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn),才能更好地應(yīng)用于云計算領(lǐng)域。
首先,針對應(yīng)用于云計算環(huán)境下的傳統(tǒng)串行模糊聚類劃分算法進(jìn)行研究,對比分析了三種傳統(tǒng)聚類算法(傳遞閉包法、最大樹法和編網(wǎng)法)
3、,并總結(jié)了它們的特點和不足,提出了基于模糊等價關(guān)系和模糊相似處理的優(yōu)化和并發(fā)策略,能夠減少聚類的運算量,提高聚類運算效率,大幅縮短聚類耗時。實驗結(jié)果表明,提出的優(yōu)化和并發(fā)策略能夠有效解決現(xiàn)有工作在面對中小規(guī)模云集群資源聚類劃分過程中聚類耗時開銷過大的問題。
然后,針對現(xiàn)有工作在面對大規(guī)模集群資源聚類運算時,傳統(tǒng)模糊聚類算法始終存在的運算內(nèi)存不足、計算量超大,直接導(dǎo)致無法進(jìn)行云集群資源聚類劃分運算的問題,提出一種基于MapRed
4、uce框架的模糊聚類算法并行化實現(xiàn)方案,并提出通過構(gòu)造一個“同構(gòu)”小型云去調(diào)度一個“異構(gòu)”大型云的設(shè)想。實驗結(jié)果表明,提出的并行策略具有良好的加速比和擴展性,能夠有效解決現(xiàn)有工作在面對大規(guī)模云集群時無法進(jìn)行資源聚類劃分的問題;并通過與并發(fā)策略結(jié)合使用,可適用于各種規(guī)模的云集群資源模糊聚類劃分工作。
最后,針對現(xiàn)有Hadoop調(diào)度算法在異構(gòu)性方面存在的調(diào)度效率低下的問題,將并發(fā)和并行后的模糊聚類研究成果應(yīng)用到Hadoop集群的資
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