云服務(wù)系統(tǒng)中實(shí)時(shí)任務(wù)調(diào)度與資源動(dòng)態(tài)調(diào)配方法研究.pdf

1、面對信息化戰(zhàn)場中海量的戰(zhàn)場信息和高動(dòng)態(tài)并發(fā)的作戰(zhàn)單元應(yīng)用需求，云計(jì)算將為戰(zhàn)場信息服務(wù)模式提供了一條新的途徑。云計(jì)算作為分布式計(jì)算的最新發(fā)展趨勢，它借助先進(jìn)的虛擬化技術(shù)，將云計(jì)算數(shù)據(jù)中心大規(guī)模的計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等資源虛擬成巨大的資源池，為用戶提供按需服務(wù)。在云計(jì)算模式下，用戶只需將任務(wù)提交到云服務(wù)系統(tǒng)，云服務(wù)系統(tǒng)將自動(dòng)分析任務(wù)特性、預(yù)測任務(wù)的資源需求，再根據(jù)云服務(wù)系統(tǒng)中底層資源的使用情況，將任務(wù)調(diào)度到相應(yīng)的資源上執(zhí)行，并在用戶指定的時(shí)間內(nèi)

2、完成任務(wù)的執(zhí)行。即，用戶只需提交任務(wù)、服務(wù)質(zhì)量要求和接收任務(wù)執(zhí)行的結(jié)果，而中間的所有事情，云服務(wù)系統(tǒng)將自動(dòng)完成。對于云服務(wù)系統(tǒng)而言，高效的任務(wù)調(diào)度和資源動(dòng)態(tài)調(diào)配方法是提高其性能的關(guān)鍵技術(shù)之一。
　　目前，已經(jīng)存在大量關(guān)于云服務(wù)系統(tǒng)中任務(wù)調(diào)度和資源動(dòng)態(tài)調(diào)配的研究成果。但是，已有的研究大部分集中于理想的調(diào)度環(huán)境：1）被調(diào)度的任務(wù)集合預(yù)先知道；2）任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間是確定值，并且在調(diào)度前可以獲??；3）資源即時(shí)可用。然而，在實(shí)際的云服務(wù)系統(tǒng)中

3、，存在大量動(dòng)態(tài)、隨機(jī)性因素。比如，任務(wù)到達(dá)率劇烈變化，任務(wù)執(zhí)行時(shí)間具有隨機(jī)性，資源可動(dòng)態(tài)伸縮和啟動(dòng)資源需要時(shí)間開銷等。云服務(wù)系統(tǒng)中這些動(dòng)態(tài)和隨機(jī)因素，往往使得預(yù)先生成的調(diào)度方案失去原有的優(yōu)勢或無法順利實(shí)施，甚至使得初始調(diào)度方案不再可行。因此，云服務(wù)系統(tǒng)中實(shí)時(shí)任務(wù)調(diào)度和資源動(dòng)態(tài)調(diào)配方法研究極具理論和現(xiàn)實(shí)價(jià)值，且富有挑戰(zhàn)性。
　　在實(shí)時(shí)任務(wù)調(diào)度和資源動(dòng)態(tài)調(diào)配過程中，本文主要針對以下三種典型的情況：任務(wù)動(dòng)態(tài)到達(dá)、任務(wù)執(zhí)行時(shí)間是隨機(jī)變量、

4、主機(jī)和虛擬機(jī)啟動(dòng)時(shí)間不可忽略。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)包括以下四點(diǎn)：
　?。?）提出了一個(gè)可擴(kuò)展的主機(jī)組織模式。針對云服務(wù)系統(tǒng)中大規(guī)模主機(jī)對傳統(tǒng)主機(jī)組織模式，比如，集中式、分層式和分布式，提出的挑戰(zhàn)，提出協(xié)同式組織模式，將大規(guī)模主機(jī)分為多個(gè)集群，每個(gè)集群都有一個(gè)獨(dú)立的調(diào)度器，每個(gè)調(diào)度器負(fù)責(zé)本集群的任務(wù)調(diào)度和資源調(diào)配，同時(shí)調(diào)度器之間相互協(xié)調(diào)，共同調(diào)度任務(wù)和底層資源，從而提高云服務(wù)系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。
　　（2）提出一個(gè)隨機(jī)性感知的調(diào)

5、度框架。針對云服務(wù)系統(tǒng)中實(shí)時(shí)任務(wù)的高動(dòng)態(tài)、隨機(jī)性和高時(shí)效性要求的特征，為每個(gè)集群提出一個(gè)隨機(jī)性感知的調(diào)度框架，將大部分等待任務(wù)放置在全局等待隊(duì)列中，并控制虛擬機(jī)上等待任務(wù)的個(gè)數(shù)，當(dāng)虛擬機(jī)完成任務(wù)之后，等待任務(wù)就立即執(zhí)行，然后優(yōu)先調(diào)度全局隊(duì)列中時(shí)效性要求較高的任務(wù)到虛擬機(jī)上等待，避免已經(jīng)完成任務(wù)的隨機(jī)性累加到當(dāng)前調(diào)度的任務(wù)，從而提高調(diào)度的方案的穩(wěn)定性和保障實(shí)時(shí)任務(wù)時(shí)效性的能力。
　?。?）提出了一個(gè)隨機(jī)性感知的調(diào)度算法PRS。針對云

6、服務(wù)系統(tǒng)中實(shí)時(shí)任務(wù)動(dòng)態(tài)到達(dá)、執(zhí)行時(shí)間具有隨機(jī)性的問題，在隨機(jī)性感知調(diào)度框架的基礎(chǔ)上，巧妙集成前攝性和反應(yīng)式調(diào)度思想，提出一個(gè)在線調(diào)度算法 PRS，該調(diào)度算法根據(jù)云服務(wù)系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行情況，不斷為云服務(wù)系統(tǒng)生成新的任務(wù)和虛擬機(jī)調(diào)度方案，從而在保證實(shí)時(shí)任務(wù)時(shí)效性要求的條件下，提高云服務(wù)系統(tǒng)中主機(jī)資源的有效利用和降低能量消耗。
　　（4）提出了一個(gè)機(jī)器啟動(dòng)時(shí)間感知的任務(wù)調(diào)度與資源動(dòng)態(tài)調(diào)配算法STARS。在云服務(wù)系統(tǒng)中，實(shí)時(shí)任務(wù)的到達(dá)具有隨