云环境下基于非均匀粒度分类的任务调度算法研究

来源 :南京邮电大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jasonmcp
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云计算作为国内外科研机构的研究重点,它是继分布式计算、并行计算和网格计算之后的一种新兴计算模式。这种基于服务的资源提供模式,将各种资源虚拟化为服务,任务调度技术一直是其研究的热点之一。云计算的用户群体是普通大众。应用场景十分广泛,系统时刻都在产生巨大任务量和数据量。如何对云资源进行有效分类管理,以实现任务的高效调度是云计算的研究难点。云环境下的任务调度技术主要是实现任务与资源的合理匹配,针对传统调度算法在资源选择的范围上通常考虑全体服务资源,且仅以最小化任务完成时间为目标,无法真正满足用户对服务质量的需求,本文提出一种基于非均匀粒度分类的云任务调度算法TSNUGC(Task Scheduling algorithm based on Non-Uniform Granularity Classification)。该算法采用一种非均匀粒度思想对云资源进行分类预处理,计算分析出任务偏好后,调度器根据任务偏好在相应的资源类别中选择性能较优且负载较均衡的资源。调度策略以最小化任务完成时间为目标的基础上,考虑资源获配率同时兼顾资源负载均衡度、系统吞吐率等因素。仿真实验结果表明该算法能够较好地满足用户对于服务质量的要求,有效缩短任务完成时间,提高资源获配率,提升系统吞吐率,并维持资源负载均衡,实现云系统服务性能的提高。
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