【摘 要】
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云计算的高弹性资源配置和即付即用的付费策略使得在云平台上执行科学计算应用时能够以更低的成本获得更高的运行效率。科学计算任务通常以工作流的方式部署到云平台虚拟机上执行，而不断增加的计算需求使得其优化调度问题受到更广泛的关注。现有的云工作流调度方法认为虚拟机的性能是静态的、非时变的或处于有界随机变化状态，从而忽略了虚拟机性能和云传输延迟在资源池变化和云节点连接不稳定时的差异性和波动性。因此，本文在考虑虚拟机性能和云传输延迟具有时变波动特征的情况下，探究在满足工作流截止时间约束的同时降低执行成本的优化调度问题，
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云计算的高弹性资源配置和即付即用的付费策略使得在云平台上执行科学计算应用时能够以更低的成本获得更高的运行效率。科学计算任务通常以工作流的方式部署到云平台虚拟机上执行，而不断增加的计算需求使得其优化调度问题受到更广泛的关注。现有的云工作流调度方法认为虚拟机的性能是静态的、非时变的或处于有界随机变化状态，从而忽略了虚拟机性能和云传输延迟在资源池变化和云节点连接不稳定时的差异性和波动性。因此，本文在考虑虚拟机性能和云传输延迟具有时变波动特征的情况下，探究在满足工作流截止时间约束的同时降低执行成本的优化调度问题，并提出了一种将求和自回归移动平均（ARIMA）时间序列预测模型与元启发式磷虾群算法相结合的解决方案。
针对现有研究中对虚拟机性能和云传输延迟评估上的不足，本文建立了一种基于时变性能波动预测的云工作流调度模型。在该模型中，首先对虚拟机性能和云传输延迟的历史数据进收集，然后使用ARIMA时间序列预测模型来对数据进行建模和趋势预测，并将得到的预测信息作为磷虾群调度算法的输入，在满足工作流截止时间的约束条件下，对工作流的执行成本进行优化，得到对应的优化调度方案，最后将工作流任务部署到虚拟机上执行。
为了验证本文所提出模型和方法的可行性和有效性，在真实的云平台环境进行下进行了实验。本文对多个真实的第三方商业基础设施即服务云（IaaS）平台（腾讯云、华为云和Amazon EC2）的虚拟机的性能和传输延迟数据进行收集并对其进行预测，然后根据预测结果采用磷虾群算法来对多个随机生成的工作流进行调度，并对工作流的执行成本和完成时间进行评估。与传统的考虑静态虚拟机性能和云传输延迟的方法相比，本文所提出的基于ARIMA时间序列预测的磷虾群调度算法在满足用户定义的截止时间约束下的完成时间和工作流执行成本上具有明显的综合优势，且与仅对虚拟机性能进行预测的调度算法相比，在工作流完成时间方面表现更加稳定，其服务水平协议（SLA）违约率更低。
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