云计算环境下节能任务调度策略研究

【摘要】：可扩展性强和动态适应性是云计算与传统计算模式的主要区别，一方面云计算中心拥有大量的云资源（如:计算资源存储资源数据资源应用服务资源等）,另一方面云计算中心需要处理大规模的任务如何对海量任务进行高效调度以及对大量云资源合理分配，实现在满足用户任务QoS的前提条件下，使得任务占用的云资源尽量的少，并且消耗的能源最低是云计算领域的一个研究热点 伴随着云计算的不断发展与成熟，用户需求趋向多样，应用类型趋向复杂，云计算系统中不断攀升的能源成本也成为一个极具潜力的威胁从云资源服务提供者角度来讲，云任务调度算法不仅要注重调度效率，而且要考虑经济效益和云资源利用率等方面因素，云计算环境的商业化特点决定了必须引入能耗开销等更多因素来建立问题模型并研究相应的调度策略因此，针对云计算的能耗问题，本文对云计算任务节能调度算法进行了研究，在未影响云计算任务执行时间优化的前提下降低云系统的能耗开销 本文首先简单概述了云计算的相关概念,然后详细阐述了云计算任务调度及能耗管理的研究现状及相关算法,最后提出了基于改进粒子群优化算法的任务调度策略(Double Fitness Particle Swarm Optimization Algorithm,DFPSO),并在DFPSO算法的基础上,提出了融合能耗优化的云任务节能调度算法（Double Fitness Particle SwarmOptimization Algorithm based on Minimize Energy Scheduling,DFPSO-MES）模拟实验表明,与已有算法相比，DFPSO-MES算法在任务总体完成时间（调度长度）负载均衡以及系统总体能耗开销等方面都有显著的提高 【关键词】：云计算 任务调度 能耗管理 调度长度 粒子群优化算法
【学位授予单位】：新疆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP301.6
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 目录6-8
• 第一章 绪论8-17
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-14
• 1.2.1 云计算研究现状9-13
• 1.2.2 任务调度研究现状13
• 1.2.3 能耗管理研究现状13-14
• 1.3 本文主要工作14-15
• 1.4 本文组织结构15-17
• 第二章 云计算任务调度概述17-28
• 2.1 云计算概述17-21
• 2.1.1 云计算的概念17-19
• 2.1.2 云计算体系结构19-20
• 2.1.3 云计算服务类型20-21
• 2.2 云计算任务调度21-25
• 2.2.1 云任务调度的特点21-22
• 2.2.2 云任务调度的目标22-23
• 2.2.3 MapReduce 级任务调度23-25
• 2.3 绿色计算25-27
• 2.3.1 绿色计算定义25
• 2.3.2 能耗管理技术25-26
• 2.3.3 节能调度模型26-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 云环境下基于改进 PSO 算法的任务调度策略28-34
• 3.1. 粒子群优化算法(PSO)28-29
• 3.1.1 PSO 简介28
• 3.1.2 PSO 原理28-29
• 3.2 DFPSO 算法29-33
• 3.2.1 问题编码及解码29-31
• 3.2.2 粒子群体初始化31
• 3.2.3 适应度函数31-32
• 3.2.4 粒子位置与速度更新32-33
• 3.3 本章小结33-34
• 第四章 云环境下融合能耗优化的节能任务调度策略34-39
• 4.1 能耗管理的必要性34
• 4.2 DFPSO-MES 算法34-38
• 4.2.1 任务和系统模型34-35
• 4.2.2 性能和能耗分析35-37
• 4.2.3 DFPSO-MES 算法描述37-38
• 4.3 本章小结38-39
• 第五章 模拟实验及结果分析39-49
• 5.1 实验参数设置39-40
• 5.2 DFPSO 算法40-44
• 5.2.1 实验过程40
• 5.2.2 实验结果及分析40-44
• 5.3 DFPSO-MES 算法44-48
• 5.3.1 实验过程44
• 5.3.2 实验结果及分析44-48
• 5.4 本章小结48-49
• 第六章 结论及未来的工作49-51
• 6.1 全文总结49-50
• 6.2 进一步的工作50-51
• 参考文献51-55
• 攻读硕士期间发表论文55-56
• 致谢56

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