云计算环境下资源分配与任务调度研究

王静宇 btu_wjy@imust.edu.cn

内蒙古科技大学信息与网络中心

目 录

研究背景1

相关研究2

本文模型与算法3

实验与结论4

研究背景

云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。

研究背景 云计算厂商都有自己资源分配与任务调

度模式，但并没有统一的标准和规范。在云计算中，资源分配的效率非常重要，对云计算平台的系统综合性能影响很大 。

相关研究 IBM 蓝云架构

IBM蓝云计算平台的资源分配与任务调度由 IBM Tivoli部署管理软件（ Tivoli Provisioning Manager）、 IBM Tivoli监控软件（ IBM Tivoli Monitoring）以及一些虚拟化组件共同组成。

相关研究 MapReduce 调度模型

该模型共有 Master 、 Worker 和 User 三种角色，分工负责。

本文模型与算法 基于任务分类及蚁群算法的 云计算系统调度模型

本文模型与算法 主要考虑因素

1 、用户对云计算资源需求的多样性与偏 好性，如何作 Qos 保证 2 、云计算平台带宽利用率 3 、公平性因素

本文模型与算法 资源与任务描述

1 、假设某虚拟机资源 VMi 的特征集合：

5,1,,,,, 4321 mrrrrrR imiiiii

其中， rim表示一个 K维对角矩阵，分别表示 CPU 、内存的个数，带宽、费用及故障率的倒数。

本文模型与算法 资源 VMi的性能描述矩阵向量是：

5,1,,,,, 4321 mEEEEEVM imiiiii

其中 Eim表示 rim对应的特征值。

任务的 QoS 描述通常可以采用任务完成时间、网络带宽、费用、可靠性等参数指标来量化 QoS ，如任务完成时间的 QoS 描述包括开始时间、总完成时间、结束时间等，使用时可选取任务总完成时间作为评判指标。

本文模型与算法 通常第 i类任务的一般期待向量可

以描述为：

5,1,,,,, 4321 meeeeeE imiiiii

其中 eim分别表示 CPU 、内存、带宽等的一般期待，且满足：

m

jije

1

1

本文模型与算法 蚁群算法

0

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计算由公式

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本文模型与算法 算法调度工作流程

首先，对用户的任务按优先级进行排序，然后进行分类，分类体现了用户任务对不同 QoS 的要求和偏好，并依据 QoS 分类利用蚁群算法实施资源分配与调度，并将任务与资源绑定，运行任务。

实验与结论 云计算仿真模拟工具 CloudSim

支持模拟新兴的云计算基础设施和管理服务： 支持建模和安装大规模云计算基础设施，包括在单一物理

计算节点和 java 虚拟机上的数据中心。 可对数据中心，服务代理，调度和分配策略进行建模。 提供虚拟引擎，有助于在一个数据中心节点上创建和管理

多个，独立和协同的虚拟服务。 可以灵活地在共享空间和共享时间分配的处理核心之间切换。

实验与结论

Cloud Scenario

User or Datacenter Broker

User Requirements

Application Configuration

Simulation Specification

Storage Allocation

Cloud Services

Bandwidth Allocation

CPU Allocation

Memory Allocation

VMProvisioning

DatacenterCloud

ResourcesHost

VM Management

Virtual Machine Services

VMGridletExecution

VirtualMachine

User Interface

StructuresVMGridlet

CloudSim

...

Scheduling Plocy

User code

Job Description

Grid Services

Grid Information

Service

NetworkCore

Elements Resource

GridSim

Traffic Generator

Reservation

Data Sets

Resource Allocation

Replica Catalogue

Workload Traces

Replica Manager

...

TimingDiscrete-

Event Simulation

Event Handling

SimJava

Simulation Entities

...

在体系结构上， CloudSim 仿真器采用分层的结构，自底向上由SimJava ， GridSim ， CloudSim ，用户代码四个层次组成。

实验结果与结论

0

2000

4000

6000

6000 10000 12000

/作业任务数 个

/s完成时间 最优时间算法

本文算法

0

2

4

6

I D0 I D1 I D2 I D3

/子任务标识号 个

CPU

/个数颗 最优时间算法

本文算法

任务完成时间比较 计算能力偏好类任务比较

实验与结论

0

1000

2000

3000

4000

I D4 I D5 I D6 I D7

/子任务标识号 个

/Mb/

s带宽

最优时间算法本文算法

带宽偏好类任务比较

实验与结论

(1) 提出将基于 QoS 任务分类和蚁群算法用于解决云计算平台下的资源分配与调度问题，扩展了 CloudSim 源代码并进行重新编译和生成，并在此扩展的仿真平台上对算法进行了仿真分析。(2) 通过将仿真实验结果与最优完成时间算法的仿真结果对比，表明本文提出的算法可以有效的执行用户的任务，并表现出更好的公平性和用户满意度。

Thank You!

Q&A