基于CloudSim平台的云任务调度策略的研究与实现

摘要 .................................................................................................................................................. I Abstract ............................................................................................................................................ II 第1章绪论.. (1)

1.1 研究背景及意义 (1)

1.2 国内外研究发展状况 (2)

1.3 论文的主要工作 (4)

1.4 论文组织结构 (4)

1.5 本章小结 (5)

第2章GA算法 (6)

2.1 GA算法概述 (6)

2.2 编码和初始种群的生成 (7)

2.3 个体适应度评估 (8)

2.4 遗传操作 (8)

2.5 GA算法分析 (10)

2.6 本章小结 (11)

第3章基于AGA算法的云计算任务调度策略设计 (12)

3.1 基于AGA算法的任务-资源模型设计 (12)

3.1.1 AGA算法的编码与解码设计 (12)

3.1.2 AGA算法的适应度函数设计 (13)

3.1.3 AGA算法的选择算子设计 (14)

3.1.4 AGA算法的交叉算子和变异算子设计 (14)

3.2 对AGA算法的自适应交叉和变异算子改进 (15)

3.3 AGA算法实施步骤 (15)

3.4 本章小结 (16)

第4章基于HGA算法的云计算任务调度策略设计 (17)

4.1 SA算法简介 (17)

4.1.1 SA算法的定义 (17)

4.1.2 Metropolis准则 (17)

4.1.3 冷却进度表 (18)

4.1.4 SA算法的基本流程 (19)

4.1.5 SA算法的优缺点 (19)

4.2 基于SA算法的HGA算法设计 (20)

4.2.1 HGA算法简介 (20)

4.2.2 基于HGA算法的调度策略实现过程 (21)

4.2.3 HGA算法退火算子设计 (21)

4.3 HGA算法的实施步骤 (22)

4.4 本章小结 (23)

第5章基于CloudSim的仿真与实现 (24)

5.1 CloudSim介绍 (24)

5.1.1 CloudSim概述 (24)

5.1.2 CloudSim体系结构 (24)

5.1.3 CloudSim工作模型 (25)

5.2 CloudSim运行环境配置 (26)

5.2.1 JDK安装配置 (26)

5.2.2 系统环境变量配置 (27)

5.3 实验仿真步骤和实验数据分析 (27)

5.3.1 实验仿真步骤 (27)

5.3.2 实验数据分析 (28)

5.4 本章小结 (31)

第6章总结和对未来的展望 (32)

6.1 总结 (32)

6.2 展望 (32)

致谢 (33)

参考文献 (34)

桂林理工大学硕士学位论文

第1章绪论

1.1 研究背景及意义

在现代信息技术蓬勃生长的时期，为传统的计算机和网络技术提供了有利地发展条件，这使得它们渐渐地走向成熟化，与此同时互联网技术也得到了广泛地应用。云计算[1]是网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、负载均衡、虚拟化等传统计算机与网络技术发展融合下孕育出的产物[2]。它也是一种计算模式，在这种方式下，应用、数据、IT资源将会转变成为以服务的形式通过网络渠道供应给用户使用[3]。它的核心思想，是将众多以网络方式连接而成的计算资源、服务资源、存储资源等相关资源进行合理地管控，使之构成的资源池拥有强大的运算能力。然后根据用户的不同需求，使用合理地任务调度策略实现对资源的联合调度与管控。然而用户无需在意自己的任务会被分配到哪里的设备上、具体哪个位置、以何种方式实现任务调度处理，他/她只需知道这是一种按需付费的服务。任务调度是依据用户提交的任务具有的不同需求特征，为其分配适当地虚拟资源实现任务处理的过程。任务调度的目标，是按照用户的需求进行动态地、合理地把资源分配给用户，从而降低对用户端的处理要求，做到负载转移，并且做到竭尽全力地保证供应的服务性能可靠、质量安全。

从云计算的诞生到现在关于它的定义众说纷纭没有一个令人都认可的定论。至于云计算是什么，这个问题的答案，少说也有上百种说法。目前这个时期大家比较认同的是由美国国家标准与技术研究院提出的定义[4]：云计算，它是根据使用量来进行费用支付的模式，在这种方式之下，它供应的网络具备能用、方便、按需访问的特点，进入允许自行设置参数的计算资源共享池中，这些个资源便会得到及时地供应，而且耗费在管理上的时间相当少，或与服务供应商间的交互很少。云计算虚拟化技术[5]的核心，是把现有数据中心的计算资源通过虚拟化技术使之转变为资源池中的可用资源，然后再对资源进行联合调度与统一管理[6]。构成了一种“按需使用，按量付费”商业运作模式以用户作为此模式的中心点，并且资源对于用户而言是可见的。在此服务模式下，用户需要付费的款项便与任务处理完成时间成正相关关系，因此任务处理完成时间便成为用户最关注的焦点。因为云服务提供的应用面向的是广大民众，而且处理的任务数级别、数据量级别都将是难以计数的。因此如何科学地、有效地调用虚拟资源，针对用户提交的任务进行恰当地调度，尽最大限度的降低任务处理完成时间，并且兼顾资源负载均衡问题，使负载能够维系在某一相对较为均衡的水平成为了云计算任务调度研究