云计算中多层次公平性QoS约束任务调度算法
QoS队列调度算法
QoS队列调度算法队列指的是在缓存中对报⽂进⾏排序的逻辑。
当流量的速率超过接⼝带宽或超过为该流量设置的带宽时，报⽂就以队列的形式暂存在缓存中。
报⽂离开队列的时间、顺序，以及各个队列之间报⽂离开的相互关系由队列调度算法决定。
华为交换机设备的每个端⼝上都有 8 个下⾏队列，称为CQ（Class Queue）队列，也叫端⼝队列（Port-queue），在交换机内部与前⽂提到的 8 个PHB⼀⼀对应，分别为BE、 AF1、AF2、AF3、AF4、EF、CS6 和CS7。
单个队列的报⽂采⽤ FIFO（First In First Out）原则⼊队和出队。
PQ（Priority Queuing）调度PQ（Priority Queuing）调度，就是严格按照队列优先级的⾼低顺序进⾏调度。
只有⾼优先级队列中的报⽂全部调度完毕后，低优先级队列才有调度机会。
采⽤PQ 调度⽅式，将延迟敏感的关键业务放⼊⾼优先级队列，将⾮关键业务放⼊低优先级队列，从⽽确保关键业务被优先发送。
PQ调度的缺点是：拥塞发⽣时，如果较⾼优先级队列中长时间有分组存在，那么低优先级队列中的报⽂就会由于得不到服务⽽“饿死”。
假设端⼝有 3 个采⽤PQ调度的队列，分别为⾼优先（High）队列、中优先（Medium）队列、和低优先（Low）队列，它们的优先级依次降低。
如图，其中报⽂编号表⽰报⽂到达顺序。
图1 PQ调度RR（Round Robin）调度RR调度采⽤轮询的⽅式，对多个队列进⾏调度。
RR以环形的⽅式轮询多个队列。
如果轮询的队列不为空，则从该队列取⾛⼀个报⽂；如果该队列为空，则直接跳过该队列，调度器不等待。
图2 RR调度RR调度各个队列之间没有优先级之分，都能够有相等的概率得到调度。
RR调度的缺点是：所有队列⽆法体现优先级，对于延迟敏感的关键业务和⾮关键业务⽆法得到区别对待，使得关键业务⽆法及时得到处理WRR（Weighted Round Robin）调度加权轮询WRR（Weighted Round Robin）调度主要解决RR不能设置权重的不⾜。
一种多QoS目标约束的云计算任务调度策略
一种多QoS目标约束的云计算任务调度策略随着云计算技术的不断发展，越来越多的企业和个人选择将自己的应用程序和数据存储在云端，以便获得更高效的计算和存储服务。
然而，在云计算环境中，任务调度是一个关键的问题，它直接影响到用户对服务质量的满意度。
，是指在满足多个服务质量目标的前提下，对云计算任务进行合理安排和调度的方法。
这种策略可以帮助云计算提供商更好地管理资源，提高系统的性能和可靠性，同时也可以满足用户对不同QoS目标的需求。
首先，多QoS目标约束的云计算任务调度策略需要考虑到不同用户对服务质量的不同需求。
一些用户可能更注重任务完成时间的快慢，而另一些用户可能更注重任务的可靠性和稳定性。
因此，云计算系统需要能够根据用户的需求来灵活调整任务的优先级和调度策略，以实现不同用户的需求。
其次，多QoS目标约束的云计算任务调度策略还需要考虑到系统资源的分配和利用。
在云计算环境中，资源是有限的，不同任务之间可能会出现资源竞争的情况。
因此，系统需要能够合理分配资源，确保任务能够在规定的时间内完成，并且不会出现资源浪费的情况。
另外，多QoS目标约束的云计算任务调度策略还需要考虑到系统的负载均衡和容错能力。
在实际应用中，云计算系统可能会面临网络延迟、服务器故障等问题，这些问题可能会对任务的完成时间和可靠性造成影响。
因此，系统需要具备一定的负载均衡能力，能够将任务合理地分配到不同的服务器上，以提高系统的整体性能和可靠性。
在研究过程中，研究人员需要对多QoS目标约束的云计算任务调度策略进行深入分析和实验验证。
他们可以通过建立数学模型和仿真平台来评估不同调度策略的性能，并通过实验结果来验证策略的有效性和可行性。
同时，他们还可以通过大规模数据集的分析和实验，来进一步验证策略的适用性和鲁棒性。
梳理一下本文的重点，我们可以发现，一种多QoS目标约束的云计算任务调度策略对于提高云计算系统的性能和可靠性具有重要意义。
通过研究和实验验证，我们可以为云计算系统提供更加有效的调度策略，满足用户对不同服务质量目标的需求，推动云计算技术的不断发展和完善。
基于公平原则的调度算法
基于公平原则的调度算法随着计算机技术的发展和应用的普及，人们对于系统性能和用户体验的需求也越来越高。
在多用户环境下，如何公平地分配资源，使每个用户都能够得到合理的服务，成为了一个重要的问题。
基于公平原则的调度算法应运而生。
基于公平原则的调度算法旨在实现资源的公平分配，使得每个用户都能够按照其需求获得相应的服务。
这里的资源可以是计算机的CPU、内存等硬件资源，也可以是网络带宽、磁盘空间等软件资源。
公平的调度算法可以提高系统的整体性能，减少资源浪费，同时增强用户的满意度。
在基于公平原则的调度算法中，最常用的算法之一是公平队列调度（Fair Queueing）。
公平队列调度通过将用户的请求分配到不同的队列中，然后按照一定的规则依次从各个队列中取出请求进行处理，从而实现资源的公平分配。
这种调度算法可以确保每个用户都能够按照其请求的先后顺序得到服务，避免了某些用户长时间等待而无法及时得到响应的情况。
除了公平队列调度算法，还有其他一些常用的基于公平原则的调度算法，如公平份额调度（Fair-share Scheduling）、公平比例公平调度（Proportional Fair Scheduling）等。
这些算法都以公平为原则，通过合理分配资源，使得每个用户都能够得到相应的服务。
其中，公平份额调度算法根据用户的优先级和资源需求，为每个用户分配一定的资源份额，从而实现资源的公平分配；公平比例公平调度算法则根据用户的需求和系统的负载情况，动态调整用户的服务比例，使得每个用户都能够得到相应的服务。
基于公平原则的调度算法在实际应用中具有广泛的应用场景。
例如，在云计算环境下，用户通过云服务提供商租用计算资源，而云服务提供商需要公平地为每个用户提供资源。
基于公平原则的调度算法可以确保每个用户都能够按照其需求得到相应的资源，避免了某些用户过度占用资源而导致其他用户无法得到服务的情况。
在设计和实现基于公平原则的调度算法时，需要考虑多个因素，如用户的优先级、资源的需求和系统的负载情况等。
云计算中基于优先级和费用约束的任务调度算法
云计算中基于优先级和费用约束的任务调度算法作者：武小年邓梦琴张明玲曾兵来源：《计算机应用》2013年第08期摘要：针对云计算中的服务质量保证问题，提出一种基于优先级和费用约束的任务调度算法。
该算法通过计算任务优先级和资源服务能力，分别对任务和资源进行排序和分组，并根据优先级高低和服务能力强弱建立任务组和资源组间的调度约束关联；再通过计算任务在关联资源组内不同资源上的完成时间和费用，将任务按优先级高低依次调度到具有任务完成时间和费用折中值最小的资源上。
与MinMin和QoSGuidedMin算法的对比实验结果表明，该算法具有良好的系统性能和负载均衡性，并降低了服务总费用。
关键词：云计算；任务调度；服务质量；优先级；费用约束中图分类号： TP393.027文献标志码：A0 引言云计算作为一种新型的商业计算模式，采用虚拟化技术，将大量计算资源、存储资源与软件资源链接在一起，形成大规模的共享虚拟资源池，为用户提供廉价的按需服务[1]。
与此同时，云计算强调商业模式下的用户服务质量（Quality of Service， QoS）、服务等级协定（Service Level Agreement， SLA）、安全及隐私需求[2]。
任务调度是云计算的重要组成部分。
云计算的服务质量保证需要通过其任务调度策略来实现，这对任务调度提出了新的需求。
任务调度算法的设计与算法的应用环境和调度目标密不可分。
早期的传统任务调度算法如轮询法、先来先服务（First Come First Served，FCFS）、有向非循环图（Directed Acyclic Graph，DAG）等，以及启发式算法[3]包括随机负载均衡（Opportunistic Load Balancing，OLB）算法、最小完成时间（Minimum Completion Time，MCT）、MinMin、遗传算法（Genetic Algorithm，GA）和A*等，在其各自应用环境和调度目标下都具有较好的调度效果，但其并不能直接应用于云计算。
云计算毕业论文题目免费参考——毕业论文写作攻略
云计算毕业论文题目免费参考2006年google工程师第一次提出“云计算”以来，云计算已经取得了非常大的进步，云计算就是将数据计算在大量的分布式计算机上进行，大大提升了运算速度，这使得大数据处理成为可能。
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云计算中的资源调度与任务调度算法
云计算中的资源调度与任务调度算法云计算是指通过网络将计算机资源（包括计算、存储、网络等）提供给用户使用的一种计算模式。
其中，资源调度和任务调度算法是云计算系统中非常重要的一部分，对于提高系统性能和资源利用率具有关键作用。
本文将探讨云计算中资源调度和任务调度算法的相关概念、挑战以及解决方案。
一、资源调度算法1. 资源调度算法的定义资源调度算法是指根据用户需求和系统资源情况，将任务分配到合适的计算节点上，以达到提高系统性能和资源利用率的目的。
在云计算环境中，资源调度算法需要考虑以下几个方面的因素：任务特征、资源特征、用户需求和系统性能指标等。
2. 资源调度算法的挑战资源调度算法面临着以下挑战：（1）系统规模庞大：云计算系统通常包含大量的计算节点和任务，如何高效地进行资源调度是一个巨大的挑战。
（2）任务类型多样：云计算系统中的任务具有不同的类型和特征，如何根据任务特征进行合理的调度，是资源调度算法需要解决的问题。
（3）资源利用率最大化：资源调度算法需要考虑如何使系统中的资源得到充分利用，达到资源利用率最大化的目标。
3. 资源调度算法的解决方案为了解决资源调度算法面临的挑战，研究者们提出了多种解决方案，包括但不限于以下几种：（1）基于负载均衡的资源调度算法：通过合理地分配任务，将系统中的负载均衡地分布在各个计算节点上，达到资源利用率最大化的目标。
（2）基于优先级的资源调度算法：根据任务的优先级，将高优先级的任务分配到合适的计算节点上，提高任务执行效率，提升系统性能。
（3）基于预测的资源调度算法：通过对任务的执行时间进行预测，将任务分配到最适合的计算节点上，减少任务的执行时间，提高系统响应速度。
二、任务调度算法1. 任务调度算法的定义任务调度算法是指根据任务的特征和系统资源情况，将任务合理地分配到计算节点上，以达到系统性能和用户需求的要求。
任务调度算法需要考虑任务的特点、资源的利用情况、系统负载等因素。
2. 任务调度算法的挑战任务调度算法面临着以下挑战：（1）任务执行时间的不确定性：由于任务执行的环境和资源的不确定性，任务执行时间无法准确预测，任务调度算法需要考虑这种不确定性。
云计算平台中的资源管理与任务调度优化
云计算平台中的资源管理与任务调度优化引言：随着云计算技术的快速发展，越来越多的企业和个人选择将其应用于各种业务场景中。
云计算平台作为一个灵活可扩展的基础设施，需要高效地管理和调度资源，以满足用户的需求，并提供高质量的服务。
本文将探讨云计算平台中资源管理和任务调度优化的相关内容。
一、资源管理1. 资源分类与分配在云计算平台中，资源包括物理资源（如服务器、存储设备等）和虚拟资源（如虚拟机、容器等）。
合理的资源分类与分配是资源管理的基础。
首先，平台需要根据用户的需求将资源进行分类，如按照计算能力、存储容量、网络带宽等指标进行划分。
然后，根据用户的请求，将合适的资源分配给用户，以满足其业务需求。
2. 资源状态监控与调整为了保证云计算平台的高可用性和高性能，资源的状态需要得到实时监控，并及时进行调整。
对于物理资源，可以通过监控硬件设备的使用率、故障率等信息，及时进行维护和替换。
对于虚拟资源，可以通过监控其使用率、负载情况等信息，动态调整资源的分配，以避免资源浪费或过载。
3. 资源动态迁移与负载均衡资源的动态迁移和负载均衡是云计算平台中的关键技术，可以提高资源的利用率和系统的性能。
通过资源动态迁移，可以根据资源的负载情况将运行中的虚拟机或容器迁移到其他设备上，以实现资源的均衡利用。
负载均衡算法则根据资源的负载情况，将用户的请求分发到不同的节点上，以避免资源过载导致的性能下降。
二、任务调度优化1. 任务调度算法任务调度算法是云计算平台中任务调度的关键技术，直接影响系统的性能和用户的体验。
常见的任务调度算法包括静态调度和动态调度。
静态调度将任务的调度决策提前确定，适用于资源需求固定的任务。
动态调度根据实时的资源状态和任务需求，动态选择最合适的资源进行调度，适用于资源需求变化较大的任务。
2. 考虑任务特性与约束不同的任务具有不同的特性和约束条件，如任务的计算需求、存储需求、耗时约束等。
在任务调度优化中，需要综合考虑任务的特性和约束，选择合适的资源并进行任务调度。
基于QoS约束的网格任务调度算法
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ ３ 文 献 标 志码 ： Ａ
引 言
网格 环境下 的任务 调度 问题是 网格技术 中的一 个基本 问题。 由于 网格 环 境 中的资 源所 具 有 的 异 构
在 线模式 在任务 到达 的第一 时 间执 行 映 射 ห้องสมุดไป่ตู้批处 理
模式 则需 将 任务 收集 到 一定 数 量 （ 系 统设 定 的一 个
参数 数值 ） ， 等 待映射 事件 发 生后 才开 始 映射 所 收集
的任务 。
法， 仅追求任务完成 时间最早 的局部最优 解 ， 使得 系统
收稿 日期 ： ２ ０ １ ３ － ０ １ － ０ ５ 基金项 目： 四川省科技 支撑项 目（ ２ ０ １ １ Ｇ Ｚ ０ １ ９ ５ ）
ｌ 相 关 工作
本文主要研究 的是批 处理模式下 的启发式 任务调
度算法 ， 并且 已假定各 任务之 间相互独立 ， 各任务在 不 同的资源上运行的预测执行 时间可知。 目前 ， 经典 的批 处理 模 式 下 的调 度 算 法 有 ： Ｍ ａ ｘ—ｍ ｉ ｎ 算 法、 Ｍ ｉ ｎ— ｍ ｉ ｎ 刮算 法 、 Ｇ Ａ 算 法、 Ｓ ｕ ｆ ｆ ｅ ｒ ａ ｇ ｅ 。 算法和 ｓ Ａ㈨ （ Ｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ Ａ ｎ ｎ ｅ ａ ｌ ｉ ｎ ｇ ） 等 。Ｍａ ｘ—ｍ ｉ ｎ算法 是基 于 ＭＣ Ｔ （ Ｍ ｉ ｎ ｉ ｍ ｕ ｍ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｌ ｅ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｉ ｍ ｅ ， 最小完成时间） 的改进算 法 ，
一种多重约束下确保成功率的云工作流调度方法
第３８卷第２期 计算机应用与软件Ｖｏｌ ３８Ｎｏ．２２０２１年２月 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＦｅｂ．２０２１一种多重约束下确保成功率的云工作流调度方法张艮山 刘旭宁（石家庄学院信息技术系 河北石家庄０５００３５）收稿日期：２０１９－０７－１８。
河北省教育科学研究“十二五”规划课题（１３１０００６３）。
张艮山，副教授，主研领域：移动行算，数字资源开发，网络远程教育。
刘旭宁，讲师。
摘 要 为提高多重约束下的调度成功率，提出一种满足期限和预算双重约束的云工作流调度算法。
将可行工作流调度方案求解分解为工作流结构分层、预算分配、期限分配、任务选择和实例选择。
工作流结构分层将所有工作流任务划分层次形成包任务，以提高并行执行程度；预算分配对整体预算在层次间进行分割；期限分配将全局期限在不同层次间分割；任务选择基于任务最早开始时间确定优先级，得到任务调度次序；实例选择根据时间和代价均衡因子，获取任务执行最佳实例。
仿真结果证明，该算法在调度成功率、同步优化工作流执行时间与执行代价上相较对比算法更好。
关键词 云计算 工作流调度 期限分配 预算分配 实例选择中图分类号 ＴＰ３ 文献标志码 Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００ ３８６ｘ．２０２１．０２．０４５ＡＣＬＯＵＤＷＯＲＫＦＬＯＷＳＣＨＥＤＵＬＩＮＧＭＥＴＨＯＤＥＮＳＵＲＩＮＧＳＵＣＣＥＳＳＲＡＴＥＵＮＤＥＲＭＵＬＴＩＰＬＥＣＯＮＳＴＲＡＩＮＴＳＺｈａｎｇＧｅｎｓｈａｎ ＬｉｕＸｕｎｉｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５００３５，Ｈｅｂｅｉ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｓｕｃｃｅｓｓｒａｔｅｏｆｃｌｏｕｄｗｏｒｋｆｌｏｗｕｎｄｅｒｍｕｌｔｉｐｌｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ，ａｗｏｒｋｆｌｏｗｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｍｅｅｔｉｎｇｄｕａｌｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｏｆｔｈｅｄｅａｄｌｉｎｅａｎｄｂｕｄｇｅｔｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｏｕｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｄｉｖｉｄｅｓｔｈｅｆｅａｓｉｂｌｅｗｏｒｋｆｌｏｗｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｓｃｈｅｍｅｉｎｔｏ：ｗｏｒｋｆｌｏｗｓｔｒｕｃｔｕｒｅｌｅｖｅｌｉｎｇ，ｂｕｄｇｅｔｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ｄｅａｄｌｉｎｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ｔａｓｋｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｉｎｓｔａｎｃｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ．Ｗｏｒｋｆｌｏｗｓｔｒｕｃｔｕｒｅｌｅｖｅｌｉｎｇｉｓｔｏｐａｒｔｉｔｉｏｎａｌｌｗｏｒｋｆｌｏｗｔａｓｋｓｉｎｔｏｓｅｖｅｒａｌｌｅｖｅｌｓｔｈａｔｇｅｎｅｒａｔｅｓｂａｇｏｆｔａｓｋｓ，ｗｈｉｃｈｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｄｅｇｒｅｅｏｆｐａｒａｌｌｅｌｅｘｅｃｕｔｉｏｎ．Ｂｕｄｇｅｔｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｉｓｔｏａｌｌｏｃａｔｅｔｈｅｕｓｅｒ ｄｅｆｉｎｅｄｂｕｄｇｅｔｔｏｅａｃｈｄｅｆｉｎｅｄｌｅｖｅｌ．Ｄｅａｄｌｉｎｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｉｓｔｏｄｉｖｉｄｅｔｈｅｕｓｅｒ ｄｅｆｉｎｅｄｄｅａｄｌｉｎｅａｍｏｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｅｖｅｌｓ．Ｔａｓｋｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｓｔｏｓｅｔｔｈｅｐｒｉｏｒｉｔｙｆｏｒｅａｃｈｔａｓｋｂａｓｅｄｏｎｅａｒｌｉｅｓｔｓｔａｒｔｔｉｍｅａｎｄｏｂｔａｉｎｔｈｅｔａｓｋｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｓｅｑｕｅｎｃｅ．Ｉｎｓｔａｎｃｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｓｔｏｇｅｔｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｏｂｊｅｃｔｉｖｅｉｎｓｔａｎｃｅｆｏｒｅｘｅｃｕｔｉｎｇｔａｓｋｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｔｒａｄｅ ｏｆｆｆａｃｔｏｒｏｆｔｉｍｅａｎｄｃｏｓｔ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｏｕｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｅｒｆｏｒｍｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｅｂａｓｅｌｉｎｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｎｔｈｅｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｓｕｃｃｅｓｓｒａｔｅａｎｄｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｅｘｅｃｕｔｉｏｎｔｉｍｅａｎｄｅｘｅｃｕｔｉｏｎｃｏｓｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｗｏｒｋｆｌｏｗｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ Ｄｅａｄｌｉｎｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｂｕｄｇｅｔｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｉｎｓｔａｎｃｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ０ 引 言根据需求的不同，云计算可以动态地将资源提供至用户任务，实例租用方式是即付即用的，这与传统计算模式不同，其更为灵活的特征给云计算作为处理科学工作流任务以及实施工作流调度带来了极大的便利。
基于负载均衡蚁群优化算法的云计算任务调度
基于负载均衡蚁群优化算法的云计算任务调度
张焕青;张学平;王海涛;刘彦涵
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2015(0)5
【摘要】合理分配虚拟计算资源以有效进行任务调度是云计算中的一项核心问题.针对云计算任务调度过程中资源负载不均的问题,根据虚拟机负载情况提出信息素调整因子(pheromone adjustment factor,PAF),改进信息素更新规则.提出基于负载平衡的蚁群优化算法(Load Balancing Ant Colony Optimization,LBACO).改进的调度策略在云仿真平台CloudSim上进行实验,结果表明LBACO算法不仅能降低任务执行时间,还可有效保持云数据中心虚拟机资源负载平衡.
【总页数】6页(P31-35)
【关键词】云计算;任务调度;蚁群算法;负载均衡
【作者】张焕青;张学平;王海涛;刘彦涵
【作者单位】解放军理工大学通信工程学院;解放军理工大学信息管理中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于时间负载均衡蚁群算法的云任务调度优化 [J], 侯守明;张玉珍
2.云计算和多维QoS环境中基于蚁群优化算法在虚拟机资源负载均衡问题中的研究 [J], 张牧
3.云计算环境下基于禁忌搜索的负载均衡任务调度优化算法 [J], 孙凌宇;冷明;朱平;李金忠
4.基于改进蚁群优化算法的云计算任务调度研究 [J], 于淑香; 周洪斌
5.基于改进蚁群算法的遥感信息处理负载均衡任务调度算法研究 [J], 赵斐;陈昊;白建东;刘铁
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郑迎凤１，宋 朝１，赵文彬２
（１黄河科技学院 网络与信息技术研究所，郑州 ４５００００；２石家庄铁道大学 信息科学与技术学院，石家庄 ０５００４３）
沈阳工业大学学报
摘 要：针对传统云任务调度算法只注重执行效率忽略分配公平性的问题，提出了一种满足多重 公平性约束的任务调度 ＱｏＳ算法 ＣＴＳ＿ＱＦＣ．该算法利用社会资源分配的公平性理论模型，从用户 任务与云资源提供方两个角度，将云任务调度问题建模为一种多重公平性 ＱｏＳ约束模型．第一层 ＱｏＳ按用户 ＱｏＳ偏好对任务分类，并按照任务分类建立一般期望效用函数．第二层 ＱｏＳ定义资源 公平性评估函数，评估资源分配的公平性．结果表明，ＣＴＳ＿ＱＦＣ算法不仅可以确保用户任务的高 效执行，还可以提高资源分配与任务调度方案的公平性． 关 键 词：云计算；任务调度；公平性约束；服务质量约束；满意度；资源分配；执行效率；公
平性评估 中图分类号：ＴＰ３９３ 文献标志码：Ａ 文章编号：１０００－１６４６（２０１９）０３－０３０９－０６
Байду номын сангаас
ＭｕｌｔｉｐｌｅｌｅｖｅｌｆａｉｒｎｅｓｓＱｏＳｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｔａｓｋｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｎｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇ
ＺＨＥＮＧ Ｙｉｎｇｆｅｎｇ１，ＳＯＮＧ Ｃｈａｏ１，ＺＨＡＯ Ｗｅｎｂｉｎ２
随着数据量的指数级增长，越来越多的应用 必须借助于云端资源来实现．云计算系统通过在 云端整合各种类型的虚拟资源，可以实现对资源
的统一化调度与管理［１］．而当面对大规模多任务 虚拟机资源分配与任务调度时，传统的分配方法 往往只注重分配效率，而忽略了资源对于执行任
收稿日期：２０１７－０３－３０． 基金项目：河南省科技厅科技攻关重点项目（２０１４０６６６）． 作者简介：郑迎凤（１９８４－），女，河南郑州人，讲师，硕士，主要从事计算机应用、信息安全等方面的研究．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇ；ｔａｓｋｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ；ｆａｉｒｎｅｓｓｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ；ｑｕａｌｉｔｙｏｆｓｅｒｖｉｃｅ（ＱｏＳ）ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ； ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ；ｒｅｓｏｕｒｃｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎ；ｅｘｅｃｕｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ；ｆａｉｒｎｅｓｓｅｖａｌｕａｔｉｏｎ
务的公平性问题．云计算环境中的资源供求关系 类似于商品经济模型，云资源提供者即等同于商 品供应者，为用户提供各类资源．资源用户则等同 于商品买家，为了获得资源需求，买家需要支付费 用．基于市场经济模型的云任务调度算法即是建 立资源提供者与资源消费者间的市场机制，并利 用价格杠杆调整用户需求与资源分配［２］．众所周 知，高质量的服务与公平竞争原则是资源分配市 场正常运行的基础．在云计算环境中，不同用户拥 有不同类型的任务，随着用户数量的增加，云规模 也将急剧扩展，此时，云计算的核心问题即是如何 确保服务质量（ｑｕａｌｉｔｙｏｆｓｅｒｖｉｃｅ，ＱｏＳ），并且为不 同用户提供使用云资源的公平机会．换言之，云计 算的目标是如何使服务的用户获得更好的满意度．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍ ｔｈａｔｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｃｌｏｕｄｔａｓｋｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｎｌｙｐａｙａｔｔｅｎｔｉｏｎｔｏ ｔｈｅｅｘｅｃｕｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｗｉｔｈｉｇｎｏｒｉｎｇｔｈｅｆａｉｒｎｅｓｓｏｆｒｅｓｏｕｒｃｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎ，ａｃｌｏｕｄｔａｓｋｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇＱｏＳ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｍｅｅｔｉｎｇｍｕｌｔｉｐｌｅｌｅｖｅｌｆａｉｒｎｅｓｓｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ（ＣＴＳ＿ＱＦＣ）ｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｗｉｔｈｔｈｅｆａｉｒｎｅｓｓｔｈｅｏｒｙ ｍｏｄｅｌｆｏｒｔｈｅｓｏｃｉａｌｒｅｓｏｕｒｃｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｆｒｏｍ ｔｗｏａｓｐｅｃｔｓｏｆｕｓｅｒｔａｓｋｓａｎｄｃｌｏｕｄｒｅｓｏｕｒｃｅｐｒｏｖｉｄｅｒｓ，ｔｈｅ ｃｌｏｕｄｔａｓｋｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ ｗａｓｍｏｄｅｌｅｄａｓａｍｕｌｔｉｐｌｅｌｅｖｅｌｆａｉｒｎｅｓｓＱｏＳｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅｆｉｒｓｔｌｅｖｅｌ ＱｏＳｃｌａｓｓｉｆｉｅｄｔｈｅｔａｓｋｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅＱｏＳｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｏｆｕｓｅｒｓ，ａｎｄｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｅｘｐｅｃｔｅｄ ｕｔｉｌｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｔａｓｋｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．ＴｈｅｓｅｃｏｎｄｌｅｖｅｌＱｏＳ ｄｅｆｉｎｅｄｔｈｅｒｅｓｏｕｒｃｅｆａｉｒｎｅｓｓ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｆａｉｒｎｅｓｓｏｆｒｅｓｏｕｒｃｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗ ｔｈａｔｔｈｅＣＴＳ＿ＱＦＣ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎｎｏｔｏｎｌｙｅｎｓｕｒｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔｅｘｅｃｕｔｉｏｎｏｆｕｓｅｒｔａｓｋｓ，ｂｕｔｃａｎａｌｓｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｆａｉｒｎｅｓｓｏｆ ｒｅｓｏｕｒｃｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｔａｓｋｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ．
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沈 阳 工 业 大 学 学 报
第 ４１卷
沈阳工业大学学报
第４１卷 第３期 ２０１９年 ５月
沈 阳 工 业 大 学 学 报 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｅｎｙａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｖｏｌ４１Ｎｏ３ Ｍａｙ２０１９
ｄｏｉ：１０．７６８８／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１６４６．２０１９．０３．１３
云计算中多层次公平性 ＱｏＳ约束任务调度算法
（１．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＮｅｔｗｏｒｋａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨｕａｎｇｈｅＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏｌｌｅｇｅ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５００００，Ｃｈｉｎａ； ２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇＲａｉｌｗａｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５００４３，Ｃｈｉｎａ）