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云计算中依赖任务动态并行调度机制的研究
作 者: 仇文娟
导 师: 王占杰
学 校: 大连理工大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 云计算 依赖任务调度 多模式匹配 动态 并行
分类号: TP3
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
现在云计算已经成为工业界和学术界研究的热点,并逐渐发展成为最有应用前景的商业计算模式之一。云计算依托于成熟的虚拟化技术,在分布式计算、网格计算的基础上发展而来,其目的是为用户提供可靠的、个性化的、有QoS保障的服务。而云环境中提供的服务多种多样,怎样根据用户的需求对服务进行调度执行,并保证服务质量是需要解决的重点问题之一云计算中大多数应用服务要分解成若干子任务后进行调度,分解后的子任务之间又具有不同程度的依赖关系。如何提高强耦合依赖任务调度的并行性、实时性和动态性,提高系统利用率,对有依赖关系的任务请求进行合理的调度与部署,成为当前分布式计算和云计算要解决的热点。而目前对于依赖任务调度问题,现有的各种算法通常基于不.同的模型假设。这些早期的调度模型中很多假设并不符合云环境的特点。并且大多数调度算法是基于古典的列表调度思想,难以根据系统资源的实时信息进行动态调度;忽略了依赖任务调度的并行性,使得系统资源不能得到充分利用,降低了系统利用率为了更好地解决云计算中的依赖任务调度问题,本文提出了一个适合云环境的依赖任务系统模型,允许计算节点的动态加入和退出,提高了系统的自组织性和可扩展性,更适合现实应用。然后基于这个模型构建了一个依赖任务动态并行调度机制TDDPS。首先介绍了调度机制的整体模型,其中包括依赖任务调度的问题描述和资源匹配,并且为了提高调度过程中资源匹配的速度,提出了基于多模式自动机的匹配方法;然后对动态并行调度机制进行了详细描述。该机制通过DAG入度为零的条件解耦合来动态地构建就绪任务集合,描述某个时刻可并行的任务;然后根据系统实时资源信息并行地进行分布式多目标协商调度,有效地提高了调度并行性;在任务分配时还考虑任务执行和任务间通信开销(E/C),来决定是否用任务复制来代替部分数据传输,以减少通信开销。该调度机制可动态对多个任务进行并行分布式多目标协商调度,能较好的兼顾实时性、通信开销和负载均衡等性能指标,通过动态调度策略来提高系统的整体性能。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-9 1 绪论 9-16 1.1 研究背景 9-12 1.1.1 分布式系统 9-10 1.1.2 云计算 10-11 1.1.3 任务调度 11-12 1.2 研究现状 12-14 1.3 本文研究内容 14-15 1.4 本文主要工作 15-16 2 云计算相关技术研究 16-24 2.1 云计算含义及特点 16-17 2.1.1 云计算的含义 16-17 2.1.2 云计算的特点 17 2.2 云计算服务 17-18 2.3 云计算平台介绍 18-22 2.3.1 微软云计算 18-19 2.3.2 Google云计算 19-21 2.3.3 IBM云计算 21 2.3.4 马逊云计算 21-22 2.4 云计算的相关技术 22-24 2.4.1 平台体系结构 22-23 2.4.2 资源自动部署 23 2.4.3 资源实时监测 23-24 3 依赖任务调度模型设计 24-37 3.1 现有模型分析 24-27 3.1.1 特定的图结构模型 24-25 3.1.2 同构系统模型 25-26 3.1.3 层次结构模型 26-27 3.2 系统架构 27-28 3.3 依赖任务调度机制TDDPS整体模型 28-31 3.3.1 任务模型 28-30 3.3.2 资源模型 30-31 3.4 资源的多模式自动机匹配方法 31-36 3.4.1 多模式自动机及其构造 32-35 3.4.2 基于多模式自动机的匹配 35-36 3.5 小结 36-37 4 TDDPS动态并行调度机制 37-47 4.1 调度目标 38 4.2 调度模型 38-41 4.2.1 任务管理模块 38-39 4.2.2 任务调度模块 39-41 4.3 调度过程 41-42 4.4 TDDPS机制在实验平台中的实现 42-46 4.4.1 结构体类型 43-44 4.4.2 主要操作 44-46 4.5 小结 46-47 5 实验及性能比较 47-57 5.1 调度算法实现及测试性能比较 47-52 5.1.1 调度算法的实现 47-48 5.1.2 经典样例测试性能比较 48-52 5.2 模拟实验 52-57 5.2.1 多模式自动机匹配实验 52-53 5.2.2 调度算法模拟实验 53-57 结论 57-58 参考文献 58-62 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 62-63 致谢 63-64
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术
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