常賀

摘 要:在今天這樣的大數據時代,云計算顯得十分重要。目前云計算被應用到各行各業中,因而提高云計算系統的整體性能,提高云計算的服務質量成為了研究的熱點。本文詳細的介紹了云環境下任務調度的特點和調度目標,總結了啟發式智能算法在云環境下任務調度策略研究中的應用,明確了多目標約束條件是云環境下任務調度研究的重點,為更深入的研究提出了方向。
關鍵詞:云計算;任務調度;智能算法
今年是云計算概念提出來的十周年,云計算作為一種商業計算模型,先是商業巨頭Google首席執行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)在搜索引擎大會(SES San Jose 2006)首次提出來的。隨后在互聯網巨頭的推動下迅速發展,時至今日,已經被應用的十分廣泛,與各行各業結合起來。云計算概念的提出并不是空中樓閣,而是在并行計算、分布式計算、和網格計算的基礎上發展而來。云計算是一種通過網絡來為用戶提供各種服務的計算模型。在云環境下各種軟件和硬件都被看做是資源,把各種資源虛擬化后放在一個虛擬的資源池里,用戶只要按自己的需求去付費使用。在給用戶提供服務時,如何高效的為用戶服務成為了云計算的關鍵。在如何滿足用戶的需求的同時,還要考慮云服務提供商的利益需求。如何高效的解決這些問題,主要可以從硬件和軟件兩個方面解決,硬件來說既是基礎設施的加強和改善,軟件方面就是如何提高云計算的計算效率。云計算的效率問題主要就是資源與任務的匹配問題,即任務的調度問題。因此如何高效的進行任務的調度是提高云計算效率的關鍵問題,也是為云服務提供商提高利益,為用戶提高服務質量的關鍵問題。因此,對云計算的任務調度問題進行深入的研究既具有使用價值更具有學術研究的理論意義。
1 云環境下任務調度模型
云計算任務調度是將云環境下用戶提交的任務請求與多個計算資源進行匹配。在匹配的過程中重點考慮任務的執行時間效率和資源利用的效率,同時還的滿足用戶的要求。也就是要同時滿足多個目標要求。云環境下任務調度模型如下圖1。
在任務調度過程中,任務的執行時間、負載均衡、經濟成本、用戶滿意度、能耗和帶寬等都需要權衡,使多個目標相互協調。
2 云環境下任務調度的特點
在云平臺中,任務調度負責把用戶提交的任務按一定的策略分配到各個資源中進行計算,由于云計算系統具有的動態可擴展性和異構性、用戶提交的任務的復雜性、計算資源之間的差別性等特性,因此云環境下任務調度具有以下特點:1)系統本身的差異性,由于云平臺是由分布在各地的各種資源組合而成的,包括高性能的主機、工作站、普通PC機、磁盤等,它們之間具有很大的差異性,因此云環境下任務調度具有系統本身的差異性。2)調度任務的復雜性,由于各類用戶提供的任務各不相同,而且類型各異。導致云環境下任務調度的調度任務具有復雜性。3)調度具有靈活性,由于用戶數量的動態性,導致系統要隨時動態的調整,隨時增加或者減少系統的計算資源,因而就要求云環境下任務調度策略調度具有靈活性。4)調度的安全性,由于用戶提交的任務類型、數量和大小等不同,在執行過程中能否安全的完成任務,就顯得特別重要。因而云環境下任務調度被要求具有可靠的安全性。
3 云環境下任務調度的調度目標
云環境下任務調度的目標總的來說[ 4 ],就是把用戶提交的任務高效的完成,并且達到最小成本化。具體就是完成時間的可接受性、負載均衡、服務質量和成本原則。
1)完成時間的可接受性,用戶把任務提交了,如果在用戶可接受的時間內沒有完成任務,那么,這就是系統的失敗。因此能夠在用戶可接受的時間內完成任務是很關鍵的。2)負載均衡,由于云環境下處理的任務千差萬別,各個類型之間的差別很大。因此,能使得系統達到負載均衡是一個很關鍵的問題。3)服務質量,云計算是廣泛的使用在各行各業,用戶千差萬別,要使各類用戶都有一個滿意的用戶體驗,這時一個困難的事。4)成本原則,云計算系統的使用是由各個部分組成的,各種花費比較多。因此成本原則是云平臺必須重點衡量的標準。
4 云環境下任務調度策略研究現狀
目前,由于各個公司都具有自家的云平臺,有各自的調度算法。因此,云計算任務調度策略的研究呈現出了“百花齊放百家爭鳴”的景象。云計算任務調度問題是一個NP完全問題。啟發式智能算法在求解NP類問題相比傳統的算法具有很大的優勢。因此有大量的基于啟發式智能算法的優秀的學術論文,其中應用最多的啟發式智能算法有粒子群算法、遺傳算法、螞蟻群算法。在基于這些啟發式智能算法的云環境下的任務調度策略的應用中,大家都是以云環境下任務調度的特點和調度目標為研究目標進行研究。文獻[1]就以總完成時間和總完成成本為約束條件,進行實驗研究,提出了基于改進粒子群的任務調度策略。文獻[2]以總完成時間、負載均衡和經濟成本三個目標為約束函數,提出了一種調度策略。文獻[3]以服務質量、負載均衡、總完成時間和經濟成本為目標約束函數,提出了基于螞蟻群的云計算任務調度策略。
5 結語
在云計算系統中,任務調度影響系統的整體性能,而任務調度策略又是任務調度的關鍵。本文詳細介紹了云環境下任務調度的特點以及調度目標,介紹了啟發式智能算法在任務調度策略研究中的應用,得到考慮多目標問題對云環境下任務調度是任務調度研究的一個額待解決的問題。只有在考慮多個目標約束的情況下才可以提高云計算系統的整體性能。
參考文獻:
[1] 封良良,張陶,賈振紅,等.云計算環境下基于改進粒子群的任務調度算法[J].計算機工程,2013,39(5):183-186.
[2] 張照勝,李蜀瑜.云計算環境下基于改進粒子群算法的任務調度[J].電子設計工程,2016,24(15):5-8.
[3] 李坤.云環境下的任務調度算法研究與實現[D].吉林大學,2012.
[4] 史恒亮.云計算任務調度研究[D].南京理工大學,2012.