基于負載均衡的任務調(diào)度算法研究


2.56萬字 62頁 包括外文翻譯，原創(chuàng)作品，通過查重系統(tǒng)


摘 要
任務調(diào)度是云計算研究的關鍵問題之一，然而云計算平臺上應用的多樣性和在分配任務時候服務器節(jié)點資源的異構性會導致節(jié)點之間負載不均衡，從而極大的影響了云計算系統(tǒng)整體的性能。因此如何通過任務調(diào)度算法來更加優(yōu)化的分配任務給各虛擬機成為該領域需要迫切解決的問題。論文針對云計算環(huán)境下的基于任務調(diào)度的算法，并與老算法進行比較分析優(yōu)劣。
為實現(xiàn)更優(yōu)的任務調(diào)度的算法，論文在原有的蟻群算法的基礎上，針對任務隊列進行了優(yōu)先級分組，例如根據(jù)任務完成時間，計算能力，帶寬偏好等，這樣依據(jù)任務具有的這些的優(yōu)先級，把他們分配到適用于或者更善于解決該類任務的虛擬機上，能夠使得虛擬機發(fā)揮到最大的優(yōu)勢，去解決自己最擅長的任務。從而縮短了所需的時間和提高了效率。
本文提出的算法也有一定的局限性，一是蟻群算法自身的局限性，即在算法進行過程中，由于唯一評判優(yōu)劣指標就是信號強度，所以易產(chǎn)生局部最優(yōu)解；是在算法初期，比較混亂，不能很快的高效的找到所要的路徑。二是在給任務重新排列優(yōu)先級的過程，也就是增大了任務工作量，適用于大量的繁瑣而簡單的任務，不適用與少量的簡便的任務，如果是少量的，這樣分級無形中增加了很多等待時間，影響了用戶的體驗和任務進度。



關鍵詞：云計算；負載均衡；任務調(diào)度；蟻群算法。