云环境下虚拟资源调度方法的研究

太原理工大学 郭丽娇

本文提出了一种云环境下的虚拟资源调度方法。该方法结合了云虚拟资源的特点,首先分析云计算资源调度优化模型的约束指标,主要从最优跨度和负载均衡两方面来考虑资源调度过程的约束指标,其中最优跨度指标定义为任务的等待时间、传输时间及执行时间的总和,而负载指标则定义资源的CPU、带宽及内存的综合利用率。在进化过程中使用适应度函数来衡量群体中各个个体在优化计算中有可能达到或接近于最优解的优良程度,适应度值越大表明其有更大的机会去繁衍下一代,而在任务执行的过程中,从用户角度考虑,任务完成时间应越短越好,从系统性能角度考虑,调度方法应尽量保证资源节点负载均衡,因此在优化遗传算法中,将最优跨度的倒数和负载指标参数的倒数作为双适应度函数。此外,该方法在选择方式上采用了最优保留替换策略,即在选择过程中对每个个体适应度函数值进行排序,选出当代最优解和最差解,与上一代的最优解相比较,如果上代最优解比当代最优解大,则用上代最优解替换当代最优解；如果上代最优解比当代最优解小,则用上代最优解替换当代最差解,当代最优解不参与选择操作；在交叉方式上采用了单点交叉和顺序交叉相结合的单点顺序交叉法,交叉点设置在任务之间,防止相同任务被分配到同一个资源上,使得在进行资源调度过程中云服务集群能够推荐出较优资源进行处理,确保资源的负载均衡,提高调度效率。最后,通过CloudSim进行仿真实验。

云环境下虚拟资源调度方法的研究