云计算环境下基于遗传蚁群算法的资源调度研究

VIP免费

3.0 刘畅 2024-11-07 9 4 4.6MB 50 页 15积分

侵权投诉

云计算环境下

基于遗传蚁群算法的资源调度研究

摘要

近年来，互联网技术飞速发展，互联网上的任务量也随之逐步扩大。特别是

Web2.0 的出现，使得互联网上的数据量指数级增长。海量的数据和任务如何处理

是当前互联网发展面临的一个重要问题。在这种背景下，基于分布式计算产生了

网格计算，在网格计算的基础上，又诞生了划时代的云计算。这一 2007 年才崭露

头角的新技术，仅仅过了半年多，就超过了网格计算的关注度。有研究者甚至将

其列为继水、电、气、油之后第五种公用资源。

迄今为止，传统的 IT 巨头如 Google、亚马逊、IBM 和微软等都推出了自己的

云计算平台，争相抢占云计算市场先机。自问世以来，云计算已相继在网络搜索、

科学计算、虚拟环境、能源和生物信息等领域进行了应用和相关探索。赛迪顾问

2010 年底发布的《中国云计算产业发展白皮书》中预测截至 2012 年，云计算市场

规模将达 606.78 亿元。而在中国，云计算正以政府、教育、医疗、金融、电力等行业

为核心，渐渐向企业和机构中渗透，必将为企业创新、机构改革带来前所未有的

机遇和无可辩驳的优势。云计算，物联网和 3G 是21 世纪 IT 界最热门话题，三者

相辅相成，针对云计算的研究不仅紧跟时代发展步伐，而且具有非常高的应用价

值。

云计算应用前景十分广阔，其中资源调度技术是其得以大规模应用的核心关

键技术。调度效果直接关系到云计算服务的稳定性、资源的使用效率、用户的满意

程度和运营成本。但是由于云计算目前发展并不成熟，对于云环境下资源调度这

一基本问题的研究成果还不多。本文依据云计算环境下调度模型的特点，提出一

种改进的启发式智能算法-遗传蚁群算法，该算法即充分利用遗传算法的群体性、

快速搜索能力，同时利用蚁群算法的正反馈性、并行性等优势，结合这两种算法

建立了一个较优的分配调度策略。

为了评估本文算法性能，采用Cloudsim 云计算仿真工具对其进行仿真，实验

结果表明，该算法能够有效缩短任务调度时间，同时资源负载平衡性能得到改善。

关键词：云计算；资源调度；遗传算法；蚁群算法；Cloudsim 仿真

ABSTRACT

Internet Technology has enormously developed these years. The amount of tasks

has also escalated. Especially with the development of Web 2.0, data size soars in

exponential order. How to deal with such a magnitude of data is a very important

problem facing the Internet. In this background, Grid Computing emerged based on

Parallel Computing, and on the basis of Grid Computing, Cloud Computing appeared.

As a new term emerged in the third quarter of 2007, Cloud Computing has surpassed

Grid Computing in popularity in merely half a year. Some researchers even compare

Cloud Computing as the fifth public utility, following water, electricity, gas and petrol.

By now, traditional IT magnates, like Google, Amazon, IBM and Microsoft, have

had their own Cloud Computing platforms, trying to seize market first chance. Since the

advent of Cloud Computing, it has successively been applied in network search,

scientific computing, virtual environment, energy and biological information fields.

Sadie adviser issued a white paper of the development of China Cloud Computing

industry at the end of 2010 by predicting that, by the end of 2012, Cloud Computing

market scale would reach 60.678 billion, fully access to the take off stage.

In China, Cloud Computing is not only focusing on government, education, medical

care, finance, electric power industries, but also infiltrating in other businesses and

organizations. Cloud Computing has brought about unprecedented opportunities and

indisputable superiority for company operation, enterprise innovation, and therefore

becomes arena of 21st century. Cloud Computing, 3G and Internet of things are the

hottest topics nowadays. For this reason, researches on Cloud Computing not only keep

pace with the times, but also have very high application value.

Resource scheduling of Cloud Computing is one of its key techniques for large-

scale application. Advanced dynamic resource scheduling strategy has great importance

for improving resource usage ratio, saving energy and lowering operation costs.

However, development of Cloud Computing is not mature at present stage. Results of

resource scheduling algorithms are still not so many. Based on the Cloud Computing

scheduling model, this paper presents a new resource scheduling algorithm, which

combines Genetic Algorithm and Ant Colony Algorithm. The proposed algorithm not

only takes full advantage of groupment, fast-search capacity of Genetic Algorithm, but

also makes full use of positive feedback, parallelism of Ant Colony Algorithm.

In order to evaluate the performance of the proposed algorithm, this paper adopts

the Cloudsim simulation tool. Results turn out that this algorithm is efficient in

shortening task scheduling time and balancing resource load.

Key Words ：Cloud Computing, Resource scheduling, Genetic

Algorithm, Ant Colony Algorithm, Cloudsim

中文摘要

ABSTRACT

第一章绪论........................................................1

1.1 研究背景及其意义............................................1

1.2 云计算概述..................................................1

1.2.1 云计算定义 .............................................1

1.2.2 云计算特点 .............................................2

1.3 云计算研究现状..............................................3

1.3.1 国外云计算 .............................................3

1.3.2 国内云计算..............................................5

1.4 论文主要工作和组织结构......................................6

第二章云计算综述...................................................8

2.1 云计算基本原理..............................................8

2.2 云计算实现的关键技术........................................8

2.2.1 虚拟化技术 .............................................8

2.2.2 数据存储技术 ...........................................9

2.2.3 数据管理技术 ...........................................9

2.2.4 MapReduce 编程模式 .....................................9

2.3 云计算主要服务类型.........................................11

2.3.1 软件作为服务（SaaS） ..................................11

2.3.2 基础设施作为服务（IaaS）...............................12

2.3.3 平台作为服务（PaaS）...................................13

2.4 云计算与网格计算比较.......................................13

2.5 本章小结...................................................14

第三章云计算资源调度及优化算法....................................15

3.1 资源调度基本问题...........................................15

3.1.1 资源调度的定义和特点 ..................................15

3.1.2 资源调度策略的分类.....................................16

3.2 资源调度算法研究...........................................18

3.3 MapReduce 级调度...........................................20

3.4 本章小结...................................................21

第四章基于遗传蚁群算法的资源调度..................................22

4.1 基本算法原理...............................................22

4.1.1 遗传算法...............................................22

4.1.2 蚁群算法...............................................23

4.2 本文算法应用环境分析.......................................27

4.3 本文算法描述...............................................28

4.4 本文算法数学模型...........................................29

4.4.1 概念引入 ..............................................29

4.4.2 算法操作...............................................30

4.4.3 相关参数设置 ..........................................32

4.5 算法实现...................................................33

4.6 本章小结...................................................35

第五章仿真实验及性能分析..........................................36

5.1 Cloudsim 简介..............................................36

5.2 实验步骤...................................................37

5.2.1 Cloudsim 环境配置......................................37

5.2.2 仿真步骤...............................................37

5.3 实验结果及性能分析.........................................38

第六章总结与展望..................................................41

6.1 全文总结...................................................41

6.2 研究展望...................................................41

参考文献...........................................................43

在读期间公开发表论文和参加的科研项目...............................47

致谢..............................................................48

第一章绪论

1.1 研究背景及其意义

云计算[1]的商业噱头决定了其自诞生之日起，就会受到广泛关注，并得到社会

各界的普遍认可，成为近年来最炙手可热的 IT 技术。作为继网格计算（Grid

Computing ）、效用计算（Utility Computing ）、按需计算（On-demand

Computing）之后计算模式的最新发展，云计算将各种计算资源有效整合成一个

大的虚拟资源池，向用户提供按需计量的服务，将用户从复杂的底层硬件、网络

协议及软件架构中彻底解放出来。目前，包括谷歌（Google ）、亚马逊

（Amazon）、IBM、微软（Microsoft）及 EMC、VMware、Salesforce 等在内的知名

IT 企业已纷纷推出了自己的云计算解决方案。

云计算的影响[2]是深远的。随着云计算市场的成熟，IT 界将面临一场巨大的革

命。未来将不再需要购买软件，因为绝大多数软件将以服务的方式呈现；即买即

用的服务模式也将带来前所未有的用户体验。可以预见的是，云计算携手 3G，物

联网，将彻底改变IT 产业架构和运行方式，也将彻底改变人们的生活方式。

云计算最核心问题之一是资源管理，包括异构资源统一管理、资源合理调度与

分配等。学术界和企业界[3]近几年针对云计算资源管理方面已有较多研究，目前

研究的主要侧重点有、、兼顾用户和供应商利

益等。，，资源的

使用效率，。因此无论

1.2 云计算概述

通过对已研读资料的整理、分析和研究来对云计算进行阐述，为进一步的研究

打下基础。

1.2.1 云计算定义

云计算的概念虽已提出多年，但到目前为止尚没有确切的定义，依旧众说纷

纭。

来自 [4,5]（NIST）的最权威定义：（1）云计算是一

种可以通过Internet 定时定量地使用数据中心共享资源（包括网络、服务器、存储、

应用和服务等）的计算模式；（ 2 ）具有以下 5个特征：

、、、。

到底什么是云计算呢？“云计算”是英文Cloud Computing的直译。关于云计

算的来源[6]有一个有趣的说法：互联网技术兴起之初，人们画网络图时由于不清

楚计算设施的具体位置，故经常用“一朵云”来代替，如下图1-1所示，刻意忽略

中间透明的转接过程，只去关注服务器端和客户端的服务与应用。

图1-1 看似“云”的互联网

文档加载中……请稍候！
如果长时间未打开，您也可以点击刷新试试。

下载文档到电脑，查找使用更方便

15 积分 4人已下载

立即下载 VIP免费下载

摘要：

云计算环境下基于遗传蚁群算法的资源调度研究摘要近年来，互联网技术飞速发展，互联网上的任务量也随之逐步扩大。特别是Web2.0的出现，使得互联网上的数据量指数级增长。海量的数据和任务如何处理是当前互联网发展面临的一个重要问题。在这种背景下，基于分布式计算产生了网格计算，在网格计算的基础上，又诞生了划时代的云计算。这一2007年才崭露头角的新技术，仅仅过了半年多，就超过了网格计算的关注度。有研究者甚至将其列为继水、电、气、油之后第五种公用资源。迄今为止，传统的IT巨头如Google、亚马逊、IBM和微软等都推出了自己的云计算平台，争相抢占云计算市场先机。自问世以来，云计算已相继在网络搜索、科学计算...

展开>> 收起<<

云计算环境下基于遗传蚁群算法的资源调度研究.doc

共50页,预览5页

还剩页未读，继续阅读

云计算环境下基于遗传蚁群算法的资源调度研究

相关推荐

开通VIP享超值会员特权

作者详情

相关内容

推荐作者

热门标签

举报选择: