云计算工作流系统的调度机制研究

摘要

为了提高云计算系统的资源利用率,考虑用户的QoS需求约束,优化性能,将云计算和工作流集成,采用DAG(Directed Acyclic Graph)进行任务调度模型的建立,给出工作流系统中的调度机制,将调度分为两个阶段:第一个阶段基于QoS需求中的时间、费用约束,提出一种改进的遗传算法IGA(Improved Genetic Algorithm),采用此算法对任务进行优化调度,提高系统效益;第二阶段提出基于负载感知的调度策略,根据系统的负载情况进行调度,以提高任务执行效率.在实验分析中,针对第一阶段,将IGA算法与只考虑简单的任务执行顺序的先来先服务FCFS(First Come First Service)算法和针对单目标优化的遗传算法进行比较,结果表明,IGA算法相较于其他算法在执行速度、满足用户的QoS需求方面具有一定的优越性;在第二阶段,将未考虑负载感知和基于负载感知的调度策略进行比较,比较结果表明,基于负载感知的调度策略能更有效地根据负载情况进行调度,提高任务的效率.