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 4 4 4.6MB 50 页 15积分
侵权投诉
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
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
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
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
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
机遇和无可辩驳的优势。云计算,物联网和 3G 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
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
键技术。调度效果直接关系到云计算服务的稳定性、资源的使用效满意
度和运营云计算发展不成,对于云环境下资源调度这
一基问题的研究成果不多。本文据云计算环境下调度模出一
种改进的发式能算-蚁群法即充传算群体性、
速搜索能力蚁群性、性等优势,结合种算
建立了一个优的分调度策略
为了评估本文性能,Cloudsim 云计算仿真工具对其进行仿真实验
表明有效缩短任务调度时时资源负载性能得到改
关键词: 云计算资源调度;遗传算法;蚁群法;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
文摘
ABSTRACT
第一章 绪 论........................................................1
1.1 研究背景意义............................................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 云计算 .............................................3
1.3.2 云计算..............................................5
1.4 论文主工作组织结......................................6
二章 云计算综述...................................................8
2.1 云计算基本原..............................................8
2.2 云计算现的关键技术........................................8
2.2.1 虚拟技术 .............................................8
2.2.2 数据存储技术 ...........................................9
2.2.3 数据理技术 ...........................................9
2.2.4 MapReduce 编程模式 .....................................9
2.3 云计算要服务类型.........................................11
2.3.1 件作为服务(SaaS) ..................................11
2.3.2 基础设施作为服务(IaaS)...............................12
2.3.3 平台为服务(PaaS)...................................13
2.4 云计算网格计算比较.......................................13
2.5 本章小结...................................................14
第三云计算资源调度法....................................15
3.1 资源调度基问题...........................................15
3.1.1 资源调度的定和特点 ..................................15
3.1.2 资源调度策略的分类.....................................16
3.2 资源调度算研究...........................................18
3.3 MapReduce 级调度...........................................20
3.4 本章小结...................................................21
四章 基于蚁群的资源调度..................................22
4.1 法原...............................................22
4.1.1 遗传算法...............................................22
4.1.2 蚁群法...............................................23
4.2 本文应用环境分析.......................................27
4.3 本文法描述...............................................28
4.4 本文数学模型...........................................29
4.4.1 概念引入 ..............................................29
4.4.2 法操作...............................................30
4.4.3 相关设置 ..........................................32
4.5 法实...................................................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 实验骤...................................................37
5.2.1 Cloudsim 环境配置......................................37
5.2.2 仿真骤...............................................37
5.3 实验结性能分析.........................................38
六章 总结与望..................................................41
6.1 全文总结...................................................41
6.2 研究展望...................................................41
参考文献...........................................................43
读期间表论文参加的科研项目...............................47
致 谢..............................................................48
第一章
1.1 研究背景意义
云计算[1]定了其自诞生之日起,就会受到广关注,得到社会
IT Grid
Computing 、效用计算Utility Computing 按 需 计 算 On-demand
Computing之后算模的最展,计算资源整合一个
大的虚拟资源,向用户提供按需量的服务,将用户从复层硬件、网络
协议及件 架 构 中 解 放 出来。前 , 包括谷歌(Google 、亚马逊
AmazonIBM微软Microsoft)及 EMCVMwareSalesforce 等在知名
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]深远的。云计算市场的成IT 界将面临一场巨大的革
。未来将不再需大多数将以服务的;即买
用的服务模式也将带来前所未有的用户体验。可以预的是,云计算携手 3G,物
联网,将底改IT 产业构和式,也将底改变人们的生活方式。
云计算最核心问题之一是资源理,包括异构资源统一理、资源理调度
等。学术界和企业界[3]年针对云计算资源面已有多研究,
研究的 、 、顾用商利
等。 , ,资源的
使 , 。
1.2 云计算概述
过对已研理、和研究来对云计算进行阐述,为进一步的研究
下基础。
1.2.1 云计算定
云计算的概念出多年,前为旧众说纷
来自 [4,5]NIST的最权威义:(1)云计算是一
种可以Internet 定时定量使用数据中心共享资源(包括网络、服务存储
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?“云计算英文Cloud Computing的直。关于云计
算的来源[6]有一个有说法:互联网技术兴起人们画网络于不
计算设施的具体位置故经常用来代,如下1-1
接过只去关注服务的服务应用。
1-1 看似的互联网
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

作者:刘畅 分类:高等教育资料 价格:15积分 属性:50 页 大小:4.6MB 格式:DOC 时间:2024-11-07

开通VIP享超值会员特权

  • 多端同步记录
  • 高速下载文档
  • 免费文档工具
  • 分享文档赚钱
  • 每日登录抽奖
  • 优质衍生服务
/ 50
客服
关注