基于啟發(fā)式算法的云工作流任務調度方法研究.pdf

1、目前，多數云工作流調度算法只考慮用戶的單個需求，通常采用啟發(fā)式算法解決單個目標的優(yōu)化問題。從用戶角度，運行時間和運行成本是兩個最重要的性能指標，他們希望提交的應用在截止時間前完成，并能夠實現運行成本最小化。另外目前已有的多數基于時間優(yōu)化的調度算法，由于忽略了資源不可靠性，而導致任務執(zhí)行失敗，進而造成額外時間損失。針對上述問題，本文重點研究如何在截止時間范圍內最小化運行成本和如何為任務選擇高可靠性資源來保證任務執(zhí)行的高成功率。
　　

2、針對運行成本和任務執(zhí)行時間之間的關系，本文提出一個基于截止時間約束成本優(yōu)化的調度算法。該算法的基本思想是將截止時間具體到任務的最晚完成時間、最早開始時間和最早完成時間上，獲取結束任務的關鍵父任務和部分關鍵路徑，依次為部分關鍵路徑上的任務節(jié)點分配滿足最晚時間限制且成本最小的資源，動態(tài)調整其他任務的時間約束條件，直到完成所有任務的資源分配，最終實現截止時間條件約束下的最小化運行成本。
　　針對資源可靠性和任務執(zhí)行時間之間的關系，本文提