基于二次聚类的多目标混合云任务调度算法

• 作者: 丁丁 李建丽 李涛
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 混合云 二次聚类 任务调度 多目标优化 资源异构
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 服务计算
• 页码范围: 1233-1241
• 页数: 9页
• 分类号: TP393
• 字数: 7894字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2017.06.022

摘要

针对混合云环境包含大量异构云计算节点的情况,提出二次聚类方法,依据资源的综合特性,将异构资源进行分簇,将任务分发到合适的资源聚类,缩小任务搜索空间.在此基础上,结合私有云的安全可靠性、公有云的可扩展性以及用户需求的多样性,提出混合云环境下多目标优化的任务调度算法.该算法首先在私有云优先调度截止时间短的任务,对于每个聚类,将任务分配给完成时间最接近于其结束时间的资源,以完成更多的任务;将溢出的高负载任务转移到公有云聚类执行,结合任务的计算成本、通信开销和截止时间的约束,选择费用最低的资源.实验结果表明,与传统无聚类的算法相比,该算法降低了执行费用,同时提高了资源利用率和用户满意度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李涛	北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室	76	602	12.0	22.0
2	丁丁	北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室	13	97	5.0	9.0
3	李建丽	北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室	1	4	1.0	1.0