一种云工作流任务调度能效优化算法

• 作者: 刘安丰 李庆华 王国豪
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 云计算 工作流调度 能效 任务分配 资源合并
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 90-98,191
• 页数: 10页
• 分类号: TP393
• 字数: 8411字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1709-0437

摘要

工作流任务执行时带来的高能耗不仅会增加云资源提供方的经济成本,而且会降低云系统的可靠性.为了满足截止时间的同时,降低工作流执行能耗,提出一种工作流能效调度算法CWEES.算法将能效优化调度划分为三个阶段:初始任务映射、处理器资源合并和任务松驰.初始任务映射旨在通过任务自底向上分级排序得到任务调度初始序列,处理器资源合并旨在通过重用松驰时间合并相对低效率的处理器,降低资源使用数量,任务松驰旨在为每个任务重新选择带有合适电压/频率等级的最优目标资源,在不违背任务顺序和截止时间约束前提下降低工作流执行总能耗.通过随机工作任务模型对算法的性能进行了仿真实验分析.结果表明,CWEES算法不仅资源利用率更高,而且可以在满足截止时间约束下降低工作流执行能耗,实现执行效率与能耗的均衡.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘安丰	中南大学信息科学与工程学院	69	704	14.0	24.0
2	王国豪	丽水学院工学院	11	31	3.0	5.0
4	李庆华	丽水学院工学院	13	25	3.0	4.0