2016年第35卷第12期
传感器与微系统（Transducer and Microsystem Technologies）
143
DOI;10.13873/J.10009787(2016)12-014303
基于贪心改进算法的云计算任务调度
杨武军，都凯
（西安邮电大学通信与信息工程学院，陕西西安710061）
摘要：基于云计算的存储和计算架构的特征上，对资源存储算法和任务分配进行了研究。针对云计算的资源管理中单纯考虑算法的时间和空间复杂度，面忽略在数据链路层因调度所消耗的时间间题，因此将网络存储感知和贫心算法相结合，提出了一种贪心改进算法，目的在于大幅减少数据在数据链路层所消耗的时间。最终在CloudSim平台上进行云环境下的仿真，将得出的结果和一般的贪心算法相比较，经过对比分析表明：改进后的贪心算法对于任务的执行而盲时间更短，效率更高。
关键词：云计算；任务分配；副本；网络感知
中图分类号：TP316
文献标识码：A
文章编号：1000-9787(2016)12-0143-03
Cloudcomputingtaskschedulingbasedon
improvedgreedyalgorithm
YANG Wu-jun,HAOKai
(School of Communication and Information Engineering,Xi'an University of Posts and
Telecommunications,Xian 710061,China)
Abstract: Based on characteristics of storage of cloud computing and computing architecture, resources storage algorithms and assignment of tasks are studied. In resource management of cloud computing,simply consider time and space complexity of algorithm, while ignoring time consuming in data link layer due to scheduling,so combined network storage perception with greedy algorithm, propose an improved greedy algorithm aimed at significantly reduce time consuming of data in data link layer, Eventually perform simulation on CloudSim platform in cloud eedoen rdseaaanaresaoeaa
analysis that the improved greedy algorithm is shorter in time and more efficient for mission Key words: cloud computing; task scheduling; eopies of data;network perception
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引
言
这些年来随着社会大众对计算要求和服务的的提高，
基于云计算（cloudcomputing）的服务得到迅速发展。云计算化分成了三层：基础设施即服务（laaS），平台即服务(PaaS)和软件即服务（SaS)(")。而云计算效能的高低则很大程度上取决于laaS层算法的高效性。对于云计算资源管理它主要分为存储资源和计算资源的管理。在存储资源管理方面主要关注于数据的调配和数据副本机制的研究，以及元数据的管理；在计算资源管理方面则注重于计算节点的高效性和节点域整体的负载均衡。
无论是一般的云计算还是快速发展的移动云计算，云端增效模式是最常见的云计算模式(")。因此在云计算方面主要的研究关注在云端计算资源和存储资源的管理，负载均衡的实现，以及任务合理的分配等几个方面。例如：在
收稿日期：2016-01-21
*基金项目：2014陕西省国际科技合作项目（2014KW02-02）
存储资源管理方面，文献[3]中介绍的基于P2P组织结构通过数据副本的管理来提高对数据的访问效率或者系统的容错性能，它详细阐述了数据采用静态机制和动态机制各自的特点；以及在文缺[4]中提出以DHT为核心的开放对等云存储服务系统，通过Kademlia算法对文件的可用性分析来管理文件；在文献[5]中提出的基于DHT模型的 Chord算法提高了数据副本的查询效率。这些算法虽然相提高了对数据的管理效率和实现了一定程度上的存储负载均衡但却没有突出计算方面的优势。
在计算资源管理方面，文献[6]研究了在不同的移动云计算环境下根据各自不同的特点提出了对应的解决方案。文献[7]提出的基于蚊群优化算法，预测潜在可用节点的计算质量，来获取一组最优的计算资源；文献[8]提出了在网络感知计算资源的前提下的对虚拟机的放置算法。