【摘 要】
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云计算按需付费、资源自动伸缩和高可靠性的特点吸引着越来越多的用户将应用迁移到云上,而大量的应用部署在云上为云调度器带来更大的挑战。在云计算中,任务调度是核心问题,任务调度算法的优劣不仅关系到用户的体验和服务质量（Qo S）需求,而且对服务提供商的运营成本、服务器集群负载有着至关重要的影响。绿色数据中心是近年来的一个重要的研究课题,因为随着数据中心规模的不断扩大,数据中心的高能耗问题已经成为阻碍云计
【基金项目】
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2019年广东省基础与应用基础研究重大项目《基于国产CPU的云计算操作系统》；
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云计算按需付费、资源自动伸缩和高可靠性的特点吸引着越来越多的用户将应用迁移到云上,而大量的应用部署在云上为云调度器带来更大的挑战。在云计算中,任务调度是核心问题,任务调度算法的优劣不仅关系到用户的体验和服务质量（Qo S）需求,而且对服务提供商的运营成本、服务器集群负载有着至关重要的影响。绿色数据中心是近年来的一个重要的研究课题,因为随着数据中心规模的不断扩大,数据中心的高能耗问题已经成为阻碍云计算快速发展的绊脚石。而在云环境中,能耗与性能优化管理是NP难的多目标组合优化问题,特别是实时任务具有严格的时间限制,针对实时任务调度问题,如何求解一种高能效的调度方案将会变得更加复杂。因此,如何实现能耗与性能的优化平衡问题是亟待解决的。本文对云计算平台中任务的多目标组合优化调度问题进行了研究,以任务完成率、集群能耗和负载均衡作为优化目标,提出了一种增强的蚁群算法和截止时间感知的回填策略。具体工作内容总结如下:1、针对任务调度的多目标优化平衡问题,我们提出一种增强的蚁群算法,基于实时任务的截止时间约束条件,重新设计蚁群算法的启发式信息初始化规则和信息素更新规则,使得算法能够更好的收敛到一个近似最优解,实现完工时间、能耗以及任务完成率的多目标优化平衡。2、针对任务执行顺序问题,我们从提升任务完成率的角度进行研究,提出一种截止时间感知的回填策略对任务的执行顺序进行优化,通过对虚拟机等待队列中的每一个任务引入截止时间敏感系数,并基于该系数对任务执行回填算法,实现任务完成率的提升。3、基于增强的蚁群算法和截止时间感知的回填策略,本文提出一种两阶段任务调度框架,针对完工时间、能耗以及任务完成率三个目标对任务调度方案进行求解和优化,解决云环境中性能与能耗的优化平衡问题。最后,在学术界通用的开源云模拟平台Cloud Sim上验证我们所提算法的有效性。
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