多层子树堆排序任务匹配调度算法

云计算数据中心调度算法研究

云计算数据中心资源调度关键技术研究 项目背景 云计算是建立在计算机界长期的技术积累基础之上，包括软件和平台作为一种 服务，虚拟化技术和大规模的数据中心技术等关键技术。数据中心（可能是分布在 不同地理位置的多个系统）是容纳计算设备资源的集中之地同时负责对计算设备的能源提供和空调维护等。数据中心可以是单独建设也可以置于其他建筑之内。动态分配管理虚拟和共享资源在新的应用环境--云计算数据中心里面临新的挑战，因为云计算应用平台的资源可能分布广泛而且种类多样，加之用户需求的实时动态变化 很难准确预测，以及需要考虑系统性能和成本等因素使得问题非常复杂。需要设计高效的云计算数据中心调度算法以适应不同的业务需求和满足不同的商业目标。目前的数据中心调度算法依据具体的应用（计算资源，存储，搜索，海量信息处理等）不同采用不同策略和算法。提高系统的响应速度和服务质量是数据中心的关键技术指标，然而随着数据中心规模的不断扩大，能源消耗成为日益严重和备受关注的问 题，因为能源消耗对成本和环境的影响都极大。总的发展趋势是从简单的粗旷的 满足功能/性能需求的方式向精细的优化节能的方向发展。

2云计算数据中心资源调度方案分析 2.1 Google 解决方案 Google 也许是业界最早使用和发起云计算的厂家之一。因商业保密，其大部 分技术实现内容并未被外界了解。 从其公开发表的文献可及了解到其关于云数据中 心，搜索引擎网络设计,分布式文件系统以及并行处理模式 MapReduce 的概要设 计。Google 云计算平台架构，其基础平台是建立在 Map Reduce 结构之上。利用了 类似Hadoop 的资源调度管理方法。不过 Google 自己设计了文件系统（ GFS hunkserver ）,数据库系统（BigTable ）以及其它相关系统。 2.2 Amazo n 解决方案 Amazon 目前被认为推广云计算应用最为成功的厂家之一。 它成功地推出了 EC2（弹性云计算），SQS （简单消息存储服务），S3（简单存储服务），SimpleDB （简单 数据库）等近十种云服务。Amazon 的云计算平台体系结构，其中（EBS: Elastic Block Service, Providi ng the Block In terface, Stori ng Virtual Mach ine Images ）。 2.3 IBM 解决方案 的蟻㈱Q. 图一.多数据中心调度算法的参考体系结构

异构多核处理器的任务调度算法

异构多核处理器的任务调度算法 蒋建春;汪同庆 【期刊名称】《计算机工程与应用》 【年(卷),期】2009(045)033 【摘要】在研究Min-min、Max-min算法和Sufferage算法基础上,针对异构多核处理器的特点,提出一种任务静态调度算法--自适应分段Sufferage算法(Adaptive Segmented Sufferage,ASS).该算法以最早完成时间和负载均衡为目标进行任务分配,先将任务分配分成两个阶段:在第一个阶段以最少完成时间作为分配原则进行分配,选择单位时间内节省时间最多的任务先分配;在第二个阶段以负载均衡为分配原则进行分配,选择执行时间大的任务先分配.然后选取不同调节参数,对任务进行多次重新分配,以最小的最大完成时间为最后分配结果,实现自适应调节.通过实验验证,该算法在实现最少完成时间的前提下能很好地达到负载均衡.%After studying the Min-min,Max-min and Sufferage algorithms,this paper presents an Adaptive Segmented Sufferage (ASS) algorithm that can be applied to heterogeneous multi-core processors system,and the goal is to assign optimally tasks to different cores to get the minimal Earliest Finish Time(EFT) and optimal load balancing.At first,the algorithm divides the allo-cating process into two phases:The first phase,the tasks whose saving time is maximum have priority to be selected to a core in the minimal execution time tasks set on the principle of the minimal EFT;the second phase,as the principle of load balancing, the tasks,which have the maximum execution time in the

一种改进的实时混合任务调度算法

一种改进的实时混合任务调度算法 谢建平1，阮幼林1,2 1武汉理工大学信息工程学院，武汉（430070） 2南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，南京（210093） E-mail：xjp_1997@https://www.wendangku.net/doc/686430452.html, 摘要：文章提出了结合TBS（总带宽服务器法）算法和DMS（时限单调算法）算法的实时混合任务的调度算法，该方法能保证周期任务满足时限的要求，还能缩短非周期任务的响应时间。基于TBS服务器思想将非周期任务转换成有时限要求的硬实时任务，然后基于DMS 调度周期任务和非周期任务。由于是使用静态的DMS算法，不仅可以减小任务的切换开销，而且对系统的瞬时过载有一定的适应性。 关键词：实时系统；任务调度；时限单调算法；总带宽服务器算法 1. 概述 随着计算机技术的飞速发展与普及，实时系统已经成为人们生产和生活中不可或缺的组成部分。实时系统具有及时响应、高可靠性、专用性、少人工干预等特征[1]，被广泛应用于工业控制、信息通讯、网络传输、媒体处理、军事等领域。实时系统的正确性不仅依赖于计算的逻辑结果，还取决于获得计算结果的时间的正确性。在航空航天、电信、制造、国防等领域，对实时系统有着强烈的应用需求。 由于实时系统的应用面非常广，所以实时系统的分类方法很多。通常按照系统中任务的周期性或者任务对截止期限的要求进行划分。实时任务按照周期性划分可以分为周期实时任务（periodic task）和非周期实时任务（aperiodic task）；按照对截止期限的要求可以分为硬实时任务和软实时任务[1]。 本文提出了结合TBS（总带宽服务器法）算法[5]和DMS（时限单调算法）[6]算法的实时混合任务的调度算法，该方法能保证周期任务满足时限的要求，还能缩短非周期任务的响应时间。算法将非周期任务赋予一个假想的时限，然后整个实时系统采用DMS算法调度。由于是使用静态的DMS算法，不仅可以减小任务的切换开销，而且对系统的瞬时过载有一定的适应性。 2. 实时系统的任务调度 由于实时调度是保障实时系统满足时间约束的重要手段，所以一直是实时计算研究领域中倍受关注的热点问题。调度的实质是资源的分配，包括处理器和其他运算、交互、存储资源，调度就是来用来将这些资源合理地分配给各个实时任务的一种方法。 根据调度顺序产生的时机和方式可以分为静态调度和动态调度[1]。若调度算法是在编译的时候就做出决定从就绪任务队列中选择哪个任务来运行的，则这样的调度是静态的。这类调度算法假设系统中实时任务的特性(如：截止期，WCET等)是事先知道的。它脱机地进行可调度性分析，并产生一个调度表。静态调度算法的优点是运行开销小，可预测性强。但是，由于静态调度算法一旦做出调度决定后在运行期间就不能再改变了，所以它的灵活性较差。 如果调度器是在运行期间才决定选择哪个就绪任务来运行的，则这类调度被称为动态调度。动态调度算法能够对变化的环境做出反应，因此，这类调度算法比较灵活，适合于任务不断生成，且在任务生成前其特性并不清楚的动态实时系统。但是，动态调度算法的可预测性差且运行开销较前者大。

单调速率调度算法RMS

余蓝涛1 (天津大学精密仪器与光电子工程学院天津 300072 ) 摘要： 嵌入式系统对强大实时处理能力的需求和相对紧张的内存及内核资源的现实，对嵌入式操作系统任务调度提出了较高的要求。因此任务调度的算法的分析，实现和优化，对实现嵌入式系统的实时性有着重大的意义。从算法提出的理论基础出发，深入分析了经典的单调速率调度算法的思想，特点，具体实现并重点评价了该算法的优点和局限性。 关键词：单调速率调度算法实时嵌入式系统 Abstract： The zest for powerful real-time processing of embedded system and the reality of relatively scare memory and kernel resource pave way for the high request for task scheduling. Therefore, the analysis, implementation and optimization of task scheduling algorithm have a vast meaning for the real-time system. Based on theoretical basis of classic rate-monotonic scheduling algorithm, this paper not only analyzes fundamental thought, characteristics, practical implementation of this classic algorithm in depth, but also rate its advantages and disadvantages. Key words: Rate-monotonic Scheduling, Algorithm, Real-time, Embedded System 一，引言 现在嵌入式系统得到高速的发展。它的发展为几乎所有的电子产品注入了新的活力。它在国民经济各领域和我们日常生活中发挥了越来越重要的作用。 嵌入式系统在航天、军事、工控以及家电等方面得到了广泛应用。囿于体积，能耗，价格等方面的约束，嵌入式系统处理器速度比较慢，存储器容量也有限。而传统的操作系统为了取得较高的性能，要求硬件设备具有强大的处理能力，大容量的存储能力以及对网络的支持功能，这使得传统的操作系统难以简单地移植到嵌入式系统中。 这就导致了嵌入式操作系统由于受到系统的限制，往往内存资源都非常的有限，要求操作系统的内核都非常的精炼，对于系统中的资源操作系统内核需要进行统一的分配和调度。 嵌入式操作系统调度策略一直以来都是嵌入式操作系统的研究 中的一个热点。任务调度是嵌入式操作系统内核的关键部分，如何进行任务调度，使得各个任务能在其截止期限内得以完成是嵌入式操作系统的一个重要的研究领域。 二，嵌入式实时操作系统 绝大部分嵌入式系统都是实时系统，而且多是实时多任务系统。所谓“实时”,是指系统的正确性不仅仅依赖于计算的逻辑结果而且依赖于结果产生的时间[1][6]。结果产生的时间就是通常所说的截止期限(deadline),描述系统实时性的指标主要有： a,对紧急事件可预见性的快速响应； 1作者简介：余蓝涛（1991-）江西省人天津大学精密仪器与光电子工程学院测控技术与仪器本科生学号：79

云计算中任务调度算法的研究综述

云计算中任务调度算法的研究综述-电子商务论文 云计算中任务调度算法的研究综述 文／张艳敏 摘要：云计算中任务调度算法的好坏直接影响云计算系统整体性能，也影响着云计算系统处理用户提交的任务的能力。本文归纳了云计算调度的特点和性能指标，总结了云计算中的任务调度算法，分析了云计算任务调度算法的研究现状及其进展。最后讨论了现有任务调度策略存在的问题，为云调度研究指明了方向和思路。 关键词：云计算；任务调度；遗传算法；蚁群算法 前言 云计算是一种基于互联网的新的服务模式，这种模式按使用量付费，提供可用的、便捷的、按需的网络访问，它将用户需求的计算任务分布在由大量计算机构成的数据中心，数据中心采用虚拟化技术，把各种软硬件资源抽象为虚拟化资源，再通过资源调度技术使各种应用能够根据需要获取计算能力、存储空间和信息服务。 在云计算环境中，一个大规模计算任务需要进行分布式并行处理，系统首先将逻辑上完整的一个大任务切分成多个子任务，然后根据任务的相应信息采取合适的调度算法，在不同的资源节点上运行这些子任务，所有的子任务处理完后进行汇总，最后将结果传给用户。云计算任务调度的目的是给需要的用户分配不同的资源，在某一特定的云环境下，依据某一种规则使用资源，在不同的用户之间平衡和调整资源，在满足用户需求的前提下，使得任务完成时间尽量小，且资源利用率尽量高。调度最终要实现时间跨度、服务质量、负载均衡、经济原则最

优等目标。云计算任务调度是云计算研究中的重点和难点。任务调度算法的优劣会影响到云计算系统处理任务的能力。近几年，研究者针对云环境下的资源调度做了很多研究，主要体现在以提高云计算数据中资源利用率为宗旨的资源管理与调度、以降低云计算数据中心的能耗为目标的资源分配与调度、经济学的云资源管理模型研究等方面。 本文综述了云环境下的任务调度算法，分析了近几年来典型的云计算任务调度算法的发展趋势，为相关领域的研究人员提供参考。 1、网格任务调度与云计算任务调度的比较 在网格计算和云计算中，虽然系统资源都是以数据池的形式呈现给用户，但它们之间的区别是网格用户的任务是通过实际的物理资源来执行，而云计算环境下的用户任务是通过逻辑意义上的虚拟资源来执行。对于以上两种计算方式，都是由用户将任务提交给计算中心，系统通过对任务的需求进行分析，然后来寻找合适的资源节点执行，此时的用户并不关心执行任务的是哪个节点。网格系统通过用户预先设定的任务并行执行算法，并结合自己的调度系统使用户任务实现跨物理节点并行执行[1]，云计算任务调度通常情况不会跨虚拟机并行调度。尽管云计算是在网格计算、分布式计算及并行计算的基础上发展起来的，但是云环境比较复杂，任务呈现多样性，而且是以商业服务作为宗旨。云计算任务调度策略不能照搬传统调度策略来满足用户提出的各种任务要求，必须考虑怎样在高效任务调度与资源分配同时提高经济效益、资源利用率以及用户体验等各方面的因素。可靠的云服务和各层次的用户公平使用资源的机会是云计算调度策略必须考虑的问题，此外还需要有一个调度策略来提供系统可以使用的资源，以便满足多样化的用户需求。因此虚拟化技术在云计算中的广泛应用、中间层与资源节点以

云计算中基于cloudsim的蚁群调度算法研究

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/686430452.html, 云计算中基于cloudsim的蚁群调度算法研究 作者：张翰林谢晓燕 来源：《电脑知识与技术》2016年第03期 摘要：介绍了云计算仿真工具cloudsim，在描述其架构的基础上，实现了cloudsim模拟云环境下调度策略的过程。引入蚁群算法，并基于蚁群算法实现了对cloudsim中调度策略的拓展，并与轮循、贪心等传统代数算法进行对比分析测试。结果表明，蚁群算法在应对云计算中海量任务和数据处理时，由于传统代数算法。 关键词：云计算，cloudsim，蚁群算法 中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）03-0219-02 云计算按照服务类型，大致可以分为三类：将基础设置作为服务Iaas、将平台作为服务paas、将软件作为服务saas。然而，不管何种类型的云计算服务，都有不同的、负责的组件，配置环境和部署条件的要求，因此，在异构真实的云环境下，对云端调度分配策略的优劣的评价，以及由调度策略所带来的云端设备的复合、节能、系统规模性能进行量化、评价是非常不易的。所以，本文引入云计算仿真工具Cloudsim，构建一个云环境下的分布式系统模拟器来实现云计算试验的模拟。 与此同时，目前广泛应用于云计算的如先到先服务FCFS算法、Greedy贪心算法[2]等，由于算法本身的特点，均是传统代数算法静态建模完成的，并不能针对网络中各种不确定变化做出对应的调整。而蚁群优化算法作为一种智能算法，在经过多次迭代后，任务必然能分配给一个合理的虚拟机。因此，本文在介绍Cloudsim架构、工作原理的同时，通过cloudsim搭建了一个云计算平台，并在此平台下，对FCFS算法、Greedy贪心算法以及蚁群优化算法进行的对比测试和分析。结果证明蚁群优化算法对于网络中突发情况的应对是较优的。 1 cloudsim介绍 1.1 cloudsim体系结构 Cloudsim是澳大利亚墨尔本大学Rajkumar Buyya教授领导团队开发的云计算仿真器，是一个通用的、可拓展的支持建模和模拟的仿真框架，并能进行云计算基础设施和管理服务的实验。其体系结构[1]如图： 1.2 cloudsim技术实现

实时任务调度系统的RM调度算法算法研究与实现

毕业设计(论文)任务书 系专业___ _____班学生______________ 一、毕业设计(论文)题目实时任务调度系统的RM调度算法研究与实现 二、毕业设计(论文)工作自__2008_年_1_月_20__日起至_2008_年_5_月_30_日止。 三、毕业设计(论文)地点:上海杰普软件科技有限公司__________ 四、毕业设计(论文)内容要求: 1、课题的意义 提到调度算法, 就不得不提到RM调度算法。目前生产调度过程的响应和应用影响企业的生产力和企业核心竞争力，能够实现实时的优化调度系统的执行效率，直接决定了系统的有效作用。本课题要求能够通过RM调度算法实现任务调度系统，要求实现可配置的软件模块开发。 2、设计要求： 设计出灵活、便捷的用户操作界面，支持车间多用户并发访问，合理设计数据库对象，设计并使用RM调度算法进行调度任务规划，包括模块如下： ●系统初始化模块：调度对象初始化、调度对象的信息管理与配置、调度用户初 始化； ●调度过程管理模块：调度过程的实现与调度任务的控制管理。 ●调度评估管理模块：管理以往调度的实现和结果统计，产生对应报表。 3、知识体系要求 ●学习并掌握jdbc编程 ●学习并掌握socket编程 ●学习并掌握xml解析技术 ●学习掌握java gui程序构建 ●算法的研究与应用 4、需查阅的资料 ●Sun公司规范文档 ●搜索算法技术文档 5、设计任务的提交形式和要求 ●设计论文一份 ●翻译资料一份 ●设计作品(包括相关源代码一份)

6、总体进度安排 第1周：调研、学习、查询资料 第2-4周：需求分析与软件设计 第5-8周：系统设计，包括数据库设计和系统架构设计 第9-12周：软件实现及测试 第13-14周：论文 第15周：答辩 教研室指导教师 教研室主任______________ 接受任务日期________________ 批准日期_______________ 学生签名__________________

算法导论_实验三 一个任务调度问题

实验三一个任务调度问题 1.问题描述: 在单处理器上具有期限和惩罚的单位时间任务调度问题. 2.算法原理: 考虑一个给定的调度. 我们说一个任务在调度迟了, 如果它在规定的时间之后完成; 否则, 这个任务在该调度中是早的. 一个任意的调度总可以安排成早任务优先的形式, 其中早的任务总是在迟的任务之前. 为了搞清这一点, 请注意如果某个早任务a(i)跟在某个迟任务a(j)之后, 就可以交换a(i)和a(j)的位置, 并不影响a(i)是早的a(j)是迟的状态. 类似的,任意一个调度可以安排成一个规范形式, 其中早的任务先于迟的任务, 且按期限单调递增顺序对早任务进行调度. 为了做到这一点, 将调度安排成早任务优先形式. 然而, 只要在该调度中有两个分别完成于时间k和k+1的早任务a(i)和a(j) 使得d(j)