基于云平臺(tái)的大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的信息物理融合系統(tǒng)調(diào)度算法.pdf

1、云技術(shù)與CPS技術(shù)源自于分布式系統(tǒng)、虛擬化、傳感器技術(shù)、嵌入式技術(shù)以及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，并隨著這些技術(shù)的發(fā)展逐漸深入人類的生活之中。然而，在這個(gè)云平臺(tái)技術(shù)和CPS技術(shù)得到了快速發(fā)展的年代中，它們本身卻仍然處于發(fā)展階段，因此在這個(gè)兩個(gè)領(lǐng)域中仍然存在著各種問(wèn)題。而在這些挑戰(zhàn)之其中，調(diào)度問(wèn)題在優(yōu)化執(zhí)行任務(wù)的效率方面，扮演著非常關(guān)鍵的角色。
　　本文分別提出了新的層次價(jià)值密度算法以及新的基于樹(shù)與聚類的多隊(duì)列任務(wù)調(diào)度策略用于應(yīng)對(duì)在云平臺(tái)及CP

2、S環(huán)境下的任務(wù)調(diào)度問(wèn)題。并通過(guò)把這兩種算法組合成為一個(gè)新的調(diào)度方案，用以優(yōu)化云平臺(tái)以及CPS的任務(wù)調(diào)度效率。
　　本文基于對(duì)實(shí)時(shí)分布式系統(tǒng)優(yōu)先級(jí)算法之中的價(jià)值密度算法進(jìn)行研究，提出了一種新的層次價(jià)值密度算法來(lái)滿足云平臺(tái)任務(wù)調(diào)度的適時(shí)性需求。該新算法不但通過(guò)把VD算法改造成不依賴于截止時(shí)間，而依賴于任務(wù)價(jià)值、任務(wù)到達(dá)時(shí)間、任務(wù)估算剩余執(zhí)行時(shí)間及系統(tǒng)時(shí)間這些參數(shù)的算法，而且還引入了層次屬性這一概念。這個(gè)概念使該算法能更有效地通過(guò)數(shù)學(xué)的

3、方式描述不同任務(wù)間的區(qū)別與關(guān)系的目的。本文在層次價(jià)值密度算中引入了兩種任務(wù)價(jià)值屬性：價(jià)值層次和相對(duì)價(jià)值。其中，相對(duì)價(jià)值屬性不僅能給管理員調(diào)整任務(wù)之間的相對(duì)價(jià)值，更可通過(guò)增加夭折任務(wù)的相對(duì)價(jià)值，來(lái)實(shí)現(xiàn)讓每一個(gè)任務(wù)的實(shí)際執(zhí)行時(shí)間更為“適時(shí)”且執(zhí)行順序更為“公平”的目的。
　　此外，本文提出了一種基于樹(shù)管理策略以及聚類的多隊(duì)列策略，并從大數(shù)據(jù)環(huán)境下的大量任務(wù)中抽取這些任務(wù)在時(shí)間上的共同特性——到達(dá)時(shí)間、系統(tǒng)的當(dāng)前時(shí)間和任務(wù)的預(yù)估執(zhí)行時(shí)間

4、。然后，通過(guò)新的調(diào)度策略對(duì)這些共性進(jìn)行聚類，來(lái)對(duì)主節(jié)點(diǎn)的任務(wù)進(jìn)行聚類及分類操作。新策略可以通過(guò)把等候隊(duì)列中大量的任務(wù)進(jìn)行再分類來(lái)得到多條任務(wù)類隊(duì)列，從而對(duì)調(diào)度服務(wù)器等候隊(duì)列中的大量任務(wù)進(jìn)行有效的分治管理，實(shí)現(xiàn)對(duì)調(diào)度服務(wù)器中的大量任務(wù)進(jìn)行調(diào)度預(yù)處理。
　　最后，本文以排隊(duì)論作為指導(dǎo)，使用Sim Events工具包作為實(shí)現(xiàn)工具，構(gòu)建了一個(gè)用于進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)的仿真云系統(tǒng)。該系統(tǒng)被用于對(duì)本文提出的兩種新的調(diào)度算法及策略實(shí)驗(yàn)，從而論證其可行性