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QoS约束云环境下的工作流能效调度算法

引用
云环境可以为大规模工作流的执行提供高效、可靠的运行环境,但工作流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,还会影响云系统的可靠性,并对环境产生不利影响.为了在满足用户截止时间 QoS需求的同时降低云环境中工作流调度的执行能耗,提出一种工作流能效调度算法 QCWES.该算法将工作流的能效调度方案求解划分为 3 个阶段:截止时间重分配、任务调度选择排序以及基于DVFS的最佳资源选择.截止时间重分配阶段旨在将用户定义的全局工作流截止时间在各个任务间进行重分配,任务调度选择排序阶段旨在通过自顶向下的任务分级方式得到任务调度序列;基于DVFS的最佳资源选择阶段旨在为每个任务选择带有合适电压/频率等级的最优目标资源,在满足任务的子截止时间的前提下使总体能耗达到最小.通过随机工作流和基于高斯消元法的现实工作流结构,对算法的性能进行仿真实验分析.结果表明,所提算法可以在满足截止时间约束下降低工作流的执行能耗,实现用户方的 QoS需求与资源方的能耗间的均衡.

云计算、工作流调度、QoS约束、能效调度、动态电压/频率缩放

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TP393(计算技术、计算机技术)

国家民航局科技创新引导项目MHRD20140214;民航局和国家自然基金委民航联合基金项目U1333113

2018-08-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

304-309,327

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

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2018,45(z1)

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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