云計算環境下任務調度研究綜述

王治東

【摘要】 任務調度作為云計算環境下資源管理的主要方法，對云計算體系架構的整體效率和安全性有性有很大的影響。 同時由于任務調度的算法復雜性而使得云計算環境下節點負載均衡控制相當困難。本文主主要論述為了解決云計算環境中資源統一管理的困難，引出了虛擬機資源調度模型，使資源在橫向資源底層之間的差異以及縱向上資源的兼容性做到透明化的處理，也就便于資源的統一化管理。

【關鍵詞】 任務調度 云計算 負載均衡 虛擬機資源 調度模型

一、云計算環境下任務調度模型概述

目前云計算提供商之間并沒有形成一個統一的標準和規范，它們所發展的云計算技術體系結構也有很多不同之處，在對各大廠商的云計算技術進行對比分析后得出了目前云計算技術的一個簡單的體系結構，它的體系結構是分層結構，主要由SOA構建層、管理中間層、資源池層和物理資源層四層組成。

云計算編程模式主要目的是使得進行云計算服務開發的人員和用戶在不用考慮云計算環境下復雜的軟硬件環境的前提下方便快捷的使用云中的資源，同時保證云計算系統的安全性。當下比較流行的是先前介紹過的由Google公司提出的云計算編程模式MapReduce。MapReduce的具體調度模型和主要計算執行過程如下：其中有兩個主要任務Map和Reduce，三個基本角色：Master、User、Worker。三個基本角色中Master是主控程序，主要負責給空閑的Worker分配Map或Reduce任務。Worker有兩種，分別是Map Worker和Reduce Worker，它們的作用也不相同。前者用來解析用戶提出任務的Key/Value對，進行Map操作，并將結果對緩存在本地磁盤中，將地址返回給Master；后者主要是從Master處獲得已得到的Key/Value地址，讀取本地磁盤存儲的數據，進行Reduce操作，并對用戶返回結果。User即是云計算的用戶，他們提出自己的任務需求，同時實現需求的Map和Reduce函數，控制其計算。

二、云計算環境下任務調度研究

2.1任務調度的定義

任務調度是云計算研究中的一個重點問題，在云計算環境下任務調度本質上是一個映射的過程，它在一定的約束條件下，根據云計算環境下任務、資源兩者的預測信息和狀態將用戶提交的互相獨立的任務映射到相應的虛擬機資源上執行，然后返回處理結果。判斷一個任務調度算法是否良好主要看其能否有效協調和分配虛擬機資源，降低任務的總執行時間和總消耗量，使云系統達到最大性能。任務調度的目的有兩個：一是便于用戶將任務透明地提交給資源；二是通過任務和資源的匹配實現更高的資源利用率和更好的滿足用戶的需求約束。云計算依靠任務調度算法，可以實現充分利用虛擬機資源，保證用戶透明的獲取更好的服務質量。但實現更好的任務調度來滿足用戶需求是一個很有挑戰性的問題，因為云環境具有動態、分布、自治和異構等特性。

云計算環境下的任務調度實質是將n個任務合理調度給m個異構資源，以便高效完成任務，任務調度其實是一個NP-hard問題，由于解NP-hard問題的函數值僅有相對最優解，因此在任務調度中經常將最短任務完成時間跨度設定為目標函數。將調度目標函數將不僅以任務完成時間跨度度量，而是作為一個QoS效用函數，新的效用函數將以執行成本約束、資源可靠性約束和任務完成時間約束來計算。

2.2虛擬機資源調度模型

在云計算環境中，我們將云看做一個超級計算機，里面存儲著我們需要的應用、服務和數據，并且需要對這些應用、服務和數據資源進行科學高效的管理。目前由于不同的數據中心設備的不同，導致不同數據中心之間的兼容性并不好，因此也給云計算平臺下資源的統一管理帶來了巨大的挑戰。

為了解決云計算環境中資源統一管理的困難，引出了虛擬化技術，它可以將系統底層的硬件資源，包括CPU、內存和網絡帶寬等進行抽象處理，這就使得資源在橫向資源底層之間的差異以及縱向上資源的兼容性做到透明化的處理，也就便于資源的統一化管理。云計算的一個核心內容就是利用虛擬化技術將物理硬件映射到虛擬機層，通過虛擬機來執行用戶提出的任務。由此提出的虛擬機兩級資源調度理念包括以下兩級調度：一級調度主要用來解決用戶任務與虛擬機資源的匹配問題，以便找到合適的云計算資源處理相關的用戶任務；二級調度主要用來解決主機與虛擬機的映射問題，同時二級調度還需要考慮資源的負載均衡問題。

總結：本文對云計算環境下任務調度模型進行了概述，對云計算的整體架構和編程模式做了論述介紹。 為解決云計算環境中資源統一管理的困難，引出了虛擬機資源調度模型， 提出了的虛擬機兩級資源調度理念，以便找到合適的云計算資源處理相關的用戶任務以及解決主機與虛擬機的映射問題，便于資源的負載均衡和統一化管理。

參 考 文 獻

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