面向虚拟化云数据中心的工作流联合调度算法研究

虚拟化技术是云数据中心的核心技术之一,良好的资源管理及调度方法有利于云数据中心的虚拟资源管理从而提供快速、安全和可靠的服务.本文主要研究了工作流联合调度问题,以最小化费用开销为目的,在保证工作流完成的前提下,提出了一种二阶段的工作流联合调度算法,分别优化了工作流到虚拟机的映射和虚拟机到物理机的部署问题.该算法基于蚁群系统的核心思想,设计了相关的启发函数和信息素更新规则,形成了工作流到虚拟机的映射集合,在减少了工作流的完成时间的同时避免了陷入局部最优解;然后,针对虚拟机-物理机的部署问题,考虑了多类型虚拟机的特点,采用了贪心算法的思想,在保证工作流的完成时间的情况下达到了最小化费用开销目的.最后,通过Cloudsim仿真平台进行实验,分别采用四个工作流数据集:CyberShake,Montage,LIGO,SIPHT,将提出的算法,与代表性的PSO算法、FCFS算法、IPSO算法进行对比,结果表明提出的算法在费用和执行效率明显优于其他算法.