【摘 要】
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针对在保证任务服务质量(Qo S)的条件下提高容器云资源利用率的问题,提出了一种基于李雅普诺夫的容器云队列任务和资源调度优化策略。首先,在云计算服务排队模型的基础上,通
【机 构】
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华南理工大学电子与信息学院,世纪龙信息网络有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61472144);广东省科技计划项目(2017A010101027,2015B010131004)~~
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针对在保证任务服务质量(Qo S)的条件下提高容器云资源利用率的问题,提出了一种基于李雅普诺夫的容器云队列任务和资源调度优化策略。首先,在云计算服务排队模型的基础上,通过李雅普诺夫函数分析任务队列长度的变化。然后,在任务Qo S的约束下,构建资源功耗的最小化目标函数。最后,利用李雅普诺夫优化方法求解最小资源功耗目标函数,获得在线的任务和容器资源的优化调度策略,实现对任务和资源调度进行整体优化,从而保证任务的Qo S并提高资源利用率。Cloud Sim仿真结果表明,所提的任务和资源调度策略在保证任务Qo S的条件下能获得高资源利用率,实现容器云在线任务和资源优化调度;并且为基于排队模型的云计算任务和资源整体优化提供了必要的参考。
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