云计算任务优化调度的关键技术研究

根据云计算的应用及各个算法的特点，总结评估调度算法的特性，将云计算任务优化调度策略的研究总结为以下六个方面：

（1）经济收益。云计算的出现及发展体现了云计算的商业目标，即为了节约商业应用中处理业务的成本，可以使非特定用户享受到像使用定制计算机一样的处理能力。为了完成某项业务，用户需要配备一个数据中心，因此，需要大量的财力和物力，云计算出现后，用户只需将所有的存储、计算都交给云服务系统，既节省了基础设施的建设费用，又能得到最合适的任务调度结果。

作为一种商业模式，费用是用户关注的一个主要因素。对于一些中小企业或者个人来说，选择云环境来完成自己的工作，主要是基于自身资金有限，无法搭建用户工作所需要的基础设施环境。而目前，业界已成规模的基础设施提供商众多，用户在进行选择时会将费用作为一个重要参考。因此，为了保证云提供商的顾客群，在进行资源调度时，需要满足用户费用这一约束条件。云计算的目标是希望能够实现资源共享以及协同工作，在资源提供方面，云计算的资源规模庞大，异构多样且动态多变；在用户使用方面，用户群体广泛，请求调度的应用任务类型多样，由于用户的QoS以及服务提供商的要求不同，以上两方面使得云计算环境下的任务优化调度问题变得复杂。

（2）QoS需求。QoS划分为两个角度考虑，一方面是用户的QoS需求，在提交任务时，用户对于系统的响应时间、开销等QoS具有不同要求，对于这类要求的满足直接关系用户对于系统的满意程度。另一方面是服务提供商的QoS要求，包括系统的带宽、计算和存储能力等参数，提高这些指标的性能，可在一定程度上提高系统的利用率以及云服务的有效性。

（3）任务响应时间需求。用户对于提交到系统里的任务的要求除了需要得到合理的调度外，能在最短的时间内处理完成，是每个用户所期望的。任务响应时间的需求包括：单任务响应时间、任务总响应时间、平均响应时间。单任务响应时间是指运行单个任务时，云计算系统从用户提交该任务到系统处理结束，返回最终处理结果的时间。任务总响应时间是指用户提交的全部任务完成所需要的时间。平均响应时间是指多个用户提交的，在系统中并行处理的任务的平均响应时间。

响应时间越短，说明用户等待的时间越短，用户对于服务的满意度越高，也反映了系统具有较强的处理能力、良好的与用户的交互能力。

通常，在云计算系统中，任务调度将n个相互独立的任务分配到m个异构的可用资源上，在任务分配和执行中，目标是使得总任务的完成时间尽可能短，并能让资源得以充分利用，即任务优化调度是在云资源集合空间中寻求最优的资源组合，使完成的时间最短。(www.xing528.com)

（4）公平性。公平性是指在用户提交的多个任务并行执行的情况下，云计算系统中任务的调度策略是否满足公平性原则。调度算法良好的公平性在一定程度上会提升其他的性能指标。

（5）容错性。在云计算环境中，每种服务都是由多台虚拟机共同提供的，这样，难免会有冲突、数据传送失败等问题的发生。良好的容错性是提供可靠服务的保证，同时，也保证了系统的稳定性。

云环境中运行的各种用户工作，无论是部署的应用程序还是计算工作，都需要各种类型的资源，如CPU、内存、磁盘存储等。以应用程序为例，内存往往是影响一台物理机上可运行应用程序多少的关键因素，称之为瓶颈资源。尽管云计算提供的是无限量的可用资源，但是，数据中心每台物理节点的资源总量是有限的。因此，在进行资源调度时，首要考虑的约束条件是数据中心运行的成千上万台异构物理节点的可用资源总量限制。当大量用户同时发送工作请求，造成云环境工作负载的高峰时，用户工作需要的虚拟单元在物理节点上置放方案的不同，会影响可用计算资源的总量，从而可能会造成用户工作完成性能的不同，因此QoS成为资源调度需要考虑的另一个约束条件。本书在考虑基于QoS参数的资源调度约束条件时，主要考虑的是响应时间约束和成本约束。对于云服务使用者来说，时间是影响服务选择的重要因素，尤其是对一些实时型服务，违反QoS约束带来的服务故障将导致客户流失。

（6）系统负载均衡。由于云计算系统中资源组成的非统一性，其具有同构、异构不同的组成方式，情况较复杂，随着云服务的扩大，云系统接收到的数据将不断增加。海量的数据提交到系统中执行，并且各个任务需要得到合适的资源，这对于云计算系统的负载均衡无疑是一个挑战。

在此背景下，如何使用户任务能够以较低的调度开支获得较高的执行效率，同时保证云计算系统具有较高的资源利用率，且整体负载水平相对均衡，兼顾云服务提供商的利益，成为云计算领域的研究热点和技术难点。因此，对云计算任务优化调度策略进行深入研究，具有较高的理论价值及现实意义。