时间-费用任务调度模型：面向云计算的优化调度技术研究

云数据中心的基础层调度约束分为两部分，一种约束为根据用户对执行时间的要求，将任务调度到节点；另一种约束是根据节点的负载情况以及任务的属性，将计算节点分配到虚拟机，以促进系统负载均衡，成本的费用尽可能保持较低水平。但由于要提高任务完成的效率、降低任务执行时间，需要增加节点，这样无疑加大了系统的消耗，如何能达到任务完成时间短、系统消耗低的双优化目标，是云计算系统基础层亟待解决的问题。

由此以时间、费用作为任务调度研究目标，建立时间-费用模型，在上述问题的研究过程中，不失一般性，首先对任务及处理模式进行假设：

（1）用户的要求被分解为多个子任务，子任务的粒度均匀，这些子任务均为相互间独立的任务；

（2）采用批处理模式，即可以利用充足的资源，做出足够合理的任务映射策略；

（3）每个用户的要求在标准资源上运行所需要的时间是已知的。

针对任务的调度及分配资源的情况，每次分配即确定了一个调度方案，构成任务和资源的映射关系P：

其中，当任务xi使用资源sj时，pmn为1；xi不使用资源sj时，pmn为0，m，n分别为任务数量和资源数量。(www.xing528.com)

对于用户，其QoS需求为，每一维QoS由一个效用函数来表示用户选择资源时所获得的效用，任务的完成时间效用、费用效用表示如公式（4-18）、（4-19）所示：

其中，Lbalance是负载因子，由求得。

其中，C'为自身的组合权重，Tmax、Cmax分别为系统任务完成的最长时间及最多费用，tij为每个任务完成所需的时间。

为了使解决问题简单化而又不失一般性，考虑用户对于各目标的偏好性，采用线性加权的办法构造优化目标函数，如公式（4-20）所示：

其中，λ1和λ2为加权值，并且有λ1+λ2=1。