公有云環(huán)境下科學(xué)工作流調(diào)度問題的研究.pdf

1、公有云環(huán)境向用戶提供了大量可租用的資源，例如不同性能的虛擬機(jī)、不同帶寬的網(wǎng)絡(luò)和不同的存儲容量。科學(xué)工作流是由一系列計算任務(wù)組成，來完成一些科學(xué)計算目標(biāo)的任務(wù)集合?？茖W(xué)工作流已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在天文學(xué)、物理學(xué)、地球科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域。公有云環(huán)境下工作流調(diào)度問題是研究如何將工作流中的任務(wù)合理分配到租用的虛擬機(jī)上。這個問題通常被建模成一個優(yōu)化問題?，F(xiàn)在已經(jīng)提出了許多單目標(biāo)或多目標(biāo)優(yōu)化算法來解決工作流調(diào)度問題。但是根據(jù)我們對現(xiàn)有研究的總結(jié)，優(yōu)化目

2、標(biāo)之間的沖突度還沒有被研究。在本文中，我們使用皮爾森相關(guān)系數(shù)來對優(yōu)化目標(biāo)之間的沖突度進(jìn)行度量。然后提出了一個基于非支配排序遺傳算法（NSGAII）和正交實驗設(shè)計方法（OD）的多目標(biāo)優(yōu)化算法ONSGAII來解決工作流調(diào)度問題。
　　本文首先對從2007年云計算概念提出至今所有有關(guān)公有云計算環(huán)境下科學(xué)工作流調(diào)度的文章進(jìn)行了綜述，并總結(jié)出六個優(yōu)化目標(biāo)，分別為執(zhí)行時間、總花費(fèi)、虛擬機(jī)數(shù)量、資源利用率、計算花費(fèi)、數(shù)據(jù)傳輸花費(fèi)。文中列出了部分

3、文章，其中9篇單目標(biāo)優(yōu)化文章，10篇多目標(biāo)優(yōu)化文章。之后，本文對科學(xué)工作流調(diào)度問題進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。具體來說，分別對工作流、云計算環(huán)境和六個優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行了建模。在對六個優(yōu)化目標(biāo)建模前，本文介紹了云資源共享的概念，并舉例說明了資源共享的規(guī)則。對于六個優(yōu)化目標(biāo)，本文給出了各自的計算公式和部分計算偽代碼。其次，在解空間上通過計算皮爾森相關(guān)系數(shù)分析了六個優(yōu)化目標(biāo)之間的沖突度。分析過程中使用正交實驗設(shè)計方法降低了解空間的規(guī)模。我們將結(jié)果用灰度圖進(jìn)行表

4、示，圖中顏色越深表明兩個優(yōu)化目標(biāo)之間沖突度越大，反之，沖突度越小。我們在11個現(xiàn)實科學(xué)工作流上進(jìn)行了分析，結(jié)果表明執(zhí)行時間和總花費(fèi)之間沖突度最大。最后，提出了一個解決公有云環(huán)境下科學(xué)工作流調(diào)度問題的算法ONSGAII。在選擇優(yōu)化目標(biāo)時，考慮到執(zhí)行時間和總花費(fèi)之間沖突度最大，并且現(xiàn)有研究主要優(yōu)化這兩個目標(biāo)，我們選擇執(zhí)行時間和總花費(fèi)作為優(yōu)化目標(biāo)。本算法基于傳統(tǒng)的NSGAII算法和正交實驗設(shè)計方法，在NSGAII算法基礎(chǔ)上改進(jìn)了初始化種群過程