基于李雅普诺夫优化的容器云队列在线任务和资源调度设计

摘要：

为在保证任务服务质量(QoS)的条件下提高容器云资源利用率,提出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QoS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QoS并提高资源利用率.CloudSim仿真结果表明,所提的任务和资源调度策略在保证任务QoS的条件下能获得高的资源利用率,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必要的参考.

关键词：云计算、资源调度、建模与分析、服务质量保证、功耗优化、李雅普诺夫优化

所属期刊栏目：39

分类号：TP393.09(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61472144;广东省科技计划项目2017A010101027,2015B010131004

在线出版日期：2019-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：494-500