云计算中任务调度算法的研究综述

云计算中任务调度算法的研究综述-电子商务论文

云计算中任务调度算法的研究综述

文／张艳敏

摘要：云计算中任务调度算法的好坏直接影响云计算系统整体性能，也影响着云计算系统处理用户提交的任务的能力。本文归纳了云计算调度的特点和性能指标，总结了云计算中的任务调度算法，分析了云计算任务调度算法的研究现状及其进展。最后讨论了现有任务调度策略存在的问题，为云调度研究指明了方向和思路。

关键词：云计算；任务调度；遗传算法；蚁群算法

前言

云计算是一种基于互联网的新的服务模式，这种模式按使用量付费，提供可用的、便捷的、按需的网络访问，它将用户需求的计算任务分布在由大量计算机构成的数据中心，数据中心采用虚拟化技术，把各种软硬件资源抽象为虚拟化资源，再通过资源调度技术使各种应用能够根据需要获取计算能力、存储空间和信息服务。

在云计算环境中，一个大规模计算任务需要进行分布式并行处理，系统首先将逻辑上完整的一个大任务切分成多个子任务，然后根据任务的相应信息采取合适的调度算法，在不同的资源节点上运行这些子任务，所有的子任务处理完后进行汇总，最后将结果传给用户。云计算任务调度的目的是给需要的用户分配不同的资源，在某一特定的云环境下，依据某一种规则使用资源，在不同的用户之间平衡和调整资源，在满足用户需求的前提下，使得任务完成时间尽量小，且资源利用率尽量高。调度最终要实现时间跨度、服务质量、负载均衡、经济原则最

优等目标。云计算任务调度是云计算研究中的重点和难点。任务调度算法的优劣会影响到云计算系统处理任务的能力。近几年，研究者针对云环境下的资源调度做了很多研究，主要体现在以提高云计算数据中资源利用率为宗旨的资源管理与调度、以降低云计算数据中心的能耗为目标的资源分配与调度、经济学的云资源管理模型研究等方面。

本文综述了云环境下的任务调度算法，分析了近几年来典型的云计算任务调度算法的发展趋势，为相关领域的研究人员提供参考。

1、网格任务调度与云计算任务调度的比较

在网格计算和云计算中，虽然系统资源都是以数据池的形式呈现给用户，但它们之间的区别是网格用户的任务是通过实际的物理资源来执行，而云计算环境下的用户任务是通过逻辑意义上的虚拟资源来执行。对于以上两种计算方式，都是由用户将任务提交给计算中心，系统通过对任务的需求进行分析，然后来寻找合适的资源节点执行，此时的用户并不关心执行任务的是哪个节点。网格系统通过用户预先设定的任务并行执行算法，并结合自己的调度系统使用户任务实现跨物理节点并行执行[1]，云计算任务调度通常情况不会跨虚拟机并行调度。尽管云计算是在网格计算、分布式计算及并行计算的基础上发展起来的，但是云环境比较复杂，任务呈现多样性，而且是以商业服务作为宗旨。云计算任务调度策略不能照搬传统调度策略来满足用户提出的各种任务要求，必须考虑怎样在高效任务调度与资源分配同时提高经济效益、资源利用率以及用户体验等各方面的因素。可靠的云服务和各层次的用户公平使用资源的机会是云计算调度策略必须考虑的问题，此外还需要有一个调度策略来提供系统可以使用的资源，以便满足多样化的用户需求。因此虚拟化技术在云计算中的广泛应用、中间层与资源节点以

及用户与中间层之间的关系发生了很大变化，云计算应该研究新的任务调度策略来满足用户的要求。

2、云计算任务调度算法

2.1 传统任务调度算法

传统任务调度算法主要有Min-Min算法、Max-Min算法、Sufferage 算法等。Min-Min算法是将任务分配给执行效率最高的资源，这种算法容易导致负载大多集中在能力较强的资源节点上，使得资源负载极度不均衡。Max-Min 算法首先要计算每一个任务在任一个可用资源上的最早完成时间，然后将具有最早执行时间的计算资源分配给最大的任务，随后更新资源的最早可用时间和任务集，直到全部任务调度完成。Min-Min算法是将小的任务分配到执行效率高的资源上进行，有很好的负载均衡性。当可执行任务的资源发生变化时，Max-Min 算法的优势就不存在。Sufferage算法是以任务最小完成时间为调度目标。Sufferage算法的缺点是负载的平衡性能不高。基于传统调度算法进行改进的研究已有很多。王文豪[2]为了解决Min-Min调度算法中存在的负载不平衡问题，改善系统负载的均衡性，提出基于Min-Min极限下压算法的负载模糊分类及局部重调度的算法。引入模糊分类的思想，根据各节点的负载大小，将节点分成三种类型：重负载、中负载和轻负载；对负载较重和较轻的节点进行重新调度，通过使用Min-Min极限下压算法来压缩资源节点完成任务的时间，改善算法的负载失衡问题。何丽[3] 提出将优化能耗的调度方法应用到min-min任务调度算法中，它通过系统对任务结束时间的要求，先选取任务队列中的最小任务，然后分配到所需能耗最小的服务器上执行，结果表明能够较好地满足任务结束时间的要求，同时降低了云计算系统的总能耗。周舟[4]提出一种Min-Max算法。该算

法对时间贪心，将小任务和大任务“捆绑”在一起执行调度，从而有效地解决了负载不均衡的问题。

2.2 基于智能启发式任务调度算法

传统调度算法一般都把效率作为追求的首要目标，且由于调度算法普遍适应性不强，局限性较大，如：最小完成时间的任务调度方法，虽具有较好的完成效率，但是系统负载均衡达不到理想要求，计算效率高的虚拟机资源长期超负荷运行；最终还不一定能满足用户任务的服务质量要求。因此，基于智能启发式任务调度算法有了很快的发展，主要有遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法以及模拟退火算法等，现阶段这些智能启发式算法经过许多学者的改进已经广泛应用到云计算系统中，它们通过迭代对解进行了优化，最终得到近似解。

（1）遗传算法

遗传算法的原理是生物界中的自然选择学说和种群遗传学，它是一种利用繁衍、监测和评价来进行迭代、进化的搜索方法，具有求解问题的高度并行性及很强的全局性空间搜索能力。在搜索的过程中它能自动获取相关搜索空间的知识，并能自适应地控制搜索的过程从而得到满意解。但遗传算法也有不足之处：收敛速度慢、易于陷入局部最优的问题[5]。李韪韬等[5]提出用N进制的浮点数来表示每个基因值，然后将其分为两部分及整数部分和小数部分，重新编码组成染色体的新的基因值，提高算法在早期的全局搜索能力，避免陷入局部极值。张爱科[6]结合遗传算法的优点，提出一种公平均衡遗传调度算法FBGSA。该算法充分考虑到任务调度过程中资源和任务的公平性问题，以及资源的负载均衡等因素。

（2）蚁群算法和粒子群优化算

蚁群算法是一种用来寻求最优化路径的群体智能算法。由于蚁群算法的并发性和可扩展性，所以其很适用于云计算环境下的资源调度。粒子群优化算法是根据交互粒子群之间的信息来寻找全局最优解的算法[7]。它的特点是原理简单、参数设置较少，所以与其他多数智能算法相比，粒子群优化算法已广泛应用于神经网络、函数优化、智能控制等领域。孟凡超[8]提出了一种基于蚁群优化算法的资源调度算法，主要针对云数据中心虚拟机分配物理机时，存在负载不均衡的问题。通过对问题场景进行分析，提出了数据中心负载不均衡度，以及物理机与虚拟机之间不匹配度的概念，并给出了问题的形式化描述。在蚁群算法选择概率规则中参考了用户对虚拟机资源的需求，尽量避免对相同类型虚拟机部署在一台物理机上，同时对信息素的初始化、信息素的更新进行了改进。文晓棠[9]通过对蚁群算法和粒子群算法的理论进行了研究，根据这两种算法本身存在的缺点，对算法进行了一些改进。通过取长补短对两种算法进行融合改进后的算法，比之前基于一种算法的调度策略有更好的执行时间和效率。

王登科[10]将粒子群优化算法中的快速收敛和蚁群算法的寻优能力相结合，提出了一种新的任务调度算法，该算法缩短了系统处理调度问题的时间，提高了云计算任务调度的效率。封良良[11]提出的任务调度算法在考虑总任务完成时间和任务平均完成时间的同时，也考虑了总任务完成成本，在传统粒子群优化算法的基础上，选取双适应度的原则实现最小执行时间的同时兼顾成本最小。

（3）模拟退火算法

模拟退火算法最早是在1953年由Metropolis等人在研究二维变相时发现的，1983年由kirkpatrick等成功地引入到组合优化领域中，从此模拟退火算法开始被大规模、广泛地应用于组合优化求解的问题中。模拟退火算法是一种可

以广泛应用于实际工程中的全局最优算法，也是局部搜索算法的扩展。徐洁[12]针对现有的云计算任务调度算法提出一种双适应度遗传退火任务调度算法(DFG2A)，基于该任务调度算法的任务调度策略能够有效平衡用户对任务各项属性的需求，提高云计算平台的用户满意度。张浩荣[13]提出一种融合蚁群算法和模拟退火算法的混合调度算法(ACOSA)，该算法以最小化调度时间为目标，引入了任务与资源的匹配因子和负载均衡度，先利用蚁群算法得到一组任务到资源的优化解，然后通过模拟退火算法对解进行路径的优化和信息素的更新。

3、存在的问题及展望

目前，许多学者对云计算资源调度的问题进行了大量的研究和改进，有了一定的研究成果，但在调度策略方面还存在许多问题，要想云计算能被更多的用户接受，有持续快速的发展，还需要对云计算的任务调度有更深入的研究。

1）既能满足用户的服务需求同时又能兼顾系统整体性能和经济成本方面还需深入研究。调度策略要注意到云计算面向服务的特点，满足用户的费用低廉的目的又能给用户提供实时性保证。

2）现阶段的云计算任务调度算法主要通过任务的响应时间、可靠性及成本等方面来考虑用户的QoS；而对于云计算服务提供商来说，主要是从如何降低能耗，减少花费，提高系统资源的利用效率等方面来考虑。如何才能让云服务提供商和用户双方达到互利共赢是一个有待解决的问题，在以后可以进行更加深入的研究。

3）加强云计算任务调度算法性能检测模型的研究，对于衡量云计算调度算法性能的模型很少，而且多是利用一些数学模型或是采用分布式系统中的任务调度模型的问题，迫切需要设计出合理的任务模型来检测云计算任务调度算法性

能。

4、结束语

云计算任务调度问题是云计算系统的核心技术之一，是云计算应用的关键问题，好的任务调度策略，能够提高系统资源的利用率，平衡系统负载，提高云计算服务质量。本文介绍了云计算任务调度的概念以及其特点，并系统综述了云计算中几个比较常见的任务调度算法近年来的研究进展，最后对云计算任务调度中当前存在的问题进行了概括说明。

参考文献

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[9] 文晓棠.云计算环境下基于蚁群粒子群优化算法的资源调度策略研究:江西师范大学硕士学位论文，2013.

[10] 王登科, 李忠. 基于粒子群优化与蚁群优化的云计算任务调度算法. 计算机应用与软件，2013,30(1):290-293.

[11] 封良良, 张陶, 贾振红等．云计算环境下基于改进粒子群的任务调度算法．计算机工程，2013(5)：183-186.

[12] 徐洁, 朱健琛, 鲁珂基于双适应度遗传退火的云任务调度算法.电子科技大学学报, 2013,42(6):900-904.

[13] 张浩荣, 陈平华, 熊建斌. 基于蚁群模拟退火算法的云环境任务调度. 广东工业大学学报, 2014,31(3):77-82.

作者简介：张艳敏，山西大学商务学院讲师，硕士研究生，主要研究方向为云计算。

云计算数据中心调度算法研究

云计算数据中心资源调度关键技术研究 项目背景 云计算是建立在计算机界长期的技术积累基础之上，包括软件和平台作为一种 服务，虚拟化技术和大规模的数据中心技术等关键技术。数据中心（可能是分布在 不同地理位置的多个系统）是容纳计算设备资源的集中之地同时负责对计算设备的能源提供和空调维护等。数据中心可以是单独建设也可以置于其他建筑之内。动态分配管理虚拟和共享资源在新的应用环境--云计算数据中心里面临新的挑战，因为云计算应用平台的资源可能分布广泛而且种类多样，加之用户需求的实时动态变化 很难准确预测，以及需要考虑系统性能和成本等因素使得问题非常复杂。需要设计高效的云计算数据中心调度算法以适应不同的业务需求和满足不同的商业目标。目前的数据中心调度算法依据具体的应用（计算资源，存储，搜索，海量信息处理等）不同采用不同策略和算法。提高系统的响应速度和服务质量是数据中心的关键技术指标，然而随着数据中心规模的不断扩大，能源消耗成为日益严重和备受关注的问 题，因为能源消耗对成本和环境的影响都极大。总的发展趋势是从简单的粗旷的 满足功能/性能需求的方式向精细的优化节能的方向发展。

2云计算数据中心资源调度方案分析 2.1 Google 解决方案 Google 也许是业界最早使用和发起云计算的厂家之一。因商业保密，其大部 分技术实现内容并未被外界了解。 从其公开发表的文献可及了解到其关于云数据中 心，搜索引擎网络设计,分布式文件系统以及并行处理模式 MapReduce 的概要设 计。Google 云计算平台架构，其基础平台是建立在 Map Reduce 结构之上。利用了 类似Hadoop 的资源调度管理方法。不过 Google 自己设计了文件系统（ GFS hunkserver ）,数据库系统（BigTable ）以及其它相关系统。 2.2 Amazo n 解决方案 Amazon 目前被认为推广云计算应用最为成功的厂家之一。 它成功地推出了 EC2（弹性云计算），SQS （简单消息存储服务），S3（简单存储服务），SimpleDB （简单 数据库）等近十种云服务。Amazon 的云计算平台体系结构，其中（EBS: Elastic Block Service, Providi ng the Block In terface, Stori ng Virtual Mach ine Images ）。 2.3 IBM 解决方案 的蟻㈱Q. 图一.多数据中心调度算法的参考体系结构

云计算技术国外发展现状与趋势

1）云计算技术国外发展现状与趋势 目前，云计算正处于发展起步阶段，市场规模相对较小，但前景诱人。据国际数据公司(International Data Corporation，IDC)最新报告显示，目前全球云计算市场规模为172亿美元，2013年将增长至442亿美元，未来4年全球云计算市场平均每年将增长26%。IDC 首席分析师弗兰克吉恩斯认为：云计算服务的普及正处于“跨越鸿沟”阶段。另有预测，云计算的全面普及大致分为三个阶段：20lO年之前属于发展阶段；201-2013年为市场整合阶段；2014-2015年是该技术成熟并普及的阶段。 当前，全球云计算发展整体呈现以下态势： 一是各国政府日益关注。美国全力推进云计算计划，并重点从https://www.wendangku.net/doc/737455478.html,政府网站的改革着手，进一步整合商业、社交媒体、生产力应用与云端TT服务同时，2010年美国联邦预算着重加强了对云计算的安排，美国国防信息系统部门(DISA)正在其数据中心内部搭建云环境，美国宇航局(NASA)推出了一个名为“星云”(Nebula)的云计算环境。日本内务部和通信监管机构计划建立一个大规模的云计算基础设施，以支持所有政府运作所需的信息系统该系统被命名为“Kasumigaseki Cloud”的基础设施将在2015年完工，目标是集中政府的所有TT系统到一个单一的云基础设施，以提高运营效率和降低成本。 二是企业加快项目布局。国外云计算技术主要由大型TT企业掌握。美国硅谷目前已经约有150家涉及云计算的企业，新的商业模式层出不穷，微软、谷歌、I]BM、亚马逊、以及业界领军人物Salesforce 等IT巨头公开宣布进入或支持云计算技术开发(见表二)，Salesforce宣布会干20l0年推出https://www.wendangku.net/doc/737455478.html,的应用平台，将发展重点由原来的SaaS延伸到PaaS领域，为用户提供更快捷、更具弹性、

云计算的关键技术及发展现状(1)

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(configuration)、重新配置(reconfigure)以及取消服务(deprovision)等。在云计算平台中的服务器可以是物理的服务器或者虚拟的服务器。高级的计算云通常包含一些其他的计算资源，例如存储区域网络(SANs)。网络设备，防火墙以及其他安全设备等。云计算在描述应用方面，它描述了一种可以通过互联网Intemet进行访问的可扩展的应用程序。“云应用”使用大规模的数据中心以及功能强劲的服务器来运行网络应用程序与网络服务。任何一个用户可以通过合适的互联嘲接入设备以及一个标准的浏览器就能够访问一个云计 算应用程序。” 云计算是基于互联网的超级计算模式，包含互联网上的应用服务及在数据中心提供这些服务的软硬件设施，进行统一的管理和协同合作。云计算将IT 相关的能力以服务的方式提供给用户，允许用户在不了解提供服务的技术、没有相关知识以及设备操作能力的情况下，通过Internet 获取需要的服务。 通过对云计算的描述，可以看出云计算具有高可靠性、高扩展性、高可用性、支持虚拟技术、廉价以及服务多样性的特点。现有的云计算实现使用的技术体现了以下3个方面的特征： （1）硬件基础设施架构在大规模的廉价服务器集群之上．与传统的性能强劲但价格昂贵的大型机不同，云计算的基础架构大量使用了廉价的服务器集群，特别是x86架构的服务器．节点之间的巨联网络一般也使用普遍的千兆以太网． （2）应用程序与底层服务协作开发，最大限度地利用资源．传

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摘要 云计算(Cloud computing)已经成为了IT界的热门技术，甚至被视为将根本改变生活方式和商业模式的革命技术。借助云计算，网络服务提供者可以在瞬息之间，处理数以千万计甚至亿计的信息，实现和超级计算机同样的效能。云计算可以被视为网络计算和虚拟化的融合：即利用网格分布式计算处理能力，将IT资源构筑成一个资源池，再加上成熟的服务器虚拟化、存储虚拟化技术，是用户可以实时的监控和调配资源。 本文主要首先介绍云计算的概念和国内外的发展状况，然后介绍云计算的原理、核心技术，现状，最后是关于云计算的挑战及其展望。 关键词：云计算虚拟化云存储分布式计算 1 云计算的概念 计算机的应用模式大体经历了以大型机为主体的集中式架构、以PC机为主体的客户/服务器分布式计算架构、以虚拟化技术为核心面向服务的体系结构（SOA）及基于Web2.0应用特征的新型架构。计算机的应用模式、技术架构及实现特征的演变史云计算发展的时代背景。 云计算由英文Cloud computing直接翻译而来。这样通俗的得技术术语，却难以找到业界统一的定义。云概念这个术语的诞生和使用纯属偶然，在互联网技术发展的早期阶段，技术人员都习惯性的将互联网画成一朵“云”来代表，因为这样一来，人们就可以简化网络内部的技术细节和复杂机制来方便讨论新技术。 云计算的定义众多，目前广为认同的一点是，云计算是分布式处理、并行处理和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是一种资源交付和使用模式，指通过网络获得应用所需的资源（硬件、软件、平台）。云计算将计算从客户终端集中到“云端”，作为应用通过互联网提供给用户，计算通过分布式计算等技术由多台计算机共同完成。用户只关心应用的功能，而不关心应用的实现方式，应用的实现和维护由其提供商完成，用户根据自己的需要选择相应的应用。云计算不是一个工具、平台或者架构，而是一种计算的方式。

大数据云计算文献综述

大数据云计算文献综述 一个大数据的调查 摘要：在这篇论文中，我们将回顾大数据的背景以及当前发展状况。我们首先介绍大数据的一般应用背景以及回顾涉及到的技术，例如：云计算、物联网、数据中心，以及Hadoop。接下来我们着重大数据价值链的四个阶段，也就是：数据生成，数据采集，数据存储和数据分析。对于每个阶段，我们介绍应用背景，讨论技术难题以及回顾最新技术。最后，我们介绍几个大数据的代表性应用，包括企业管理，物联网，在线社交网络，媒体应用，集成智慧，以及智能电网。这些讨论旨在提供一个全面的概述以及对读者感兴趣的领域的蓝图。这个调查包括了对开放问题和未来方向的讨论。 关键字大数据云计算物联网数据中心Hadoop 智能电网大数据分析 1、背景 1.1大数据时代的曙光 在过去的二十年，数据在各种各样的领域内爆炸式增长。按照2011年来自国际数据公司（IDC）的报告，世界上总共的创建及复制的数据量达到1.8zb,在五年内增长了大约九倍[1]。在未来这个数字至少每两年增加一倍。在全球数据的爆炸增长下，大数据这个词主要来描述巨大的数据集。与传统的数据集相比，大数据通常包括非结构化数据，这需要更实时的分析。 另外，大数据也能在发现新价值上带来新优势，帮助我们帮助我们获得一个深入隐藏价值的认识，也导致新挑战，例如，如何有效地组织和管理这样的数据集。

近日，行业产生兴趣的大数据的高潜力，许多政府机构公布主要计划加快大数据的研究和应用[2]。此外，大数据问题往往覆盖在公共媒体，如经济学[3，4]，纽约时报[5]，和全国公共广播电台[6,7]。这两个主要的科学期刊，Nature和Science，还开通了专栏讨论大数据的挑战和影响[8,9]。大数据的时代已经到来超越一切质疑[10]。 目前，与互联网公司的业务相关联的大数据快速增长。例如，谷歌处理的数据达数百拍字节（PB），Facebook的生成日志数据每月有超过10 PB，百度一家中国公司百度，业务流程有数十PB的数据，而阿里巴巴的子公司淘宝每天的网上交易产生几十太字节（TB）的数据。图1示出的全球数据量的热潮。当大型数据集的数量急剧上升，它也带来了许多具有挑战性的问题，解决方案如下： 图一、持续增长的数据 信息技术的最新发展（IT）使其更容易以产生数据。例如，每分钟有平均72个小时的视频上传到YouTube[11]。因此，我们面临的主要挑战是从广泛分布的数据源中收集和整合大量的数据。 云计算和物联网（IOT）的快速发展进一步促进数据的大幅增长。云计算提供了安全措施，访问网站以及数据资产的渠道。在物联网的典范，遍布世界各地的传感器正在收集和传送数据到云端进行存储和处理。这样的数据在数量和相互关系将远远超过对IT架构和现有企业的基础设施的能力，以及它的实时要求也将极大地强调可用的计算能力。日益增长的数据造成怎样在当前硬件和软件的基础上存储和管理如此庞大的异构数据集的问题。

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无数个较小的子程序。（2）交由多部服务器组成的庞大系统搜寻分析。（3）将分析的结果回传给用户。这样处理能使用户按照需要获取计算力、存储空间和信息服务等，并且能提高资源的利用率。 1.2 云计算的特点 从目前的研究现状上看，云计算系统具有以下几个外部特征。（1）超大规模。云具有相当大的规模，大型互联网企业能拥有几十万台服务器，全球最大的搜索引擎谷歌公司甚至拥有一百多万台服务器，云能让客户拥有前所未有的计算能力。（2）虚拟化。云计算虚拟化是指应用在云中某处运行，但用户无需了解，只需要一部终端就可以通过网络服务实现需要的一切。（3）按需服务。云是一个庞大的资源池，用户可以按需购买，云可以像自?硭?、电、煤气这些生活用品一样按需计费。（4）可伸缩性。云的规模可以动态伸缩，在一定限度内变动，以适应应用和用户规模增长的变化。（5）服务可度量。云计算资源的优化和控制能力都具备可度量的特征。 2 云计算的发展现状 当前，虽然世界云计算正在蓬勃发展，但是比如安全问题等关键技术还在不断完善，产品和服务还在持续创新。然而，全球云计算市场规模正在不断扩大，2016年全球云服务市场规模金额为2 094.8亿美元，2017年全球云服务市场规

云计算中任务调度算法的研究综述

云计算中任务调度算法的研究综述-电子商务论文 云计算中任务调度算法的研究综述 文／张艳敏 摘要：云计算中任务调度算法的好坏直接影响云计算系统整体性能，也影响着云计算系统处理用户提交的任务的能力。本文归纳了云计算调度的特点和性能指标，总结了云计算中的任务调度算法，分析了云计算任务调度算法的研究现状及其进展。最后讨论了现有任务调度策略存在的问题，为云调度研究指明了方向和思路。 关键词：云计算；任务调度；遗传算法；蚁群算法 前言 云计算是一种基于互联网的新的服务模式，这种模式按使用量付费，提供可用的、便捷的、按需的网络访问，它将用户需求的计算任务分布在由大量计算机构成的数据中心，数据中心采用虚拟化技术，把各种软硬件资源抽象为虚拟化资源，再通过资源调度技术使各种应用能够根据需要获取计算能力、存储空间和信息服务。 在云计算环境中，一个大规模计算任务需要进行分布式并行处理，系统首先将逻辑上完整的一个大任务切分成多个子任务，然后根据任务的相应信息采取合适的调度算法，在不同的资源节点上运行这些子任务，所有的子任务处理完后进行汇总，最后将结果传给用户。云计算任务调度的目的是给需要的用户分配不同的资源，在某一特定的云环境下，依据某一种规则使用资源，在不同的用户之间平衡和调整资源，在满足用户需求的前提下，使得任务完成时间尽量小，且资源利用率尽量高。调度最终要实现时间跨度、服务质量、负载均衡、经济原则最

优等目标。云计算任务调度是云计算研究中的重点和难点。任务调度算法的优劣会影响到云计算系统处理任务的能力。近几年，研究者针对云环境下的资源调度做了很多研究，主要体现在以提高云计算数据中资源利用率为宗旨的资源管理与调度、以降低云计算数据中心的能耗为目标的资源分配与调度、经济学的云资源管理模型研究等方面。 本文综述了云环境下的任务调度算法，分析了近几年来典型的云计算任务调度算法的发展趋势，为相关领域的研究人员提供参考。 1、网格任务调度与云计算任务调度的比较 在网格计算和云计算中，虽然系统资源都是以数据池的形式呈现给用户，但它们之间的区别是网格用户的任务是通过实际的物理资源来执行，而云计算环境下的用户任务是通过逻辑意义上的虚拟资源来执行。对于以上两种计算方式，都是由用户将任务提交给计算中心，系统通过对任务的需求进行分析，然后来寻找合适的资源节点执行，此时的用户并不关心执行任务的是哪个节点。网格系统通过用户预先设定的任务并行执行算法，并结合自己的调度系统使用户任务实现跨物理节点并行执行[1]，云计算任务调度通常情况不会跨虚拟机并行调度。尽管云计算是在网格计算、分布式计算及并行计算的基础上发展起来的，但是云环境比较复杂，任务呈现多样性，而且是以商业服务作为宗旨。云计算任务调度策略不能照搬传统调度策略来满足用户提出的各种任务要求，必须考虑怎样在高效任务调度与资源分配同时提高经济效益、资源利用率以及用户体验等各方面的因素。可靠的云服务和各层次的用户公平使用资源的机会是云计算调度策略必须考虑的问题，此外还需要有一个调度策略来提供系统可以使用的资源，以便满足多样化的用户需求。因此虚拟化技术在云计算中的广泛应用、中间层与资源节点以

云计算发展现状分析

1.云计算概述 云计算是2007年底正式提出的一个新的概念，至今为止，几乎所有的IT行业巨头都将云计算作为未来发展的主要战略之一，相关商业媒体也将云计算视为计算机未来发展的主要趋势，其商业前景和应用需求已勿庸置疑。 云计算是一种全新的商业模式，其核心部分依然是云后端的数据中心，它使用的硬件设备主要是成千上万的工业标准服务器，它们由英特尔或AMD生产的处理器以及其他硬件厂商的产品组成。企业和 个人用户通过高速互联网得到计算能力，从而避免了大量的硬件投资。 云计算的基本原理是，通过将计算分布在大量的分布式计算机上，使企业数据中心的运行更加类似于使用互联网。从而使企业能够将随时资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。 狭义的云计算指的是厂商通过分布式计算和虚拟化技术搭建数 据中心或超级计算机，以免费或按需租用方式向技术开发者或者企业客户提供数据存储、分析以及科学计算等服务，比如亚马逊数据仓库出租生意。广义的云计算指厂商通过建立网络服务器集群，向各种不同类型客户提供在线软件服务、硬件租借、数据存储、计算分析等不同类型的服务。广义的云计算包括了更多的厂商和服务类型，例如国内用友、金蝶等管理软件厂商推出的在线财务软件，谷歌发布的Google应用程序套装等。 2.云计算发展国内外现状 IBM于2007年8月高调推出“蓝云(Blue Cloud)一计划。IBM的Willy

Chiu透露，“云计算将是IBM接下来的一个重点业务。"这也是IBM扩张自身领地的绝佳机会，IBM具有发展云计算业务的一切有利因素：应用服务器、存储、管理软件、中间件等等，IBM抓住了这样一个良好的机会，提出了“蓝云”计划。2008年8月，IBM斥资3．6亿美元在美国北卡罗来纳州开始建立云计算数据中心，并将该数据中心称为史上最复杂的数据中心，投入了大量人力物力。IBM还在东京建立了一所新的研究机构，建立帮助用户使用云计算基础设施。该数据中心占地6万平方英尺，预计将于2009年下半年投入运营。IBM表示：“使用该数据中心的用户能够获得空前的互联网计算能力，并获得业内领先的环保优势和成本”。IBM在东京的专家将为大企业、大学和政府提供云计算咨询，帮助他们利用云计算设施，设计云计算应用，以及向他们的用户提供基于云计算的服务。在2009年的计划中，IBM计划于推出数种云计算服务产品。 Google于2007年10月在全球宣布了云计划，同时与IBM合作，把全球很多大学纳入搿云计算”计划当中。当月，Google与IBM开始在美国大学校园，包括卡耐基梅隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校及马里兰大学等，推广云计算的计划。希望从而降低分布式计算技术在学术研究方面的成本，并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支援(包括数百台个人计算机及Blade Center与System X服务器，以及Linux、Xen、Hadoop等开源平台)。而这些学校的学生则可以通过网络开发各项以大规模计算为基础的研究计划。2008年1月30日，Google宣布在台湾启动“云计算学术计划"．与台湾

云计算研究现状综述

云计算研究现状综述 云计算把网络上的服务资源虚拟化，整个服务资源的调度、管理、维护等工作由专门的人员负责。其目标是用户通过网络能够在任何时间、任何地点最大限度地使用虚拟资源池，处理大规模计算问题。各大云计算厂商如 Amazon,IBM,Google,Microsoft,Sun等公司都推出自己研发的云计算服务平台。而学术界也源于云计算的现实背景纷纷对模型、应用、成本、仿真、性能优化、测试等诸多问题进行了深入研究，提出了各自的理论方法和技术成果，极大地推动了云计算继续向前发展。 1.云计算的商业交付模式 (1)云基础设施作为服务(IaaS) IaaS 是将硬件设备等基础资源封装后对消费者提供处理、存储、网络及基础计算资源的一种服务能力。IaaS 的基础设施主要指 IT 设施，包括计算机、存储、网络，以及其他相关的设施。IaaS 应用的核心目的是降低设施成本、用户使用成本。消费者可以通过连接的CPU 时长、每秒指令数、存储占用空间量来支付费用，而不必管理和控制使用的基础设施。IaaS 最大的优势在于它允许用户动态申请和释放节点，按使用计量，因为 IaaS 服务器的规模巨大，可以认为提供给用户的服务资源几乎是无限的。同时 IaaS 提供者通过网络向企业用户和个人用户提供计算能力、存储能力等基础资源服务，这些服务是可以由云计算合理分配执行的物力资源，因而它具有更高的资源使用效率。 (2)云平台作为服务(PaaS) PaaS 面向广大互联网应用开发者，把端到端的分布式软件开发、测试、部署、运行环

境以及复杂的应用程序托管当作服务，通过互联网提供给用户，从而简化应用程序开发。 PaaS 通过开放的架构，为互联网应用开发者提供了一个共享云计算、超大规模计算能力的平台。PaaS 采用屏蔽底层软硬件设施的复杂性，为用户提供简易安全的使用接口，便于自身负责资源的动态扩展和容错管理，让软件外包程序开发人员快速定制、开发满足特定需求的互联网应用，从而大大提高工作效率和执行力。 (3)云软件作为服务(SaaS) SaaS 以互联网为载体，以浏览器为交互方式，把在云基础设施上的服务器端的程序软件提供给用户应用。SaaS 提供商为用户搭建物理设施和软件设施，并负责后期维护。用户只需根据需要选择供应商，租赁应用服务，无需购买软硬件产品等。SaaS 的核心目的是通过多用户租赁实现企业用户或个人用户全在线、全互联、多维度数据管理及分析，帮助对有效资源的管理和利用。彻底改变传统交付应用程序高成本、低效率的状况，用可控、可分解、可管理、可共享的服务交付模式，最快的实现用户的需求。随着云计算技术的深入发展，不同的云计算技术商业交付模式之间在相互渗透融合，一种云产品可能横跨两种以上的交付模式，但正是这样融合的发展才真正使云计算产品的应用性增强，更能满足用户多样化的需求。 2云计算的部署模式 云计算的部署模式由私有云、社区云、公共云、混合云四个部分组成: 私有云依托企业内部的局域网，单独构建一个计算模式，保护企业内部数据资源的安全性，又可以有效整合企业内部计算资源，是拥有较强资金、技术实力的企业或政府部门所采用的主流模式。 社区云是几个相关组织联合组建，一起分享，并由通过社区组织或第三方制定的共享包括社区云的策略、安全、反馈、管理。

云计算关键技术及发展现状研究

云计算关键技术及发展现状研究 摘要：云计算是在网格计算基础上新兴的计算模式，可以将共享的软硬件资源和信息按需提供给计算机和其他 设备。本文在解释云计算概念的基础上，通过探讨云计算的关键技术，揭示了云计算是多种新技术的综合发展产物，并详细介绍了云计算的发展现状。 关键词：云计算；关键技术；发展现状 1 前言 互联网技术的飞速发展，信息量与数据量快速增长，导致计算机的计算能力和数据的存储能力满足不了人们的需求，大大提高了成本费用。在这种情况下，云计算应运而生。云计算将待处理的数据送到互联网上的超级计算机集群中 进行计算和处理，把互联网变成一种全新的计算平台，能够在网络上实现按需购买与按使用付费的业务模式。自从云计算的概念提出来以后，立刻引起业内各方极大的关注，现在已成为信息领域的研究热点之一。 2 云计算定义

云计算（Cloud Computing）是由分布式计算（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）、网格计算（Grid Computing）发展而来的，是一种新兴的商业计算模型。目前，对于云计算的认识在不断地发展变化，云计算仍没有普遍一致的定义。 云计算是基于互联网的超级计算模式，包含互联网上的应用服务及在数据中心提供这些服务的软硬件设施，进行统一的管理和协同合作。云计算将IT相关的能力以服务的方式提供给用户，允许用户在不了解提供服务的技术、没有相关知识以及设备操作能力的情况下，通过Internet获取需要的服务。 通过对云计算的描述，可以看出云计算具有高可靠性、高扩展性、高可用性、支持虚拟技术、廉价以及服务多样性的特点。 3 云计算关键技术 云计算是一种新兴的计算模式，其发展离不开自身独特的技术和所涉及的一系列其他传统技术的支持，并借助SaaS/PaaS/IaaS等先进的商业模式把这强大的计算能力分布到终端用户手中。 (1) 虚拟化技术

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念 产生的背景与意义 上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。

云计算技术综述

云计算技术综述 摘要： 云计算是“以互联网为载体，利用虚拟化等手段整合大规模分布式可配置的计算资源。使其以服务的方式提供给用户，满足用户按需使用的计算模式”，然后从计算模式、科学研究、社会发展等多个维度阐明了云计算作为现代计算技术发展的必然产物所具备的发展意义，总结了国内外产业界、学术界、政府机构等在云计算方面的最新研究进展，深入分析了云计算研究过程中的重点和难点，最后指出了云计算未来的发展趋势。 关键词：云计算；虚拟化；海量数据处理 引言 所谓云计算，简单地说就是以虚拟化技术为基础，以网络为载体，以用户为主体为其提供基础架构"平台"软件等服务为形式，整合大规模可扩展的计算"存储"数据"应用等分布式计算资源进行协同工作的超级计算服务模式虚拟化为云计算实现提供了很好技术支撑，而云计算可以看作是虚拟化技术应用的成果。在过去的几年里，已经出现了众多云计算研究开发小组，如谷歌、微软、亚马逊、华为、百度、阿里巴巴、中国电信等知名IT企业纷纷推出云计算解决方案，同时，国内外学术界也纷纷就云计算及其关键技术相关理论进行了深层次的研究。本文力图在对各种云计算定义综合分析的基础上，提出1个相对系统和综合的参考性定义，挖掘云计算的技术本质和发展意义，总结国内外最新研究进展，剖析研究过程中的重点和难点，指出未来的发展趋势。 1、云计算的内涵和本质 目前关于云计算的定义已有上百种而维基百科对云计算的定义也在不断更新，前后版本的差别非常大。 据2011年给出的最新定义：云计算是一种能够将动态易扩展的虚拟化资源软件和数据通过互联网提供给用户的计算方式，如同电网用电一样，用户不需要知道云内部的细节，也不必具有管理那些支持云计算的基础设施。 伯克利云计算白皮书的定义：云计算包括互联网上各种服务形式的应用以及数据中心中提供这些服务的软硬件设施。应用服务即Saas,而数据中心的软硬件设施即所谓的云。通过量入为出的方式提供给公众的云称为公共云，而不对公众开放的组织内部数据中心的云称为私有云。 美国标准化技术机构NIST定义云计算是一种资源利用模式，它能以方便、友好、按需

云计算研究综述及未来发展_董晓霞

第12卷第5期 2010年10月北京邮电大学学报(社会科学版)Journal o f Be iji ng U n i versity o f P osts and T eleco mm un i ca tions (Soc i a l Sc i ences Ed ition)V ol 112,N o 15O ct 12010 收稿日期:2010-07-15 作者简介:董晓霞(1972)),女,河北博野人,北京邮电大学图书馆高级工程师,博士研究生,研究方向为图书馆联 盟、数字图书馆、管理工程。云计算研究综述及未来发展 董晓霞1,2,吕廷杰2 (11北京邮电大学图书馆,北京 100876;21北京邮电大学经济管理学院,北京 100876) 摘 要:作为一种新型的计算范式,云计算已经成为近两年研究的热点,其目标是为用户动态地提供可靠的、可定制的、服务质量(Q oS)保证的IT 计算环境服务。研究综述从定义、服务层次、计费方式及未来发展等方面对云计算进行了分析,旨在为科学地评估云计算的运营和使用提供一定的参考。 关键词:云计算;效用计算;规模经济;服务层次;计费方式 中图分类号:T P39314 文献标识码:A 文章编号:1008-7729(2010)05-0076-06 早在50年前,John M cCart h y 就提出了/或许有一天计算可以成为公共服务0的设想[1]。计算技术 和网络技术的发展,尤其是近两年出现的云计算的技术和理念,正逐步将John M c C arthy 的设想演变为现实。作为按需付费的一种新型的商业模式,云计算将基础设施、平台以及软件作为服务通过I nter net 提供给用户;用户使用云计算服务时,不必配置昂贵的基础设施和复杂的软件系统,也不需要关心数据存储的位置。尽管目前学术界以及工业界普遍认为云计算具有变革互联网服务的潜在能力,但是工商界对于云计算的接受程度还远在人们的预期之外。例如,将传统的I T 管理模式过渡到基于云计算的管理模式,对于一个企业来说依然是一个很大的挑战。本文对云计算的定义、服务层次、计费方式及其面临的机遇和挑战等几个方面的问题进行了分析,希望能够明晰云计算的认识,为科学地评估云计算服务的运营和使用提供一定的参考。 一、云计算的定义 自2007年I B M 正式提出云计算的概念以来,许多专家、研究组织以及相关厂家从不同的研究视角给出了云计算的定义,目前关于云计算的定义已有上百种。 维基百科的定义:云计算是通过I nter net 提供动态的、易扩展的、虚拟化的计算资源的一种计算方式,用户不需了解/云0中基础设施的细节,不必具有相应的专业知识,也无需进行直接地控制。 [2]伯克利云计算白皮书的定义:云计算包括互联网上各种服务形式的应用以及应用所依托的数据中心的软硬件设施。应用服务即SaaS(so ft w are as a serv i c e ,软件即服务),而数据中心的软硬件设施即所谓的云。通过量入为出的方式提供给公众的云称为公共云,如Am azon S3(si m p le storage ser v ice)、 Google App Engine 和M icr osoftA zure 等,而不对公众开放的组织内部数据中心的云称为私有云。 [3]Foster et al [4]对云计算的定义:规模经济驱动的大型的分布式计算范式,通过I nter net 向外部用户提供抽象的、虚拟的、动态可扩展的以及可管理的计算能力服务、存储服务以及平台服务。 Buyyaa et al [5]认为:云是包括大量互相联系的虚拟机的并行分布系统,基于服务水平协议(SL A,service leve l ag ree m ent),一个或者多个虚拟机可作为统一的计算资源动态地提供和展示。 Lu is et a l [6]认为:云是一个易于利用和访问的大型的虚拟资源池,可根据变化的负载规模对资源池 中的资源进行动态地配置,资源以按次计费的方式被使用,基础设备提供商通过SL A 保证其服务质量。