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计算机工程 ›› 2013, Vol. 39 ›› Issue (6): 56-59,65. doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.06.011

• 先进计算与数据处理 • 上一篇    下一篇

云计算环境下基于时间期限和预算的调度算法

刘亚秋,邢乐乐,景维鹏   

  1. (东北林业大学信息与计算机工程学院,哈尔滨 150040)
  • 收稿日期:2012-05-21 出版日期:2013-06-15 发布日期:2013-06-14
  • 作者简介:刘亚秋(1971-),男,教授、博士、博士生导师,主研方向:分布式计算,智能控制;邢乐乐,硕士研究生;景维鹏(通讯作者),讲师、博士
  • 基金资助:
    哈尔滨市科技创新人才研究专项基金资助项目(RC2013XK002016);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(2012006 2110012);黑龙江省高教学会课题基金资助项目(HGJXHB2110404);东北林业大学学位与研究生教改基金资助项目(J1101210); 黑龙江省高教新世纪教改工程基金资助项目(20118162)

Schedule Algorithm Based on Deadline and Budget Under Cloud Computing Environment

LIU Ya-qiu, XING Le-le, JING Wei-peng   

  1. (College of Information and Computer Engineering, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China)
  • Received:2012-05-21 Online:2013-06-15 Published:2013-06-14

摘要: 现有的云计算作业调度算法研究较少考虑时间期限和预算对作业调度策略的影响。针对动态变化的云计算环境下,具有时间期限和预算双重约束的用户需求优化问题,提出一种改进的云计算调度算法,设计权值计算模型、预算评价模型和权值更新模型,通过动态调节作业权值和最小资源槽数来控制集群对资源的分配。在Hadoop平台上进行实验,结果表明,该算法能减少作业响应时间,并且可在满足用户对时间期限和预算的需求基础上,最大化云计算集群中运行的作业数,提高不同用户在时间和预算需求上的公平性。

关键词: 作业调度, Hadoop平台, 云计算, 时间期限, 预算, 作业权值

Abstract: This paper designs the weight calculation model, the budget evaluation model and the updated model and proposes an improved cloud computing schedule algorithm Deadline and Budget Scheduler(DBS) as to the optimum of user’s demand such as double deadline and budget constraints which are under the dynamic cloud computing environment. It controls the allocation of the cluster capacity via updating the job weight and the minimum slot number. Experimental result in Hadoop platform shows that DBS can reduce the job response time, maximize the number of jobs running in the cloud cluster on the basis of satisfying the user’s deadline and budget requirement to achieve the fairness of user’s demand.

Key words: job schedule, Hadoop platform, cloud computing, deadline, budget, job weight

中图分类号: