【摘 要】
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针对云计算环境中资源具有规模庞大、异构性、多样性等特点,提出了一种对资源进行模糊聚类的工作流任务调度算法。经过对网络资源属性进行量化、规范化,以预先构建的任务模型
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,新疆大学网络中心,新疆大学软件学院
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2013211A010)
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针对云计算环境中资源具有规模庞大、异构性、多样性等特点,提出了一种对资源进行模糊聚类的工作流任务调度算法。经过对网络资源属性进行量化、规范化,以预先构建的任务模型和资源模型为基础,结合模糊数学理论划分资源,使得在任务调度时能够较准确地优先选择综合性能较好的资源类簇,缩短了任务资源相匹配的时间,提高了调度性能。通过仿真实验将此算法与HEFT、DLS进行比较,实验结果表明,当任务在[0,100]范围增加时,该算法平均SLR比HEFT小3.4%,比DLS小9.9%,其平均Speedup比HEFT大5.9%,比DLS大10.2%;当资源在[0,100]范围增加时,该算法平均SLR比HEFT小3.6%,比DLS小9.7%,其平均Speedup比HEFT大4.5%,比DLS大10.8%。所提算法实现了对资源的合理划分,且在执行跨度方面具有优越性。
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