文献类型：期刊文章

作　　者：李磊[1] 薛洋[1] 吕念玲[1] 冯敏[2]

LI Lei;XUE Yang;LYU Nianling;FENG Min(School of Electronic and Information Engineering,South China University of Technology,Guangzhou Guangdong 510641,China;21CN Limited Liability Company,Guangzhou Guangdong 510630,China)

机构地区：[1]华南理工大学电子与信息学院,广州510641 [2]世纪龙信息网络有限责任公司,广州510630

出　　处：《计算机应用》

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)~~

年　　份：2019

卷　　号：39

期　　号：2

起止页码：494-500

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

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  

分 类 号：TP393.09]