資料介紹
云計(jì)算已成為各行業(yè)中十分重要的計(jì)算服務(wù)方式。傳統(tǒng)的云計(jì)算研究主要側(cè)重于云服務(wù)的定價(jià)方式、利潤(rùn)最大化、執(zhí)行效率等服務(wù)質(zhì)量,而綠色計(jì)算成為了近年來分布式計(jì)算的發(fā)展趨勢(shì)。針對(duì)異構(gòu)云環(huán)境中滿足云用戶計(jì)算成本約束的工作流任務(wù)集調(diào)度問題,提出了一種低時(shí)間復(fù)雜度、能量感知的預(yù)算等級(jí)調(diào)度( Energy-aware Based on Budget Level Scheduling,EABL)算法。EABL算法包含并行任務(wù)集任務(wù)優(yōu)先級(jí)的建立、任務(wù)預(yù)算成本的分配及最優(yōu)執(zhí)行虛擬機(jī)和能量高效頻率的確定3個(gè)主要階段,能在滿足預(yù)算成本約束的冋時(shí)最大限度地降低任務(wù)集執(zhí)行過程中的能量消耗。采用真實(shí)世界的大規(guī)模工作流任務(wù)集對(duì)算法進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明,與著名的 EA HBCS和 MECABP算法相比,EABL算法在充分利用預(yù)算成本的同時(shí),有效地降低了工作流任務(wù)集在云數(shù)據(jù)中心計(jì)算過程中的能量消耗。
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