云計算環(huán)境下多有向無環(huán)圖工作流的節(jié)能調(diào)度算法

【摘要】：針對多有向無環(huán)圖(DAG)工作流節(jié)能調(diào)度算法中存在的節(jié)能效果不佳、適用范圍較窄和無法兼顧性能優(yōu)化等問題,提出了一種新的多DAG工作流節(jié)能調(diào)度方法——MREO。MREO在對計算密集型和通信密集型任務(wù)特點進行分析的基礎(chǔ)上,通過整合獨立任務(wù),減少了處理器的數(shù)量,并利用回溯和分支限界算法對任務(wù)整合路徑進行動態(tài)的優(yōu)化選擇,有效降低了整合算法的復(fù)雜度。實驗結(jié)果證明,MREO在保證多DAG工作流性能的前提下,能夠有效降低系統(tǒng)的計算和通信能量開銷,獲得了良好的節(jié)能效果。 【作者單位】： 新疆大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;新疆大學(xué)軟件學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 多有向無環(huán)圖 整合 節(jié)能調(diào)度 能耗
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61063042,61262088) 新疆維吾爾自治區(qū)自然科學(xué)基金資助項目(2011211A011)
【分類號】：TP311.5
【正文快照】： 0引言云計算是近幾年興起的一種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用模式,使用者可以按需動態(tài)地改變訪問的資源和服務(wù)的種類及數(shù)量[1]。隨著眾多行業(yè)和應(yīng)用對大規(guī)模計算能力及海量數(shù)據(jù)處理能力不斷增長的需求,越來越多的企業(yè)選擇將工作負(fù)載傳輸?shù)皆贫颂幚?因此大規(guī)模的云計算數(shù)據(jù)中心應(yīng)運而生。然而,由大

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