张晓东

(内蒙古师范大学青年政治学院 信息工程系，内蒙古 呼和浩特 010051)

0 引 言

云计算通过按需方式解决了私有集群的诸多限制，可有效应用于复杂科学计算问题。科学计算常用模型为工作流模型，工作流通过控制流和数据流依赖将任务连接为有向无环图。云计算的工作流调度是NP问题，大量启发式方法被用于求解该问题。然而，云计算独有特点使工作流调度更具难度，如：即付即用定价模式、动态按需资源提供及虚拟机性能不稳定、动态变化特征。已有工作流调度模型通常假设任务处理时间和资源性能可准确预测。然而，虚拟机和主机资源故障、虚拟机不可预知的性能变化都具有不确定性。实验研究结果表明[1,2]，即使在不同次重复实验中相同虚拟机的性能变化也很难预测。由于云资源性能的不确定性，工作流任务执行时间也无法准确估算。

考虑这种不确定性，提出一种云计算中满足健壮性的工作流调度模型。模型假设任务执行时间未知，并局限于不确定区间。不确定区间中的任务执行时间分布概率函数也为未知，唯一确定信息是区间上下限，利用该模型，设计了一种多目标优化调度算法，可以求解工作流调度在执行跨度、代价及健壮性三目标同步优化的Pareto最优解集合。算法改善了传统工作流调度仅考虑执行时间和代价的优化，而忽略资源性能不确定性对同步优化目标的影响，将健壮性也考虑到同步优化目标中。……