论文研究-基于云科学工作流调度的代价与能效优化算法.pdf

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为了降低云环境中科学工作流调度的执行代价与数据中心能耗,提出了一种基于能效感知的工作流调度代价最优化算法(CWCO-EA)。算法在满足截止时间约束下,以最小化工作流执行代价与降低能耗为目标,将工作流的任务调度划分为四步执行:通过代价效用的概念设计虚拟机选择策略,实现了子makespan约束下的任务与最优虚拟机间的映射;通过串行与并行任务合并策略,同步降低了工作流的执行代价与能耗;通过空闲虚拟机重用机制,改善了租用虚拟机的利用率,进一步提高了能效;通过任务松驰策略实现了租用虚拟机的能力回收,节省了能耗。通过四种科学工作流的仿真实验结果表明,CWCO-EA算法比较同类型算法,在满足截止时间的同时,

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