：“基于可信任度的任务调度策略研究”
本文主要探讨的是在云计算环境下，如何通过引入可信任度的概念来优化任务调度策略，以提高系统的可靠性和效率。随着信息技术的发展，云计算已成为处理大规模数据的主要手段，而MapReduce作为云计算中的分布式计算模型，对于处理海量数据有着重要作用。然而，MapReduce模型在实际应用中仍存在性能问题，尤其是在面对云环境中资源节点的异构性、动态性和不确定性时，节点故障可能导致任务执行失败，造成资源浪费和时间成本增加。
文章指出，云任务调度的关键在于将任务分配到可信任的资源节点上执行，以降低因节点故障带来的影响。针对MapReduce的容错机制存在的不足，论文提出了一个结合节点失效恢复机制的可靠性任务调度策略。这一策略在任务分配阶段就考虑了节点可能出现的故障情况，避免将任务分配给那些可能在运行期间出故障的节点，从而减少资源浪费和提高系统效率。
为了实现这一目标，论文扩展了蚁群模拟退火算法（ACOSA），并引入了一个考虑失效恢复机制的可信任评估模型。这个模型能够更准确地评估节点的可信任度，确保任务被合理地分配到最可靠的节点上。通过使用CloudSim仿真平台，在不同任务数量下对比了FCFS（First-Come, First-Served，先来先服务）算法和ACOSA算法的执行成功率以及目标函数值，结果验证了新提出的任务调度算法和调度模型的有效性和稳定性。
关键词涉及的领域包括云计算、资源节点管理、任务调度、CloudSim仿真工具以及ACOSA算法。通过这些关键技术的综合运用，研究者旨在为云计算环境下的任务调度提供更为高效和可靠的解决方案，以适应不断增长的大规模数据处理需求。
