云计算环境下任务调度研究综述.docx

云计算技术作为信息技术领域的革命性发展，近年来受到广泛关注。其核心优势之一在于通过网络连接大量计算资源，提供灵活的计算服务。任务调度作为云计算的核心问题，直接影响到云平台的性能、效率以及服务质量。在云计算环境下，任务调度的目标是将用户提交的任务高效地分配到虚拟机资源上执行，并满足用户需求与服务质量的约束条件。 云计算环境下的任务调度是将多个任务合理地分配到多个异构资源上的过程。这一过程本质上是一个映射过程，它根据任务和资源的状态及预测信息，将任务映射到虚拟机资源上，并返回处理结果。一个良好的任务调度算法能够有效协调和分配虚拟机资源，降低任务的总执行时间和总消耗量，从而提升云系统的整体性能。 云计算技术体系结构一般为分层结构，主要由四层构成：SOA构建层、管理中间层、资源池层以及物理资源层。SOA构建层主要提供服务接口，方便用户编程；管理中间层负责监控、调度和维护资源；资源池层包含了虚拟化后的资源，如虚拟机、存储等；物理资源层则包括各种实际的硬件设备。 当前流行的云计算编程模型MapReduce由Google公司提出，其调度模型包含两个主要任务：Map和Reduce。这两个任务由三个基本角色完成：Master、User和Worker。Master是主控程序，负责分配任务；User即云计算用户，提出任务需求并实现相应的函数；Worker分为Map Worker和Reduce Worker，分别执行解析、Map操作和Reduce操作。MapReduce模型通过分而治之的策略，有效提高了计算效率。 为了解决云计算环境中资源统一管理的困难，提出了虚拟机资源调度模型。虚拟化技术将物理硬件映射到虚拟机层，利用虚拟机来执行用户任务。虚拟机两级资源调度理念包括一级调度和二级调度。一级调度旨在解决用户任务与虚拟机资源的匹配问题，二级调度则负责主机与虚拟机的映射，并考虑资源的负载均衡问题。 任务调度的研究目标主要包含两个方面：一是实现用户任务的透明提交；二是通过任务与资源的高效匹配，实现资源利用率的最大化和用户需求的最佳满足。云计算环境的动态性、分布性、自治性和异构性为任务调度带来挑战。任务调度实际上是一个NP-hard问题，通常将最短任务完成时间跨度设定为调度的目标函数。 云计算环境下的任务调度模型对于云计算体系架构的整体效率和安全性具有重要影响。虚拟机资源调度模型的引入和两级调度理念的提出，有助于云计算平台下资源的统一管理和高效利用，最终达到云计算服务的优质用户体验和系统性能的最大化。