《计算机应用研究》|Application Research of Computers

任务序列强度感知的大规模集群服务器控制模型

Task arrival awareness scheduler in large-scale server clusters

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作者 蔡文伟,朱嘉贤,张会兵
机构 1.肇庆学院 计算机科学与软件学院 大数据学院,广东 肇庆 526061;2.桂林电子科技大学 广西可信软件重点实验室,广西 桂林 541004
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文章编号 1001-3695(2020)12-047-3753-04
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.07.0516
摘要 异构云数据中心各类服务器的控制成本和性能上的差异将影响其运维管理成本及QoS博弈平衡关系,针对任务序列强度具有的时效性,提出了任务序列强度感知的大规模任务调度模型。依据当前到达数据中心的任务序列强度以及集群中服务器的当前状态,在任务调度中强调节约服务器运维管理成本和各服务器负载均衡的基础上实现优化数据中心对任务序列处理的平均响应时间和系统的吞吐量。通过对实验结果的分析,验证了集群服务器控制模型在任务调度中的可信度大于95%,同时通过与当前应用广且具代表性的算法——最短任务优先、公平分发机制进行比较分析,其效果是三者中最好的,也验证了模型的有效性和可行性。
关键词 异构云数据中心; 大规模任务调度; 负载均衡; 多服务器控制
基金项目 国家自然科学基金资助项目(61662013,U1501252,U1711263,U1811264,61662015,61562014)
广西省科技重大专项资助项目(AA17202024)
广西省自然科学基金资助项目(2017GXNSFAA198372, 2016GXNSFAA380149)
研究生创新计划资助项目(2019YCXS045)
本文URL http://www.arocmag.com/article/01-2020-12-047.html
英文标题 Task arrival awareness scheduler in large-scale server clusters
作者英文名 Cai Wenwei, Zhu Jiaxian, Zhang Huibing
机构英文名 1.School of Computer Science & Software,School of Big Data,Zhaoqing University,Zhaoqing Guangdong 526061,China;2.Guangxi Key Laboratory of Trusted Software,Guilin University of Electronic Technology,Guilin Guangxi 541004,China
英文摘要 The control cost and performance difference of various servers in the heterogeneous cloud data center will affect to the operation and maintenance management cost and QoS game balance. Since the task arrival rate is time-sensitive, this paper presented a large-scale task scheduling with task arrival rate awareness. Using the task arrival rate and the current state of the server in the cluster, based on saving server operation costs and load balancing of each server in task scheduling, the model could optimize the mean response time and system throughput of the heterogeneous cloud data center. By analyzing of the experimental results, it verifies that the credibility of the cluster server control model in task scheduling is at least at a confidence level of 95%. By comparing with the strategy of SRPT and RabbitMQ, the result verifies the validity and feasibility of the model.
英文关键词 heterogeneous cloud data center; large scale scheduling problem; load balancing; multi-server controller
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收稿日期 2019/7/27
修回日期 2019/9/22
页码 3753-3756
中图分类号 TP393.09
文献标志码 A