云环境下基于关键路径划分集群的调度算法

任丰玲; 于凯; 陈威; 于炯

Chinese

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

云环境下基于关键路径划分集群的调度算法

更新时间：2026-09-04

- 云环境下基于关键路径划分集群的调度算法
- Partitioning Cluster Based on the Critical Path of Multiple DAGs Scheduling
- 微电子学与计算机 2018年35卷第3期页码：42-46
- 作者机构：
  
  1. 新疆财经大学机构计算机科学与工程学院,乌鲁木齐,830012
  2. 江苏科技大学机构张家港校区基础部, 张家港,215600
  3. 新疆大学研究生院,乌鲁木齐,830046
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目 71561025新疆维维尔自治区高校科研计划项目 XJEDU201610382017年新疆维吾尔自治区重点人文社科研究基重点项目维吾尔自治区教育厅规划课题 142018新疆财经大学校级博士基金 2015BS004
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2018
- 稿件说明：
移动端阅览
任丰玲, 于凯, 陈威, 于炯. 云环境下基于关键路径划分集群的调度算法[J]. 微电子学与计算机, 2018, 35(3): 42-46.

REN Feng-Ling, YU Kai, CHEN Wei, et al. Partitioning Cluster Based on the Critical Path of Multiple DAGs Scheduling[J]. 2018, 35(3): 42-46.
任丰玲, 于凯, 陈威, 于炯. 云环境下基于关键路径划分集群的调度算法[J]. 微电子学与计算机, 2018, 35(3): 42-46. DOI：

REN Feng-Ling, YU Kai, CHEN Wei, et al. Partitioning Cluster Based on the Critical Path of Multiple DAGs Scheduling[J]. 2018, 35(3): 42-46. DOI：

摘要

通过对云环境下多DAG工作流调度算法进行研究

提出基于关键路径划分集群的多DAG工作流调度算法.该算法充分考虑了DAG工作流的截止期限

设计了新的综合评价指标

基于关键路径划分集群

在保证DAG工作流在截止期限内完成的前提下

提高多个DAG工作流之间的公平程度

缩短DAG工作流的延迟执行时间

降低DAG工作流的执行时间跨度.实验表明

算法在公平性、延迟执行时间、执行时间跨度这三方面都有所改善.

Abstract

Through the analysis of multiple DAGs workflow scheduling on the cloud

we propose multiple DAGs workflow scheduling based on critical path partitioning cluster algorithm. it takes into account the deadline of DAG workflow

designed a new comprehensive evaluation index

Partitioning Cluster Based on the Critical Path

ensuring DAGs completed before the deadline

improving the fairness between multiple DAGs

shortening the delay of execution time

reducing execution time span. Experiments show that this algorithm can improved in the aspect of fairness

time delay and the execution time span.

关键词

Keywords

references

Epema D H J, Naghibzadeh M, Deadline-constrained workflow schedulin algorithmsforinfrastructure as a service clouds[J]. Future Generation Computer Systems, 2013, 29(2): 118-129. DOI: 118

Hirales Carbajal A, Tchernykh A, Yahyapour R, et al. Multiple workflow scheduling strategies with user run time estimates on a grid[J]. Journal of Grid Computing, 2012, 10 (2) : 325-346.

Klavdiya Bochenina, Nikolay Butakov, Alexander Boukhanovsky. Static scheduling of multiple workflows with soft deadlines in non-dedicatedheterogeneous environments[J]. Future Generation Computer Systems, 2016 (55): 51-61. DOI: 51

Bittencourt L F, Madeira E R M. Towards the scheduling of multiple workflows on computational grids[J]. Journal of Grid Computing, 2010, 8(3): 419-441. DOI: 419

Boregowda U, Chakravarthy V. Multiple DAG applications scheduling on a cluster of processors[C]//Comput. Sci, inf. Technol, CSIT 2014. China, Nanjing, 2014: 63-73.

Bochenina K. A comparative study of scheduling algorithms for the multiple deadline-constrained workflows in heterogeneous computing systems with time windows[J]. Procedia Comput. Sci. 2014 (29): 509-522. DOI: 522

Abrishami S, Mahmoud Naghibzadeh, Dick Epema. Deadline-constrained workflow scheduling algorithms for IaaS Clouds[J]. Future Generation Computer Systems, 2013, 29(1): 158-169. DOI: 158

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于区域密度划分的车辆轨迹数据分析方法研究

基于离散型均匀分布的集群负载均衡机制

超低功耗实时时钟电路的设计

基于多尺度融合与小目标增强的航拍车辆检测算法

基于区块链的AI生成内容溯源框架设计研究