基于资源组合预测的云计算任务调度算法

李园园武小年,2

（1.桂林电子科技大学信息与通信学院，广西 桂林 541004；2.广西无线宽带通信与信号处理重点实验室，广西 桂林 541004）

基于资源组合预测的云计算任务调度算法

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（1.桂林电子科技大学信息与通信学院，广西 桂林 541004；2.广西无线宽带通信与信号处理重点实验室，广西 桂林 541004）

云计算资源负荷状态的动态变化，使得如何预测其变化情况，从而合理地实施任务调度，成为亟待解决的问题。针对该问题，提出一种基于资源组合预测的云计算任务调度算法。该模型采用偏最小二乘回归从各种单一模型的预测结果中提取有效成分，建立组合预测模型；再依据对资源结点的资源预测结果和最小完成时间原则实施任务调度。仿真测试结果表明，该算法具有较好的性能与负载均衡性。

云计算；任务调度；组合预测；偏最小二乘回归

1 引言

云平台采用虚拟化技术将集群中的各种资源构成资源池[1]，接收用户任务请求，并将任务调度到合适的资源上执行。云资源的动态变化，使得如何将用户任务调度到合适的资源上执行，维护系统的时间跨度性能和负载均衡性能，成为亟待解决的问题。预测是指人们采用一定的技术方法，利用已经掌握的信息，对客观事物的发展或趋势做出科学分析[2]。使用预测技术对云资源负荷序列未来的运行状态进行预测，基于预测结果进行任务调度，可以有效提高系统调度性能。

目前国内外学者提出了很多任务调度算法。……