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基于云計算的流媒體任務(wù)調(diào)度算法

2021年電子技術(shù)應(yīng)用第8期

楊戈1，2，吳俊言1

1.北京師范大學(xué)珠海分校智能多媒體技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東珠海519087； 2.北京大學(xué)深圳研究生院深圳物聯(lián)網(wǎng)智能感知技術(shù)工程實(shí)驗(yàn)室，廣東深圳518055

摘要： 針對當(dāng)前流媒體的大量視頻資源從而帶來的云計算的負(fù)載均衡和任務(wù)分配問題，在Cloudsim云環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了任務(wù)調(diào)度的GAAC算法(Greedy And Ant Colony Algorithm，GAAC)。GAAC算法具有迭代學(xué)習(xí)機(jī)制、局部最優(yōu)和負(fù)載均衡的特點(diǎn)。并在Cloudsim的環(huán)境下，完成了對GAAC算法、輪轉(zhuǎn)算法(Round Roll Algorithm，RR)、貪心算法和蟻群算法的仿真比較。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，GAAC算法從總體上而言，任務(wù)調(diào)度所用的時間明顯較低于貪心算法和傳統(tǒng)的輪轉(zhuǎn)算法和蟻群算法，即其任務(wù)執(zhí)行的時間更短，效率更高。

關(guān)鍵詞： 云計算任務(wù)調(diào)度貪心算法

中圖分類號： TN949.2
文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.200770
中文引用格式： 楊戈，吳俊言. 基于云計算的流媒體任務(wù)調(diào)度算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2021，47(8)：97-100，105.
英文引用格式： Yang Ge，Wu Junyan. Task scheduling algorithm based on cloud computing for streaming media[J]. Application of Electronic Technique，2021，47(8)：97-100，105.

Task scheduling algorithm based on cloud computing for streaming media

Yang Ge1，2，Wu Junyan1

1.Key Laboratory of Intelligent Multimedia Technology，Beijing Normal University(Zhuhai Campus)，Zhuhai 519087，China； 2.Engineering Lab on Intelligent Perception for Internet of Things(ELIP)，Shenzhen Graduate School， Peking University，Shenzhen 518055，China

Abstract： Aiming at the problem of cloud computing load balancing and task allocation brought about by a large number of video resources in the current streaming media, the task scheduling GAAC algorithm(Greedy And Ant Colony Algorithm，GAAC) is implemented in the Cloudsim cloud environment. GAAC algorithm has the characteristics of iterative learning mechanism, local optimization and load balancing. In the context of cloudsim, simulations of GAAC algorithm, Round Roll Algorithm(RR), greedy algorithm and ant colony algorithm were completed. The experimental verification shows that GAAC algorithm is generally lower in the time spent on task scheduling than greedy algorithm, traditional rotation algorithm and ant colony algorithm.

Key words : Cloud computing；task scheduling；Greedy algorithm

0 引言

隨著計算機(jī)時代的發(fā)展，用戶的基數(shù)正在不斷擴(kuò)大，而對應(yīng)的在線視頻的量級也正逐步擴(kuò)展，為解決點(diǎn)對點(diǎn)的在線視頻的服務(wù)器的速度和帶寬問題，以及大量的視頻資源帶來服務(wù)器計算負(fù)載問題，增加其負(fù)載而帶來了“云計算”^[1]。

云計算分為3層，分別是IaaS(基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù))、Paas(平臺即服務(wù))和SaaS(軟件即服務(wù))^[2]。儲存資源管理是計算機(jī)資源管理的一部分，側(cè)重于計算機(jī)的節(jié)點(diǎn)的高效性和節(jié)點(diǎn)的整體負(fù)載均衡。無論是一般的云計算，還是快速發(fā)展的移動云計算，云增效模式是最常見的云計算模式^[3]。因而在云計算方面，最主要研究的是計算機(jī)資源、負(fù)載均衡的實(shí)現(xiàn)和任務(wù)調(diào)度的分配等方面。在任務(wù)調(diào)度方面，文獻(xiàn)[4]提出了一種面向多目標(biāo)的兩階段任務(wù)調(diào)度算法，具有讓任務(wù)匹配最小時間資源的偏好，重調(diào)度階段，實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡；文獻(xiàn)[5]提出了針對P2P(對等網(wǎng)絡(luò)，即對等計算機(jī)網(wǎng)絡(luò))結(jié)構(gòu)上的用數(shù)據(jù)副本來進(jìn)行管理，從而提高數(shù)據(jù)訪問的效率和系統(tǒng)容錯功能。文獻(xiàn)[6]中提出了一種基于任務(wù)調(diào)度的模板策略，通過任務(wù)集合求出任務(wù)量模版，并依據(jù)模板對調(diào)度算法進(jìn)行任務(wù)調(diào)度的TTS(基于模板的任務(wù)調(diào)度策略)策略。該算法從全局的角度計算出調(diào)度模板，有目標(biāo)地實(shí)現(xiàn)了調(diào)度同時充分考慮了通信開銷。

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作者信息：

楊戈1，2，吳俊言1

(1.北京師范大學(xué)珠海分校智能多媒體技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東珠海519087；

2.北京大學(xué)深圳研究生院深圳物聯(lián)網(wǎng)智能感知技術(shù)工程實(shí)驗(yàn)室，廣東深圳518055)

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