移动云计算环境下多工作流任务调度的联合优化方法

作者：宋祖尧; 戴月明

来源：计算机应用研究, 2020, (08): 2261-2265.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2019.02.0058

• 移动云计算
• 任务整合
• 多任务并发
• CPU阈值 mobile cloud computing
• task integration
• multitask concurrency
• CPU threshold

传统移动云计算环境下的任务调度通过random算法来决定任务执行位置,通过动态电压调节技术来调节工作频率,通过任务间的差异性判别进行任务的整合,这往往带来了很多不合理的任务迁移,并导致CPU负载严重,造成了系统损害和大量能耗。针对多工作流任务提出了CCS算法,它包括consolidation算法与多任务并发算法,通过增加任务之间传输与执行的并发性,增加任务集整合的概率,提高任务的处理速率,减少任务的响应时间,增加CPU使用率的同时将主机和内核CPU使用率控制在阈值上限以下,避免CPU过载并根据多任务并发来优化local算法,调整任务执行位置,提高迁移效率的同时也避免了随机算法的局限性。实验结果...

• 单位
  江南大学