一种云环境下收益驱动的大规模处理任务调度方法技术

本发明专利技术提供了一种云计算环境下资源成本驱动的大规模图状数据处理任务调度方法，属于分布式计算领域。所述方法包括：步骤1：读入大规模图状数据处理任务图，按照图状结构任务的层次关系对所述大规模图状数据处理任务图进行遍历，按照层次进行任务序号标记，并计算任务的总数n；步骤2：读入当前云计算环境的虚拟机的性能和计价模式；步骤3：初始化m个粒子的编码以及各个粒子的位置Xi和飞行速度Vi，设最大迭代次数设为T；步骤4：根据粒子的当前的编码利用下面的适应度函数计算所有粒子的适应度函数值f(Xi)：步骤5：根据粒子的适应度函数值进行速度更新和位置更新。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于分布式计算领域，具体涉及。
技术介绍
近年来，随着互联网的普及和Web 2. O技术的推动，许多应用都涉及大规模图状数据处理，比如交通路线图，科学文献引用关系图和社交网络等(请参考G.Malewicz，Μ. H. Austern. A. J. Bik, J. C. Dehnert,1. Horn, N. Leiser, and G. Czajkowsk1. Pregel a system for large-scale graph processing, SIGMOD ' 10, pp. 135-146,2010.和 R. Chen, X. ffeng, B. He, and M. Yang. Large graphprocessing in the cloud.SIGMOD ; 10， pp. 1123-1126,2010)。由于图规模的不断增大，对计算能力的需求远 远超出本地数据中心的处理能力。这时需要不断加大本地数据中心的基础设施投入来扩展现有系统。然而，扩展本地数据中心存在利用率低、配置成本高、维护困难等问题，越来越多的公司选择在云计算环境下处理大型图状本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种云环境下收益驱动的大规模处理任务调度方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：读入大规模图状数据处理任务图，按照图状结构任务的层次关系对所述大规模图状数据处理任务图进行遍历，按照层次进行任务序号标记，并计算任务的总数n；步骤2：读入当前云计算环境的虚拟机的性能和计价模式；步骤3：初始化m个粒子的编码以及各个粒子的位置Xi和飞行速度Vi，设最大迭代次数设为T；步骤4：根据粒子的当前的编码利用下面的适应度函数计算所有粒子的适应度函数值f(Xi)：minα·T′-TminTmax-Tmin+(1-α)·C&prim...

【技术特征摘要】
1.一种云环境下收益驱动的大规模处理任务调度方法，其特征在于所述方法包括以下步骤 步骤1:读入大规模图状数据处理任务图，按照图状结构任务的层次关系对所述大规模图状数据处理任务图进行遍历，按照层次进行任务序号标记，并计算任务的总数n ； 步骤2 :读入当前云计算环境的虚拟机的性能和计价模式； 步骤3 :初始化m个粒子的编码以及各个粒子的位置Xi和飞行速度\，设最大迭代次数设为...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏森，双锴，李健，徐鹏，王玉龙，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：