一种实时异构系统的集成动态调度算法

提出了一种实时异构系统的集成动态调度算法.该算法通过一个新的任务分配策略以及软实时任务的服务质量QoS(quality of service)降级策略,不仅以统一方式完成了对实时异构系统中硬、软实时任务的集成动态调度,而且提高了算法的调度成功率.同时,还进行了大量的模拟研究.这些模拟以传统的近视算法为基准,将其应用在实时异构系统集成动态调度时的调度成功率与新算法进行比较,模拟结果表明,在多种任务参数取值下,新算法的调度成功率均高于传统的近视算法.     

改进的异构多处理器的实时任务调度算法研究*

现有的很多调度算法存在时间复杂度过高或调度成功率低的问题。提出一种新的调度算法(HRTSA),提高实时任务的调度成功率。HRTSA首先通过METC策略初始化分簇,降低算法的时间复杂度;再在放置任务时根据处理器的负载均衡进行处理器负载的有效控制;最后通过任务复制调度以提高任务调度成功率。对比实验分析表明提出的HRTSA算法时间复杂度与RTSDA相比较低,调度成功率较高。     

一种新的实时多处理器系统的动态调度算法

实时多处理器系统的动态调度算法一直是实时系统研究中的重要课题,而评价实时调度算法性能的一个最重要的指标是调度成功率.在近视算法的基础上提出了一种新的实时多处理器系统的动态调度算法--节约算法.在该算法中,提出了一个新的处理器选择策略,从而提高了算法的调度成功率.同时,为了研究节约算法的有效性,对其进行了大量的模拟,分析了一些任务参数的变化对算法调度成功率的影响,并与近视算法的调度成功率进行了比较.模拟结果显示,节约算法的调度成功率要优于近视算法.     

面向任务关键普适计算的安全自适应任务调度

为了增强普适计算环境下实时应用的安全性,建立了安全关键的实时周期任务模型、任务安全开销模型和任务安全风险模型,提出一种安全风险感知的自适应调度算法.该算法依据实时周期任务可调度的本质特性,将调度问题转化为安全风险最小化的多阶段决策过程,并基于近似动态规划策略实现了安全性能确保和低复杂度的调度机制.实验结果表明,该算法可明显降低应用的安全风险,满足应用的安全需求,自适应普适计算的动态变化.     

异构集群系统中实时通信信号处理调度算法

当宽带大容量数据采集进入并行计算机网络后,通过集群计算方式对强衰弱通信信号实现高增益、低延时处理,达到有效实时解译通信数据的目的。提出了一种新的动态启发式调度算法——MDS算法。该算法综合考虑任务的时间要求、系统吞吐率和负载均衡。在任务的截止期较短的情况下,MDS算法仍能保证任务具有较高的调度成功率;同时在满足任务截止期的条件下系统具有较高的吞吐率并达到负载均衡。通过实验测试,分析了一些任务参数对MDS算法的影响,并与其他算法进行了比较。实验结果表明,MDS算法优于其他算法。     

异构集群系统中具有QoS 需求的实时任务容错调度

容错调度是调度问题中一个重要的研究内容,是提高系统可靠性的有效手段.目前已有很多集群系统中实时任务的容错调度算法,但是这些算法都没有考虑到任务的QoS需求问题.提出了一种异构集群系统中具有QoS需求的实时任务容错调度算法FTQ(fault-tolerant QoS-based scheduling).该算法采用主版本/副版本(primary/backup,简称PB)技术,综合考虑了任务的时间限制、任务的QoS需求、系统的可靠性和系统资源的利用率,能够自适应地根据系统负载情况动态地调整任务的QoS级别和副版本的执行模式,从而提高了系统的灵活性、可靠性、可调度性和资源的利用率.对系统的可靠性进行了定量分析,并将其引入到容错调度算法中,提高了系统的可靠性.同时,在调度过程中尽量提前主版本的开始时间,推迟副版本的开始时间,以使任务的副版本采用被动执行模式或者使任务主版本和副版本的重叠部分尽量少,提高了资源的利用率.此外,采用了副版本重叠技术,并分析了副版本的最晚开始时间及其约束条件,提高了任务的调度成功率.通过大量的模拟实验,对FTQ,NOFTQ和DYFARS算法进行了比较.实验结果表明,FTQ算法的性能优于其他方法,具有更好的调度质量.     

集群软件无线电系统中实时信号处理调度研究

在集群软件无线电系统中,当宽带大容量信号数据进入系统后通过在节点上的并行计算实现对强衰弱信号的高增益、低延迟处理.结合集群软件无线电系统中信号处理的特点,研究了以下任务调度方面的问题:1) 提出了一种适合集群软件无线电系统中信号处理的调度器模型.该模型简单、高效,避免了瓶颈问题.2) 提出了一种新的包含3 个步骤的调度策略——RQBB,其中第1 步采用已有的DASAP 算法.3) 提出了两种启发式算法——MQB 和MSD,分别用在RQBB 的第2 步和第3 步操作.MQB 是一种公平算法,用于使所有接收的任务具有较高的QoS 收益(较高的QoS 级别和较小的QoS 级别差异),MSD 算法用于使系统具有较高的吞吐率并达到负载均衡.通过大量实验对RQBB 与DASAP, DALAP 算法和RQRB 策略进行了比较.实验结果表明,RQBB 具有较高的调度成功率,使得所接收任务具有最优的QoS 收益,同时使得系统具有较高的吞吐率并达到负载均衡.     

实时多处理器系统的双优先级调度算法

针对同构多处理器系统提出一种基于双优先级的实时任务调度算法.对偶发任务进行接受测试,进一步提高了系统对偶发任务调度的成功率.模拟结果表明,当多核处理器系统利用率达到极限时,该算法依然能够在完成强实时周期任务的成功调度前提下,保证软实时周期任务和偶发任务具有较高的调度成功率.     

基于CoreOS面向负载整合的集群调度研究

CoreOS是基于Docker的新型容器化集群服务器操作系统,发展迅速,已经得到OpenStack、Kubernetes、Salesforce、Ebay等主流云服务商的支持,云环境中负载是动态的,相应的其资源需求是动态变化的,这给集群资源高效利用带来了挑战,静态预分配峰值资源的策略带来云端资源的巨大浪费,同时空转的计算浪费大量能耗.本文提出的面向负载整合的集群调度系统（简称LICSS）实时监控集群负载分布情况,调度时使用紧凑式调度策略分配计算节点,运行时利用任务迁移技术对负载进行动态整合,实现及时收集释放空转资源降低资源能耗浪费的目的.LICSS系统设计实现了节点负载度量、任务度量、负载整合算法,并测算出节点自适应负载阈值.实验表明,LICSS系统能够根据不同时段集群负载动态变化情况对负载进行有效整合,提高了12.2%的平均资源利用率,并且基于任务整合在低负载时段触发富余节点休眠降低集群能耗.     

一种批优化调度策略的实时异构系统的集成动态调度算法

针对实时异构多任务调度的特点,提出了软、硬实时任务形式化描述非精确计算的统一任务模型,在此基础上,提出了一种基于批优化调度策略的实时异构系统的集成动态调度算法.该算法以启发式搜索为基础,引入软实时任务服务质量降级策略,在每次扩充当前局部调度时,按制定的规则选取一批任务,计算其在各处理器上运行的目标函数,采用指派问题解法对任务优化分配.模拟实验表明,该算法与同类算法相比,提高了调度成功率.