|本期目录/Table of Contents|

[1]周丽娟.基于模糊聚类的云计算集群资源调度算法[J].武汉工程大学学报,2018,40(04):468.[doi:10. 3969/j. issn. 1674?2869. 2018. 04. 023]
　ZHOU Lijuan. Cluster Resource Scheduling Algorithm in Cloud Computing Based on Fuzzy K-Means[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2018,40(04):468.[doi:10. 3969/j. issn. 1674?2869. 2018. 04. 023]
点击复制

基于模糊聚类的云计算集群资源调度算法(/HTML)
分享到：

《武汉工程大学学报》[ISSN:1674-2869/CN:42-1779/TQ]

卷:
40
期数:
2018年04期
页码:
468
栏目:
机电与信息工程
出版日期:
2018-08-23

文章信息/Info

Title:

Cluster Resource Scheduling Algorithm in Cloud Computing Based on Fuzzy K-Means
文章编号:
20180423
作者:
周丽娟

山西财经大学实验教学中心，山西 太原 030006
Author(s):
ZHOU Lijuan

Experimental Teaching Center， Shanxi University of Finance and Economics， Taiyuan 030006 ， China
关键词:
资源调度算法; 云计算; 负载均衡
Keywords:
resource scheduling algorithm;  cloud computing;  load balance
分类号:
TP393
DOI:
10. 3969/j. issn. 1674?2869. 2018. 04. 023
文献标志码:
A
摘要:

针对现有的云计算集群资源调度算法具有的负载不均衡和在线动态适应能力不强的缺点，提出了一种基于模糊聚类的云计算动态集群资源调度算法。首先，构建了云计算环境下的资源调度模型。然后采用模糊聚类对云计算集群资源进行聚类，根据节点与所有聚类中心的距离判断是否需要增减聚类数量。当新任务到来时，自动计算其到各个聚类中心的距离，将具有最小聚类距离的聚类中心分配给该任务。在Cloudsim环境下进行仿真试验，结果表明该方法能有效地实现云计算集群资源的动态调度，且较其它方法相比，具有反应实时和负载均衡的优点，是一种适合云计算环境的可行任务调度方法。
Abstract:

To solve the problems of cluster resource scheduling algorithm in cloud computing， such as unbalanced load and weak on-line suiting， we proposed a cluster resource scheduling algorithm based on fuzzy K-means. Firstly， a resource scheduling model was established in cloud environment. Then the cluster resources in cloud computing were cluster-analyzed by a fuzzy cluster technique， and the number of clusters was decided by the distance between the cluster node and the entire cluster centers. When a new task is arrived， the algorithm will automatically calculate the distance to each cluster center and the cluster center with a minimum cluster distance will be assigned to this task. The algorithm is simulated in CloudSim environment and the results demonstrate that the proposed method can effectively realize the dynamic scheduling of cluster resources in cloud computing. Moreover， the algorithm displays real-time reaction and load balance， appearing superior to the other reported methods. The algorithm can be regarded as a feasible task scheduling method suitable for cloud computing environment.

参考文献/References:


［1］　崔勇， 宋健， 缪葱葱，等. 移动云计算研究进展与趋势［J］. 计算机学报， 2017， 40（2）：273-295. ［2］　武志学. 云计算虚拟化技术的发展与趋势［J］. 计算机应用， 2017， 37（4）：915-923. ［3］　BOKHARI? M? U，? MAKKI? Q，? TAMANDANI? Y? K.? A?survey?on cloud computing［J］. ?International Journal?on? Computer? Science ?& Engineering ， 2018， 5（6）：302-311. ［4］　杨镜，吴磊，武德安，等. 云平台下动态任务调度人工免疫算法［J］. 计算机应用，2014，34（2）：351-356. ［5］　卓涛， 詹颖. 改进人工蜂群算法的云计算资源调度模型［J］. 微电子学与计算机， 2014， 7（31）： 147-155. ［6］　田国忠， 肖创柏， 赵娟娟. 云计算环境下多DAG调度的资源分配进化算法［J］. 计算机应用研究， 2014， 31（9）： 2798-2802. ［7］　张水平， 邬海艳. 基于元胞自动机遗传算法的云资源调度［J］. 计算机工程， 2012， 38（11）：11-13. ［8］　徐鹏， 张岩江， 苏森. PaaS云资源调度技术研究［J］. 华中科技大学学报（自然科学版），2013， 41（增刊2）：52-56. ［9］　张爱科， 符保龙. 基于最大收益平衡点动态变化的云资源调度算法［J］. 重庆邮电大学学报（自然科学版）， 2014， 26（5）：706-711. ［10］　王福成， 齐平， 李龙澍. 一种基于局部最优云服务选择模型的云资源调度算法［J］. 小型微型计算机系统， 2014， 35（12）：2697-2701. ［11］　袁正午， 李君琪. 基于改进粒子群算法的云资源调度［J］. 计算机工程与设计， 2016， 37（2）：401-404. ［12］　张恒巍， 韩继红， 卫波，等. 基于Map-Reduce模型的云资源调度方法研究［J］. 计算机科学， 2015， 42（8）：118-123. ［13］　张群慧， 李仁发. 膜计算改进粒子群优化算法的云资源调度［J］. 计算机工程与应用， 2013， 49（20）：40-44. ［14］　边根庆， 张文敬， 邵必林，等. 基于帕累托最优的云资源调度研究［J］. 计算机工程与应用， 2014， 50（19）：70-73. ［15］　邢乃若， 惠晓滨. 改进的云资源调度自相关匹配数据融合算法［J］. 科技通报， 2014（12）： 217-219. ［16］　黎明， 吴跃， 陈佳. 基于语义搜索引擎的云资源调度［J］. 计算机应用研究， 2015，32（12）：3735-3737. ［17］　金瑾， 何嘉. 基于遗传蚁群算法的云资源调度问题研究［J］. 成都信息工程学院学报， 2013（2）：109-113.

相似文献/References:

[1]朱超.基于虚拟化技术构建高校分布式云计算数据中心[J].武汉工程大学学报,2011,(04):100.[doi:10.3969/j.issn.16742869.2011.04.026]
　ZHU Chao.Construction on distributed cloud computing data center at universitybased on virtualization[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2011,(04):100.[doi:10.3969/j.issn.16742869.2011.04.026]
[2]陈立勇,殷秀叶,朱海.一种云环境下的动态分段定价策略[J].武汉工程大学学报,2013,(08):78.[doi:103969/jissn16742869201308015]
　CHEN Li\|yong,YIN Xiu\|ye,ZHU Hai.Dynamic segmentation pricing strategy in cloud environment[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2013,(04):78.[doi:103969/jissn16742869201308015]
[3]叶春森,陈　宸,陈　欣.云计算环境下基于补贴的互联网服务供应链协调研究[J].武汉工程大学学报,2020,42(06):698.[doi:10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202002003]
　YE Chunsen,CHEN Chen,CHEN Xin.Coordination of Internet Service Supply Chain Based on Subsidy Under Cloud Computing Environment[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2020,42(04):698.[doi:10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202002003]

备注/Memo

备注/Memo:

收稿日期：2017-06-06作者简介：周丽娟，硕士，实验师。 E-mail： nihao0759@126.com引文格式：周丽娟. 基于模糊聚类的云计算集群资源调度算法［J］. 武汉工程大学学报，2018，40（4）：468-472.
更新日期/Last Update: 2018-08-16