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云环境下周期和非周期混合实时任务双容错调度算法
  • ISSN号:1001-9081
  • 期刊名称:《计算机应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]同济大学计算机科学与技术系,上海200092, [2]国家高性能计算机工程技术中心同济分中心,上海200092
  • 相关基金:国家863计划项目(2009AA012201);国家自然科学基金资助项目(61272107,61202173,61103068);上海市优秀学科带头人计划项目(10XDl404400);华为创新研究计划项目(IRP-2013-12-03);高效能服务器和存储技术国家重点实验室开放基金资助项目(2014HSSA10).
中文摘要:

云环境中的处理机故障已成为云计算不可忽视的问题,容错成为设计和发展云计算系统的关键需求。针对一些容错调度算法在任务调度过程中调度效率低下以及任务类型单一的问题,提出一种处理机和任务主副版本分组的容错调度方法;并给出了副版本可重叠执行的判定方法,以及任务最坏响应时间的计算公式。通过实验和分析表明,和以前算法相比,将处理机分成两组分别执行任务主版本和任务副版本,减少了任务调度所需进行可调度测试的时间,增加了副版本重叠执行的机会,减少了所需的处理机个数,对提高系统处理机的利用率和容错调度的效率具有重要的意义。

英文摘要:

The problem of cloud computing processors failure cannot be ignored in the cloud environment. Fault-tolerance becomes a key requirement in the design and development of cloud computing systems. Aiming at the problem of low scheduling efficiency and single type of task in most fault-tolerant scheduling algorithms, the fault-tolerant scheduling method based on processors, primary-backup copies of hybrid tasks grouped was proposed. A method to determine whether two backup copies can overlap was presented. What's more, the calculation formulas of periodic task worst-case response time and completion time of aperiodic tasks preemptive execution were given. The simulation result shows that the proposed algorithm has a remarkable saving of cloud computing system processors needed and scheduling computation time compared with Hybrid real time task Fault Tolerant Scheduling (HFTS) algorithm. It is of great significance for improving the reliability of cloud system and the schedulability of real-time tasks set, as well as the processor efficiency.

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期刊信息
  • 《计算机应用》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术协会
  • 主办单位:四川省计算机学会中国科学院成都分院
  • 主编:张景中
  • 地址:成都市人民南路四段九号科分院计算所
  • 邮编:610041
  • 邮箱:xzh@joca.cn
  • 电话:028-85224283
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9081
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1307/TP
  • 邮发代号:62-110
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊一等奖,国家期刊奖提名奖,中国期刊方阵双奖期刊,中文核心期刊,中国科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:53679