云機(jī)器人平臺下面向服務(wù)質(zhì)量的任務(wù)調(diào)度策略研究.pdf

1、隨著云計算技術(shù)的快速發(fā)展，云機(jī)器人已成為家庭服務(wù)機(jī)器人的重點研究方向之一。機(jī)器人在任務(wù)執(zhí)行過程中，根據(jù)用戶需要會向云端發(fā)送多種任務(wù)請求;在多機(jī)共存環(huán)境下，多個機(jī)器人也會在同一時間段向云端發(fā)送不同的請求。因此，如何實時、高效地對用戶任務(wù)進(jìn)行調(diào)度，是云機(jī)器人系統(tǒng)中亟待解決的核心問題，具有重要的理論意義和實際價值。本文針對山東大學(xué)服務(wù)機(jī)器人實驗室環(huán)境的特點，搭建了一個小型的IaaS(Infrastructure as a Service)類云

2、管理平臺，實現(xiàn)了對一定量基礎(chǔ)設(shè)施的管理與監(jiān)控。其次深入研究了云環(huán)境中的任務(wù)調(diào)度問題，針對批模式和在線模式分別設(shè)計了相應(yīng)的調(diào)度策略。本文的工作主要可分為以下幾個部分:
　　(1)云管理平臺CloudStack的搭建。隨著實驗室環(huán)境中基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量的逐漸增多，為了實現(xiàn)統(tǒng)一管理與監(jiān)控，本文選用了功能與界面都相對友好、安裝難易程度可接受且開源的CloudStack為基本框架，完成了小型IaaS類私有云平臺的搭建。其中，一臺物理機(jī)充當(dāng)管理節(jié)點

3、并配置了MySQL數(shù)據(jù)庫、開啟了NFS(NetworkFile System)服務(wù)作為主存儲使用，另一臺作為KVM(Kernel-based Virtual Machine)宿主機(jī)使用。管理節(jié)點統(tǒng)一處理用戶請求，借助MySQL記錄系統(tǒng)中的各類信息并監(jiān)控計算節(jié)點、存儲和VM(Virtual Machine)等的狀態(tài)，幫助管理員和用戶了解當(dāng)前整個系統(tǒng)中各部分的運(yùn)行情況，方便應(yīng)對突發(fā)狀況。計算節(jié)點從管理節(jié)點處獲得相關(guān)信息并最終完成用戶請求。功

4、能測試表明:該系統(tǒng)運(yùn)行正常且可以順利完成相應(yīng)功能，為來訪用戶提供計算與存儲資源。
　　(2)研究云環(huán)境中任務(wù)的批調(diào)度模式并設(shè)計相應(yīng)的調(diào)度策略。針對云環(huán)境中的大量用戶任務(wù)，提出了一種面向服務(wù)質(zhì)量的靜態(tài)多任務(wù)混合調(diào)度算法。該算法考慮了任務(wù)在不同資源節(jié)點上的執(zhí)行差異，將該差異與自定義的優(yōu)先級相結(jié)合得到任務(wù)權(quán)重。具體執(zhí)行過程中，以任務(wù)權(quán)重由高到低形成分配順序，并結(jié)合貪婪算法的基本思想來避免負(fù)載失衡。仿真結(jié)果表明，該算法能夠處理實際云環(huán)境中

5、任務(wù)多且復(fù)雜的情況，可有效提高云機(jī)器人系統(tǒng)的系統(tǒng)性能與服務(wù)質(zhì)量。
　　(3)研究云環(huán)境中任務(wù)的在線調(diào)度模式并設(shè)計相應(yīng)的調(diào)度算法。針對云環(huán)境中用戶任務(wù)到達(dá)的不確定性，提出了一種面向服務(wù)質(zhì)量的動態(tài)改進(jìn)蟻群算法。該算法以任務(wù)的動態(tài)到達(dá)為基礎(chǔ)，以任務(wù)的到達(dá)時間及各任務(wù)對資源的需求量來衡量優(yōu)先級的高低;在任務(wù)分配過程中，又綜合考慮了節(jié)點固有執(zhí)行能力、當(dāng)前負(fù)載情況等多種因素。仿真結(jié)果表明該算法能夠適應(yīng)動態(tài)的云計算環(huán)境，在順利完成用戶任務(wù)的前提