基于云计算的多DAG工作流调度算法研究

基于云计算的多DAG工作流调度算法研究 Title: Multiple DAGs Workflow Scheduling Algorithm Based on Reinforcement Learning in Cloud Computing 本文研究了基于云计算环境中多个DAG工作流应用的调度问题，提出了一个基于强化学习的工作流调度算法。该算法将资源池中的虚拟机数量定义为状态空间，将用户任务的运行时间定义为即时奖励，并与云计算环境进行交互以获得优化策略。 Description: 在云计算环境中，多个DAG工作流应用的调度是一个挑战性的问题，特别是当这些应用程序具有不同的优先级和提交时间时。为了解决这个问题，我们提出了一个基于强化学习的工作流调度算法。在该算法中，我们将资源池中的虚拟机数量定义为状态空间，将用户任务的运行时间定义为即时奖励，并与云计算环境进行交互以获得优化策略。 Tags: 研究论文 该算法的优点在于可以解决多个DAG工作流应用的调度问题，确保高优先级的工作流应用不受低优先级工作流应用的影响。实验结果表明，所提出的算法可以解决多个DAG工作流应用的调度问题，提高了云计算环境中的资源利用率。 Knowledge Points: 1. Cloud Computing: 云计算是一个基于互联网的计算模式，通过网络提供可扩展的计算资源和存储资源。云计算环境中存在多个DAG工作流应用的调度问题，需要高效的调度算法来解决这个问题。 2. DAG Workflow: DAG（Directed Acyclic Graph）是一种有向无环图，用于描述工作流应用中的任务依赖关系。DAG工作流应用在云计算环境中广泛应用于科学计算、数据处理等领域。 3. Reinforcement Learning: 强化学习是一种机器学习方法，通过试验和错误来学习优化策略。强化学习可以应用于云计算环境中的工作流调度问题，提高资源利用率和任务执行效率。 4. Resource Pool: 资源池是云计算环境中的一个重要概念，指的是云计算环境中可供使用的计算资源和存储资源。资源池的管理是云计算环境中的一个关键问题。 5. State Space: 状态空间是强化学习中的一个重要概念，指的是环境中的状态集合。在云计算环境中，资源池中的虚拟机数量可以定义为状态空间。 6. Reward Function: 奖励函数是强化学习中的一个重要概念，指的是agent在环境中的回报函数。在云计算环境中，用户任务的运行时间可以定义为奖励函数。 7. Optimization Policy: 优化策略是强化学习中的一个重要概念，指的是agent在环境中的优化策略。在云计算环境中，优化策略可以通过强化学习算法来获得。 8. Cloud Workflow: 云工作流是一个基于云计算环境中的工作流应用，用于描述任务之间的依赖关系和执行顺序。云工作流可以应用于科学计算、数据处理等领域。 9. Scheduling Algorithm: 调度算法是云计算环境中的一个关键问题，指的是如何高效地分配资源和调度任务。在云计算环境中，调度算法可以应用于解决多个DAG工作流应用的调度问题。 10. Fairness: 公平性是云计算环境中的一个重要概念，指的是资源的公平分配和调度。在云计算环境中，公平性可以通过强化学习算法来实现。