QoS-Aware Algorithm Based on Task Flow Scheduling in Cloud Computing Environment

doi:10.3390/s22072632

QoS-Aware Algorithm Based on Task Flow Scheduling in Cloud Computing Environment

2022-03-29

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DOI：10.3390/s22072632

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本文探讨了在考虑用户服务质量（QoS）要求的同时，调度用户任务这一难题，旨在减少物理机的能耗。本文提出了一种模型，根据由经Kalman滤波优化的ARIMA预测模型分配的QoS预测结果，分析运行任务的当前状态。随后，我们根据QoS状态分析，采用结合粒子群优化（PSO）和引力搜索算法（GSA）的混合算法计算调度策略。实验结果表明，所提出的HPSO算法比原始混合算法减少了16.51%的资源消耗，且在使用优化预测模型时，服务级别协议（SLA）的违反率降低了0.053%。

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