云機器人平臺下面向服務質(zhì)量的任務調(diào)度策略研究.pdf

1、隨著云計算技術的快速發(fā)展，云機器人已成為家庭服務機器人的重點研究方向之一。機器人在任務執(zhí)行過程中，根據(jù)用戶需要會向云端發(fā)送多種任務請求;在多機共存環(huán)境下，多個機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、高效地對用戶任務進行調(diào)度，是云機器人系統(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。本文針對山東大學服務機器人實驗室環(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)了對一定量基礎設施的管理與監(jiān)控。其次深入研究了云環(huán)境中的任務調(diào)度問題，針對批模式和在線模式分別設計了相應的調(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)境中基礎設施數(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，一臺物理機充當管理節(jié)點

3、并配置了MySQL數(shù)據(jù)庫、開啟了NFS(NetworkFile System)服務作為主存儲使用，另一臺作為KVM(Kernel-based Virtual Machine)宿主機使用。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前整個系統(tǒng)中各部分的運行情況，方便應對突發(fā)狀況。計算節(jié)點從管理節(jié)點處獲得相關信息并最終完成用戶請求。功

4、能測試表明:該系統(tǒng)運行正常且可以順利完成相應功能，為來訪用戶提供計算與存儲資源。
　　(2)研究云環(huán)境中任務的批調(diào)度模式并設計相應的調(diào)度策略。針對云環(huán)境中的大量用戶任務，提出了一種面向服務質(zhì)量的靜態(tài)多任務混合調(diào)度算法。該算法考慮了任務在不同資源節(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)合得到任務權重。具體執(zhí)行過程中，以任務權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、任務多且復雜的情況，可有效提高云機器人系統(tǒng)的系統(tǒng)性能與服務質(zhì)量。
　　(3)研究云環(huán)境中任務的在線調(diào)度模式并設計相應的調(diào)度算法。針對云環(huán)境中用戶任務到達的不確定性，提出了一種面向服務質(zhì)量的動態(tài)改進蟻群算法。該算法以任務的動態(tài)到達為基礎，以任務的到達時間及各任務對資源的需求量來衡量優(yōu)先級的高低;在任務分配過程中，又綜合考慮了節(jié)點固有執(zhí)行能力、當前負載情況等多種因素。仿真結(jié)果表明該算法能夠適應動態(tài)的云計算環(huán)境，在順利完成用戶任務的前提