考虑多级忍耐度的云计算任务调度方法文献综述

1. 选题背景和意义：

云计算提供的服务面向的用户群体是庞大的，云中的任务数量也是巨大的，系统每时每刻都需要处理海量的任务。要实现这一目标，云计算系统需要使internet上的资源像水和电一样按需分配，并能够请求任务的复杂性和数据集合的大小合理动态调整，这就提出了云计算环境中的任务调度问题。云任务调度就是在一个特定的云环境中，根据一定的资源使用规则，将资源在不同的使用者之间进行调整的过程，因此，考虑合理地分配和利用云计算环境中的资源有效地调度用户提交的海量任务，且保证云系统的负载均衡成为云计算研究的重点之一。

近年来，许多学者已提出不少良好而有实现价值的任务调度策略，但到目前为止，还没有形成一个统一，通用并有效的任务调度策略体系。云计算任务调度策略不仅直接对任务执行时间产生作用，还会对整个云的性能产生影响。但在这里，我们主要考虑的是系统的应用价值，即用户的反馈。并不要去系统有多快多有效，只要保证各个分级的用户大都能满意，系统的反应时间在他们的忍耐度之内，即成功。

1. 课题关键问题及难点：
2. 忍耐度的分级及标准

忍耐度定义为已经等待的时间/预计等待的时间，达到100%视为用户的忍耐度到达极限，预计等待的时间则由云任务的大小/服务器的平均响应速度。

1. 优先级的排序

正常来说，优先级应该是对应的用户的vip等级，模拟用户的优先级，把优先级高的分配给更快的服务器，优先级低的分配给较慢的服务器。

1. 算法的选取

现有的算法种类有很多，如何选择合适的算法，是需要考虑的。

1. 实现工具的选择

存在云任务模拟工具，也有任务调度功能的工具，需要考虑选择。

1. 文献综述（或调研报告）：

任务调度算法在国内外均有研究。早期由于云计算与网络结算的部分相似性，早期研究中主要将网络环境中的任务调度策略一直到云计算环境中，包括：

1、min-min算法

每次都选最快速度和最先完成的计算资源，但当任务扩大，容易造成任务累计过多，而其他资源长期空闲。

2、max-min算法