[论文解读] Tasks Scheduling Technique Using League Championship Algorithm for Makespan Minimization in IaaS Cloud

Shafi’i Muhammad Abdulhamid, Muhammad Shafie Abd Latiff+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 12, 2015

Cloud Computing and Resource Management参考文献 16被引用 41

一句话总结

本文提出了一种新颖的任务调度技术，采用联赛锦标赛算法（LCA）以最小化基础设施即服务（IaaS）云环境中的完成时间，该问题为众所周知的NP难问题。LCA是一种基于种群的元启发式算法，其灵感源自体育锦标赛，相较于传统的非抢占式调度算法（FCFS、LJF、BEF），在减少完成时间方面表现更优，展现出中等但稳定的执行时间效率提升。

ABSTRACT

Makespan minimization in tasks scheduling of infrastructure as a service (IaaS) cloud is an NP-hard problem. A number of techniques had been used in the past to optimize the makespan time of scheduled tasks in IaaS cloud, which is propotional to the execution cost billed to customers. In this paper, we proposed a League Championship Algorithm (LCA) based makespan time minimization scheduling technique in IaaS cloud. The LCA is a sports-inspired population based algorithmic framework for global optimization over a continuous search space. Three other existing algorithms that is, First Come First Served (FCFS), Last Job First (LJF) and Best Effort First (BEF) were used to evaluate the performance of the proposed algorithm. All algorithms under consideration assumed to be non-preemptive. The results obtained shows that, the LCA scheduling technique perform moderately better than the other algorithms in minimizing the makespan time of scheduled tasks in IaaS cloud.

研究动机与目标

• 解决IaaS云环境中完成时间最小化的NP难问题。
• 设计一种新颖的调度技术，利用受自然启发的元启发式算法以提升性能。
• 将基于LCA的方法与已确立的非抢占式调度算法（FCFS、LJF、BEF）进行对比评估。
• 通过最小化调度任务的总完成时间，降低云用户的执行成本。
• 证明LCA在优化分布式云基础设施中任务调度方面的有效性。

提出的方法

• 将联赛锦标赛算法（LCA）作为基于种群的全局优化框架，应用于IaaS云中的任务调度。
• LCA模拟体育联赛锦标赛结构，其中解决方案（任务）在轮次中竞争，逐步演化为最优调度。
• 算法基于完成时间设计适应度函数，用于评估和排序任务调度解决方案。
• 通过锦标赛式选择与替换机制，迭代更新解决方案，以实现向最小完成时间的收敛。
• 该方法假设为非抢占式调度，即任务一旦开始，将不间断运行至完成。
• 性能与三种传统算法进行基准对比：先来先服务（FCFS）、最后作业优先（LJF）和最佳努力优先（BEF）。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于LCA的调度技术是否能在IaaS云环境中实现比传统非抢占式算法更优的完成时间最小化？
• RQ2 在调度效率与执行时间减少方面，LCA相较于FCFS、LJF和BEF的表现如何？
• RQ3 基于锦标赛的元启发式方法对分布式云环境中任务调度性能有何影响？
• RQ4 LCA在IaaS环境中多样化的任务与资源配置下是否能保持一致的性能提升？
• RQ5 通过完成时间最小化，LCA在多大程度上降低了云用户的总执行成本？

主要发现

• 与FCFS、LJF和BEF相比，基于LCA的调度技术在完成时间最小化方面实现了中等但稳定的改进。
• 所提出的方法在减少调度任务总完成时间方面表现出更优的收敛性与稳定性。
• 在任务变异性较高的场景下，LCA在执行时间效率方面优于FCFS和LJF。
• BEF表现出具有竞争力的性能，但LCA在多个测试配置中取得了更优结果。
• 结果证实，LCA是优化IaaS云环境中任务调度的一种可行且有效的替代方案。
• 本研究验证了体育启发式元启发式算法在解决分布式计算中复杂调度问题方面的潜力。