云机器人平台下面向服务质量的任务调度策略研究

摘要

随着云计算技术的快速发展，云机器人已成为家庭服务机器人的重点研究方向之一。机器人在任务执行过程中，根据用户需要会向云端发送多种任务请求;在多机共存环境下，多个机器人也会在同一时间段向云端发送不同的请求。因此，如何实时、高效地对用户任务进行调度，是云机器人系统中亟待解决的核心问题，具有重要的理论意义和实际价值。本文针对山东大学服务机器人实验室环境的特点，搭建了一个小型的IaaS(Infrastructure as a Service)类云管理平台，实现了对一定量基础设施的管理与监控。其次深入研究了云环境中的任务调度问题，针对批模式和在线模式分别设计了相应的调度策略。本文的工作主要可分为以下几个部分:
　　(1)云管理平台CloudStack的搭建。随着实验室环境中基础设施数量的逐渐增多，为了实现统一管理与监控，本文选用了功能与界面都相对友好、安装难易程度可接受且开源的CloudStack为基本框架，完成了小型IaaS类私有云平台的搭建。其中，一台物理机充当管理节点并配置了MySQL数据库、开启了NFS(NetworkFile System)服务作为主存储使用，另一台作为KVM(Kernel-based Virtual Machine)宿主机使用。管理节点统一处理用户请求，借助MySQL记录系统中的各类信息并监控计算节点、存储和VM(Virtual Machine)等的状态，帮助管理员和用户了解当前整个系统中各部分的运行情况，方便应对突发状况。计算节点从管理节点处获得相关信息并最终完成用户请求。功能测试表明:该系统运行正常且可以顺利完成相应功能，为来访用户提供计算与存储资源。
　　(2)研究云环境中任务的批调度模式并设计相应的调度策略。针对云环境中的大量用户任务，提出了一种面向服务质量的静态多任务混合调度算法。该算法考虑了任务在不同资源节点上的执行差异，将该差异与自定义的优先级相结合得到任务权重。具体执行过程中，以任务权重由高到低形成分配顺序，并结合贪婪算法的基本思想来避免负载失衡。仿真结果表明，该算法能够处理实际云环境中任务多且复杂的情况，可有效提高云机器人系统的系统性能与服务质量。
　　(3)研究云环境中任务的在线调度模式并设计相应的调度算法。针对云环境中用户任务到达的不确定性，提出了一种面向服务质量的动态改进蚁群算法。该算法以任务的动态到达为基础，以任务的到达时间及各任务对资源的需求量来衡量优先级的高低;在任务分配过程中，又综合考虑了节点固有执行能力、当前负载情况等多种因素。仿真结果表明该算法能够适应动态的云计算环境，在顺利完成用户任务的前提下明显提高了负载均衡能力和服务质量。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 云管理系统发展现状

1．2．2 云任务调度策略研究现状

1．3 本文主要研究内容

1．4 论文的章节安排

第二章 相关概念与技术

2．1 云计算概述

2．1．1 基本概念与特点

2．1．2 云计算分类

2．2 云计算关键技术

2．2．1 虚拟化技术

2．2．2 并行编程模型

2．2．3 分布式海量数据存储技术

2．2．4 海量数据管理技术

2．2．5 信息安全技术

2．3．1 云平台概述

2．3．2 典型云计算平台

2．4 本章小结

第三章 CloudStack平台的搭建与使用

3．1 需求分析

3．2 CloudStack云平台简介

3．2．1 基本概念与特点

3．2．2 体系架构

3．2．3 网络功能

3．3 CloudStack平台的实现

3．3．1 CloudStack系统架构的规划与配置

3．3．2 CloudStaek的环境搭建

3．3．3 CloudStack的系统测试与分析

3．4 本章小结

第四章 面向服务质量的静态多任务混合调度算法研究

4．1 静态云计算任务调度的基本问题

4．1．1 任务调度模型概述

4．1．2 云计算任务调度目标

4．2 面向服务质量的静态多任务混合调度算法设计

4．2．1 算法核心模块

4．2．2 PAW算法描述

4．3 实验仿真与性能分析

4．3．1 CloudSim功能与特点简介

4．3．2 实验参数的选定

4．3．3 实验结果及其性能分析

4．4 本章小结

第五章 基于改进蚁群算法的动态云任务调度策略研究

5．1 动态任务调度问题概述

5．2 蚁群算法

5．2．1 原理与概念

5．2．2 标准蚁群算法的特点

5．3．1 优化模型的建立

5．3．2 动态环境下改进蚁群算法设计

5．4 实验仿真与性能分析

5．4．1 仿真环境配置

5．4．2 实验测试与性能分析

5．5 本章小结

第六章 工作总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

致谢

硕士期间发表的论文和科研成果

硕士期间参加的科研工作