支持截止期敏感应用的数据流任务调度方法

摘要

当前,数据流上的实时处理系统大多关心平均元组延时最小化要求,而很少考虑每个元组的截止期要求.提出一种实时的自适应批任务调度策略--ATS(adaptive batch task scheduling),以支持时变突发的数据流上关键任务的严格截止期需求.ATS调度策略可以降低调度开销和过期处理开销,从而实现截止期错失率最小化和有效任务完成率最大化.提出了最优调度单位概念--批粒度,设计了闭环反馈控制机制,以在不可预测的数据流环境中自适应地动态选择最优批大小.理论分析和实验表明了ATS批调度策略的有效性和高效性.