虚拟云下满足多重约束的时限敏感任务调度算法

　　目前以虚拟云服务平台作为强大计算平台的虚拟云环境下，许多现存调度方法致力于合并虚拟机以减少物理机数目，从而达到减少能源消耗的目的，但会引入高额虚拟机迁移成本；此外，现存方法也没有考虑导致用户高额支付成本的成本因子影响。以减少云服务提供者能源消耗和云服务终端用户支付成本为目标，同时保障用户任务的时限要求，提出一种能源与时限可感知的非迁移调度（ EDA-NMS）算法。EDA-NMS利用任务时限的松弛度，延迟宽松时限任务的执行从而无需唤醒新的物理机，更无需引入虚拟机动态迁移成本，以达到减少能源消耗的目的。多重扩展实验结果表明，EDA-NMS采用成本和能耗有效的虚拟机实例类型组合方案，与主动及响应式调度（PRS）算法相比，在减少静态能耗的同时，能更有效地满足用户关键任务的敏感时限并确保用户支付成本最低。