混合云中基于BP神经网络时间预测的任务调度方法

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摘要

本发明公开了一种混合云中基于BP神经网络时间预测的任务调度方法，本发明提出的调度方法模型由3部分组成：(1)BP神经网络时间预测，根据Map和Reduce任务的影响因素训练BP神经网络模型，然后用此模型进行Map和Reduce任务的执行时间预测。(2)私有云中任务调度，为了提高私有云资源利用率的同时节约公有云成本，任务首先在私有云中调度，根据预测任务的执行时间，把任务调度到最早完成时间的资源。将不能满足截止时间的任务调度到公有云资源执行。(3)公有云中任务调度，预测任务在公有云资源的执行时间，求解满足截止时间且成本最小的公有云资源。本发明降低了任务的响应时间，提高了QoS满意率，达到了最大化私有云利用率和最小化公有云成本的目的。

基本信息

专利标题：

混合云中基于BP神经网络时间预测的任务调度方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN108009023A

申请号：

CN201711230353.0

公开（公告）日：

2018-05-08

申请日：

2017-11-29

授权号：

CN108009023B

授权日：

2022-06-03

发明人：

李春林孟川力毛习均杜书猛赵亚辉张鹏

申请人：

武汉理工大学

申请人地址：

湖北省武汉市洪山区珞狮路122号

代理机构：

武汉开元知识产权代理有限公司

代理人：

潘杰

优先权：

CN201711230353.0

主分类号：

G06F9/50

IPC分类号：

G06F9/50 G06N3/08