基于PEPA的云计算任务调度性能分析

冷 迪

（深圳供电局有限公司，深圳 518000）

云计算任务调度性能是在云计算背景下操作系统的重要组成部分，而对于实时操作系统，任务调度直接影响其实时性能。任务调度性能在常规模式下可分为可打断性能及不可打断性能，可打断性能指的是实时系统基本功能，关键在于可以防止优先级倒置。不可打断性能指的是以服务为第一出发点，不可中断。将配置按照性质可分为两种：一种是集成事件驱动调度，指的是中断的优先级与任务的优先级相对应，中断只有在其优先级高于正在执行的任务时才会被处理器响应。另一种是非集成事件驱动调度，任务通过外部中断启动，中断优先级与相关任务优先级没有关系。本文提出的基于PEPA的云计算任务调度性能分析方法就是一种可打断性能，PEPA属于一个定时器类，通过PEPA可以为指定的定时任务进行配置。PEPATask类是一个定时任务类，该类实现了Rdbvdrble接口，缺点是异常未检查会及时中止线程。

1 基于PEPA的云计算任务调度性能分析方法

考虑到任务调度分配速度是提高基于PEPA的云计算任务调度性能分析方法的关键因素。因此，在基于PEPA的云计算任务调度性能分析中，首先通过基于PEPA的动态任务调度算法设计，在此基础上分析云计算可打断任务调度性能。

1.1 基于PEPA的动态任务调度算法

基于PEPA的动态任务调度算法指的是事件驱动调度算法，事件驱动调度算法可以根据事件的先后以及任务的优先级安排任务的执行。事件驱动调度的实施依赖外部硬件设备，通过产生中断方式为任务调度提供信号。在任务调度提供信号过程中，可根据PEPA为指定的定时任务进行配置，任务调度分配速度是在PEPA定时任务进行配置中决定云计算任务调度性能评价指标的关键因素。为证明基于PEPA的任务调度分配速度更加快速、高效，设基于PEPA的任务调度分配速度为Wh，求得任务调度分配速度，如公式（1）所示：

式中：G指的是在速率Wh下云计算任务调度执行动作类型；re指的是云计算任务调度执行概率；dt指的是任务调度性能内部动作，P表示资源节点间的性能距离。

1.2 分析云计算可打断任务调度性能

面对传统的云计算任务调度性能分析方法表达内容和表达能力有限的情况，尤其是面对状态空间大，性能评价指标低，在任务调度分配速度慢的情况下会经常出现。基于PEPA的云计算任务调度性能分析方法可以有效提高任务调度分配关键因素之间发展趋势的相异程度，进行相应的关联分析。云计算任务调度的流程图。揭示了云计算云计算可打断任务调度的工作过程。通过分析云计算可打断任务调度性能实现实时对原始任务的调度分配，致力于寻找云计算任务调度变动的规律，从而生成具有较强规律性的数据序列，然后提高云计算任务调度性能的评价指标。如图1所示：

图1 云计算任务调度流程图

2 对比实验

2.1 实验准备

为了确保基于PEPA的云计算任务调度性能分析方法的优越性，针对云计算任务调度分配速度进行实验。为确保实验结果的准确性，整体实验均在统一环境下进行，首先采用传统的云计算任务调度性能分析方法进行调度，再采用文章设计的基于PEPA的云计算任务调度性能分析方法实施同样操作步骤，设置传统的云计算任务调度性能分析方法为对照组。为了保证实验的有效性，将实验次数设为5次。

2.2 实验结果分析与结论

根据上述设计的实验，将两种方法下的云计算任务调度分配速度进行对比。采集5组实验数据，将两种方法调度下的云计算任务调度分配速度对比情况进行整理，实验结果。如图2所示：

图2 调度分配速度比图

通过图2可得出如下结论：本文设计的基于PEPA的云计算任务调度性能分析方法的云计算任务调度分配速度更快。

3 结束语

通过实验表明，在一般情况下，基于PEPA的云计算任务调度性能分析方法比传统的云计算任务调度性能分析方法，更能够提高云计算任务调度分配速度。因此，基于PEPA的云计算任务调度性能分析方法是提高云计算任务调度分配速度的重要保障。