面向资源使用和持续时间不确定性任务的容量规划与调度

全球各组织定期安排作业（程序）以执行由最终用户决定的各种任务。随着云计算基础设施的广泛采用，我们的组织采用混合方法，同时使用云服务器和本地服务器。本工作的目标是为本地网格计算环境进行容量规划，即估算资源需求，并进行作业调度。我们方法的一个关键贡献是处理作业资源使用和持续时间的不确定性，这在金融行业尤为关键，因为随机市场条件显著影响作业特征。对于容量规划和调度，我们同时平衡两个相互冲突的目标：（a）最小化资源使用，（b）通过按其请求的截止日期完成作业来为最终用户提供高质量的服务。我们提出了使用确定性估计器和配对基于抽样的约束规划的近似方法。我们最佳方法（配对基于抽样的方法）在不损失服务质量的前提下，实现了显著降低的峰值资源使用。