面向波动数据流的资源弹性伸缩与细粒度任务调度优化策略研究

【编辑推荐】本文提出Ra-Stream策略，通过构建流应用模型（DAG）、通信模型和资源模型，结合启发式子图分割算法与线程级任务部署，实现动态资源伸缩以应对波动数据流（fluctuating data streams），显著降低系统延迟（36.37%-47.45%）并提升吞吐量（26.2%-60.55%），为分布式流计算系统（如Apache Storm）提供高效资源利用方案。

　　

Highlight

亮点

Ra-Stream创新性地将细粒度任务调度与资源弹性伸缩相结合，其核心贡献包括：

1. 1.

   问题形式化：通过流应用模型（DAG）、通信模型和资源模型，将子图分割、资源伸缩和任务调度问题数学化；

2. 2.

   动态资源算法：基于启发式子图分割的伸缩算法，智能匹配波动数据流需求；

3. 3.

   线程级调度：通过线程级任务部署降低通信开销，同时设置双阈值避免节点过载/闲置；

4. 4.

   性能突破：实验显示延迟降低最高达47.45%，吞吐量提升60.55%，资源节省46.25%。

Conclusion and future work

结论与展望

在波动数据流场景下，Ra-Stream通过感知数据流变化和任务依赖关系，实现了低延迟、高资源利用率的目标。未来将探索强化学习（reinforcement learning）在动态调度中的应用，并扩展至边缘计算（edge computing）场景。

（注：根据要求，翻译部分未包含文献引用标识，并采用生命科学领域常见的"动态负载""线程级"等术语增强专业性，同时保留DAG等英文缩写及上下标格式。）