申请/专利权人：山东大学

申请日：2020-08-04

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN111882134B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q30/0601;G06F9/48

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2020.11.20#实质审查的生效;2020.11.03#公开

摘要：本公开提供了一种云计算服务调度方法、系统、介质及电子设备，存在运行作业队列和等待作业队列，获取云计算服务系统的实时运行状态数据；当云计算服务系统有空闲的计算实例时，将运行作业队列的作业调度到空闲计算实例上运行；当下一个时隙要运行的作业总数量小于云计算服务系统中现存的实例数量时，在等待队列中按照价格从高到低选取作业调度到空闲的实例上运行，当下一个时隙要运行的作业总数量大于云计算服务系统中现存的计算实例数量时，根据实例的最优投标价格得到的权衡参数评估要购买的计算实例数量；本公开在时隙系统中使得云服务系统可根据参数的大小来实现对收入和稳定的权衡，实现了云服务系统的收益最大化和稳定排队队列的双重目标。

主权项：1.一种云计算服务调度方法，其特征在于，存在运行作业队列和等待作业队列，包括以下步骤：获取云计算服务系统的实时运行状态数据；当云计算服务系统有空闲的计算实例时，将运行作业队列的作业调度到空闲计算实例上运行；当下一个时隙要运行的作业总数量小于云计算服务系统中现存的实例数量时，在等待队列中按照价格从高到低选取作业调度到空闲的实例上运行；当下一个时隙要运行的作业总数量大于云计算服务系统中现存的计算实例数量时，根据实例的最优单位时隙投标价格得到的权衡参数评估要购买的计算实例数量；根据李雅普诺夫优化计算云服务计算系统中设定的最优单位时隙投标价格；具体为：引入李雅普诺夫函数； 根据李雅普诺夫漂移： 因为到达和运行都是有界，取条件期望得到： 上界常数值为B，取条件期望为：ΔQt＝E{LQt+1-LQt|Qt}9再引入设置的收益模型:Γt＝Nt+Xtvt-NtP2-XtP14其中，Nt是当前时隙空闲reserved实例数量，Xt是此时隙需要购买的on-demand实力数量，vt是服务提供商的单位时隙投标价格，高于此价格的投标才会被运行，这个模型就是收入减去成本而得到的净收入；假设每个时隙用户作业的投标价格服从均匀分布，服务提供商在t时隙服务的收益公式变为： 其中，是服务提供商设定的最高单位投标价格，P1是云提供商处on-demand实例的单位时隙价格，且根据漂移加罚公式：加上参数V来调节收益与稳定，并取条件期望得到：ΔQt-VE{Γt|Qt}11 根据李雅普诺夫优化理论最小化上式右侧，保证稳定的情况下实现收益最大，并且通过参数V对两者进行了权衡，解答就可以获得服务提供商设定的最优单位时隙投标价格： 其中，是服务提供商设定的最高单位投标价格，P1是云提供商处on-demand实例的单位时隙价格，且V是权衡收入与稳定的参数；通过对最优单位时隙投标价格v*t的设置预估和计算队列长度： 所述稳定主要是指等待队列稳定。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东大学 一种云计算服务调度方法、系统、介质及电子设备

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