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一种面向云际计算的异构工作流任务协同资源调度方法 

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申请/专利权人:江西锦路科技开发有限公司

摘要:云际计算通过网络将不同云服务商的云计算资源整合、供应和管理,从而执行不同复杂工作流应用的异构任务。然而,在多云环境下,任务执行顺序受数据和控制依赖约束,如果其中某些任务未能按时完成或出现故障将会导致工作流执行失败。本发明提出一种面向云际计算的异构工作流任务协同资源调度方法,用于环境成本与可靠性感知,方法将存在时序依赖关系的异构任务分层并计算各层截止时间,细粒度计算各异构任务的截止时间,估算任务使用各类资源的成本和可靠性,以平衡处理性能、成本开销和可靠性为目标,对多异构任务分配多云不同资源。能够同时满足任务执行的多目标需要,并充分利用资源的空闲时间片以提高资源利用率,进而节省云资源租赁成本。

主权项:1.一种面向云际计算的异构工作流任务协同资源调度方法,其特征在于,包括:异构工作流应用任务建模步骤:将异构工作流应用表示为W=T,U,D,其中,T为由|T|个任务组成的集合,U表示任务间依赖关系集合,D表示工作流应用到达和截止时间;计算任务执行时间步骤:计算第i个任务ti在第j类资源rj上的任务计算时间、文件传输时间、期望开始时刻、期望完成时刻、最晚完成时刻;计算任务的资源租用成本步骤:计算云服务商提供资源rj执行任务ti的计费周期数量、任务ti执行的资源rj租用成本;计算应用及任务可靠性步骤:计算任务ti执行资源rj随执行时间变化的可靠性、任务副本数量为m的并行系统可靠性,工作流应用W的可靠性为: ,其中,为任务ti执行资源rj随执行时间变化的可靠性;计算任务截止时间步骤:在工作流应用中设置开始任务和结束任务,然后将任务划分为Q个层次,从层次Q遍历到层次1,计算每个层次d的截止时间为: ,其中,Td为第d层任务集合,为工作流应用的任务执行时间,为每d层任务执行时间总和,ds和de分别表示每d层任务执行的开始和结束时刻;任务的资源分配步骤,包括:(1)计算任务ti在资源rj上执行的调度目标函数为: ,其中,为租用成本归一化,为任务ti执行资源rj随执行时间变化的可靠性,为租用成本所占权重,其取值区间为0≤≤1;(2)如果能够在截止时间之前完成任务并且可靠性满足阈值要求,计算调度目标函数值,选择具有最高函数值的资源rj,将任务ti分配到资源rj执行;(3)否则,将任务安排在具有最高性能的资源;任务调度完成后检查是否需要复制该任务,资源rj执行任务ti后工作流应用可靠性变化为: ,其中,是管理员为资源rj设置的可靠性参数;(4)如果大于设定的阈值Thr,则需要复制任务,为该任务分配给最便宜资源的空闲时间片执行任务副本;所述计算任务的资源租用成本步骤中的计费周期数量、租用成本,公式分别为: , ,其中,表示云服务商提供资源rj执行任务ti的计费周期数量,是资源的计价周期时间,表示任务ti执行的资源rj租用成本,crj是单位计费时间间隔资源rj的收费单价;所述计算应用及任务可靠性步骤中的任务ti执行资源rj随执行时间变化的可靠性为: ,其中,λ表示历史平均失效时间,fj是对资源rj操作频率归一化值;所述计算应用及任务可靠性步骤中的任务副本数量为m的并行系统可靠性的公式为: ;在所述步骤(2)之前,还包括:按照截止时间,对任务池中的任务ti进行升序排列;选择截止时间最早的任务,判断其是否能够在截止时间之前完成并且可靠性满足阈值要求;所述截止时间的计算方法包括:在Q个任务层次中,设定结束任务的层次为,开始任务的层次为;任务ti所在层次迭代计算为: ,其中,={1,2,···,Q},sucti为任务ti的后继任务,{sucti}为任务ti的后继任务集合;第d层任务集合为Td={ti|=d},计算工作流应用的任务执行时间总和为;比较dl和的数值大小,将dl和中的数值较大值设置为tmp,其中,为任务ti所在层次,dl为层次的截止时间;比较tmp和的数值大小,将tmp和中的数值较小值设置为任务ti的截止时间dlti。

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