一种云计算数据中心资源的智能调度方法技术

本发明专利技术提供一种云计算数据中心资源的智能调度方法，所述方法包括（1）获取请求队列中当前请求；（2）执行请求修正一；（3）遍历资源队列并记录；（4）对结果进行判断；（5）调度运行。本发明专利技术解决了云计算环境下，请求处理过程中资源的动态确认和变化问题。在请求处理的不同环节，所需使用的资源是不同的。已有方案只能依据所有环节中资源使用最多的作为参考来调度资源，造成资源浪费。本发明专利技术中提出的方案，则可以根据请求运行中的资源变化情况，实时进行智能调整，一直保持较高的资源使用率。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供，所述方法包括（1）获取请求队列中当前请求；（2）执行请求修正一；（3）遍历资源队列并记录；（4）对结果进行判断；（5）调度运行。本专利技术解决了云计算环境下，请求处理过程中资源的动态确认和变化问题。在请求处理的不同环节，所需使用的资源是不同的。已有方案只能依据所有环节中资源使用最多的作为参考来调度资源，造成资源浪费。本专利技术中提出的方案，则可以根据请求运行中的资源变化情况，实时进行智能调整，一直保持较高的资源使用率。【专利说明】
本专利技术属于云计算技术，具体讲涉及。
技术介绍
云计算技术给信息系统带来了新的改变:所有资源都从直接购买的方式变为租赁方式；资源的使用不再是初始时确定，而是按需分配；所有用户不再是独占独立的物理资源，而是通过虚拟资源的方式共享同一物理资源。云计算环境给用户呈现出了无限容量的资源，用户可以根据需要来动态的增加或减少资源。云计算技术在给用户带来便利的同时，也带来了新的挑战。从云计算服务运营商的角度，期望物理资源能得到高的利用率从而获得更多的回报，然而用户则期望在满足计算需求的前提下，尽量的减少使用开支。这两方面需求同时满足的程度依赖于云计算资源的分配、调度方法。在云计算环境中，由于资源的多样性和多变性，使得我们无法找出一种最优的资源调度方案来满足上述需求，而只能是在接近最优的情况下来寻求问题的实际可行的解决方案。现有技术包括:动态规划技术，即使用背包算法，将所有用户的请求按资源使用量的大小进行排序，将所有资源按其容量大小也进行排序，然后使用背包算法，给出在资源受限情况下可以满足用户需求的最优解。打分矩阵技术，将所有的资源特征依照其参数形成一个资源矩阵，将所有的资源请求依照其参数形成一个请求矩阵。由于资源的参数有多个维度，比如一个典型的请求包括CPU计算能力、磁盘容量、网络带宽等，则无论是资源矩阵还是请求矩阵都有对应于不同维度的多个实例。打分矩阵技术中，先以其中的一种维度将其对应的资源矩阵和请求矩阵排序，然后其它剩余维度对应的资源矩阵和请求矩阵也已相同顺序进行排序。所有矩阵的排序完成后，依据资源矩阵和请求矩阵的匹配程度对所有局针对进行打分，打分结果汇总后作为此类型排序方案的分值。相同的方法，换另一种维度对资源矩阵和请求矩阵进行排序并得到打分值。所有维度都进行一遍后，将所有分值进行比较，选取匹配度最高的排序方法作为最终的资源调度方案。最优分配技术，具体包括立即分配、最优匹配、限期分配等资源分配方式。其中，立即分配指的是请求一旦到达，就立即从可用资源中选出可以满足需求的资源进行分配，如果没有可用资源，则拒绝该请求。最优匹配和立即分配类似，但并不是找到可以满足需求的资源就立即进行分配，而是做标记后继续向后寻找，最终遍历所有资源后，从中挑出资源最小的进行分配。限期分配指的是每次都将即将过期的请求作为需求对象，然后从所有列表中寻找可满足该请求的资源并分配。其中，动态规划技术中，只能考虑请求和资源的某一方面属性，比如CPU计算能力，而忽视了其它方面的属性，这往往会导致实际运行中，由于其它方面的需求得不到满足而使任务无法执行。打分矩阵技术则弥补了动态规划技术的不足，它充分考虑了请求和资源的多维属性，但该方案实现开销较大，无法适应云计算环境中海量的资源和请求的情况。最优分配技术的多种【具体实施方式】互为补充，简单易行，但实际使用中，一旦配置完成，仅能使用其中的一种资源分配方式，存在不足。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提出了，根据云计算环境中请求执行过程中的资源使用情况，动态智能调整所分配的资源量，在不影响请求服务质量的前提下，提高物理资源使用率。本专利技术的目的是采用下述技术方案实现的:，其改进之处在于，所述方法包括(I)获取请求队列中当前请求；(2)执行请求修正一；(3)遍历资源队列并记录；(4)对结果进行判断；(5)调度运行。优选的，所述步骤(I)包括将云计算环境中的请求进入请求队列，从请求队列中取出队首请求。优选的，所述步骤(2)包括将请求的CPU计算能力，硬盘容量和网络带宽，在原有基础上增加一个修正值，修正值为原值的1/5。优选的，所述步骤(3)包括遍历资源队列，对需求的资源时做标记。优选的，所述步骤(4)包括对带标记的资源，选取其中资源最小的作为命中对象，处理该请求。优选的，所述步骤(4)包括遍历结果无法找到合适资源，则将请求重新进入请求队列尾端，等待下一次调度。优选的，所述步骤(5)调度运行中划分为至少一个时间片执行，设置时间阈值，调度运行时间片规定的时间。优选的，所述步骤(5)包括判断上一个时间片结束时，是否进行了资源修正；未修正或修正的方向不同，则按修正方式二进行修正；和进行修正，并且同为向上或向下修正，则按修正方式三进行修正。进一步地，所述修正方式二包括修正值为当前资源值的1/5，即向上超过阈值时，请求资源在原值的基础上增加1/5 ;向下超过阈值时，请求资源在原值的基础上减少1/5。进一步地，所述修正方式三包括修正值为上次修正值得2倍，即上次向上或向下的修正值为1/5，则本次向上或向下的修正值为2/5。与现有技术比，本专利技术的有益效果为:本专利技术解决了云计算环境下，请求处理过程中资源的动态确认和变化问题。云计算环境中，请求者自身对资源需求往往缺乏正确的预估，导致直接按照原始请求来分配并调度云资源会造成资源的极大浪费，造成资源率低下和云用户成本上升。另一方面，随着应用的不断发展，云计算环境下的请求处理时间也逐渐变长。在请求处理的不同环节，所需使用的资源是不同的。已有方案只能依据所有环节中资源使用最多的作为参考来调度资源，造成资源浪费。本专利技术中提出的方案，则可以根据请求运行中的资源变化情况，实时进行智能调整，一直保持较高的资源使用率。【专利附图】【附图说明】图1为本专利技术提供的流程图。图2为本专利技术提供的中基于时间片的智能调度流程图。【具体实施方式】下面结合附图对本专利技术的【具体实施方式】作进一步的详细说明。如图1所示，本专利技术将云计算环境中的请求首先进入请求队列。处理时，首先从请求队列中取出队首请求，但并不直接在资源队列中寻找匹配的资源，而是先对请求按修正方式一进行修正。修正方式一具体指将请求的各个参数，如CPU计算能力，硬盘容量和网络带宽，都在原有基础上增加一个修正值，修正值为原值的1/5。使用修正后的请求，遍历资源队列，遇到满足需求的资源时做标记。遍历完成后，对比所有带标记的资源，选取其中资源最小的作为命中对象，使用它来处理该请求。如果遍历结果无法找到合适的资源，则将请求重新进入请求队列尾端，等待下一次调度。对于处理时间较长的调度，以5分钟为限，则划分为多个执行时间片，每个时间片5分钟，每次调度运行仅能运行时间片规定的时间。时间片结束，而请求尚未处理完者，则根据图2所示流程，对该请求进行修正后重新进入请求队列，等待下次调度。如图2所示，请求修正包括修正方式二和修正方式三两种。其判断依据是，以资源提供值作为参考，如果请求运行当前实际使用资源值低于70%则认为向下超过阈值，如果高于90%则认为是向上超过阈值。无论是向上还是向下超过阈值，都需要对请求的资源参数进行修正；但在修正之前，需判断此次修正之前的上一个时间片结束时，是否也进行了资源修正。如果没本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种云计算数据中心资源的智能调度方法，其特征在于，所述方法包括（1）获取请求队列中当前请求；（2）执行请求修正一；（3）遍历资源队列并记录；（4）对结果进行判断；（5）调度运行。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：许建卫，
申请(专利权)人：无锡城市云计算中心有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32