一种云工作流调度方法技术

本发明专利技术提供了一种云工作流调度方法，构建以资源需求量最小为目标，以任务截止期为约束条件的调度模型，然后搜索所述调度模型的最优解，按照最优解所对应的调度方案对云工作流进行调度；使用混合自适应迭代局部搜索方法搜索所述调度模型的最优解。本发明专利技术通过迭代局部搜索寻找多模态云服务工作流的调度方法要比现有技术效率要高，主要体现在找解的速度和解的效率两方面，在任务截止期内快速地找到一种资源分配方法，使用户任务能够高效完成并使花费成本最小，为用户节省了时间成本和经济成本。

【技术实现步骤摘要】
技术邻域本专利技术涉及资源调度领域，特别是涉及云环境下带截止期约束的多模态云服务工作流的迭代局部搜索方法调度方法，属于云计算资源调度领域。
技术介绍
随着互联网的网络规模不断扩大，互联网所需处理的业务量也随之快速增长。如何处理海量的数据与服务，以有效地为用户提供方便、快捷的网络服务，已成为当前互联网发展面临的一个问题。在这种背景下，基于分布式计算特别是网格技术的发展，产生了一种新型服务计算模型：云计算[1]。云计算是一种能够通过网络以便利的、按需的方式访问一个可配置的计算资源共享池(包括网络、服务器、存储、应用和服务等)的模式，这个资源共享池能以最少的管理开销及最少的与供应商的交互，迅速配置、提供或释放资源。在云计算中，任何事物都是服务，一般可分为三个层次：基础设施即服务(Infrastructure as a Service，IaaS)、平台即服务(Platform as a Service，PaaS)和软件即服务(Software as a Service，SaaS)。云计算的主要优势在于：能够迅速地降低硬件成本和提升计算能力以及存储容量；用户可以以极低的成本投入获得极高的计算品质，而不用再投资购买昂贵的硬件设备，进行频繁的保养与升级。由于上述优点，云计算的规模会非常大；区别于网格的独占式资源分配模式，云环境中的资源将会被所有的用户同时共享，以保证对延迟敏感的作业在云上也能够很好地运行。所以云计算的核心问题是资源管理，它对计算资源的分配算法有着严格苛刻的要求。IaaS是更高层次服务(如PaaS、SaaS)的基础，它允许云服务提供商以虚拟机(VirtualMachines，VMs)的方式将资源租赁给云用户。云用户根据需求选择VM实例，但是云用户请求的到达是随机的，同时所需的VM实例资源的类型和数量是未知的，因此可能会发生众多请求同时到达的情况，IaaS提供商不能保证以有限的资源同时满足所有用户的要求并确保用户的服务质量。大规模科学问题的许多应用包括一系列的合作任务，需要许多计算资源来完成。描述这些复杂应用的一个简单有效的方式是利用工作流技术。工作流为科学应用的描述构造了一个普通模型。工作流一般由带有节点和边的有向无环图表示，点表示任务,边表示任务之间的数据。工作流可以描述一个应用的所有的行为和结构，并且不需要目标的运
行环境。工作流技术已经变成一个强大的工具，可以方便有效的为科学应用的发展提供技术支持。资源供应有两种方式：一种是完全弹性分配方式，服务提供商可以根据用户需求迅速地为用户分配资源，当资源闲置时，迅速地将资源释放。另一种是静态资源分配方式，根据工作流结构和数量估计一段时间内所需的资源数量，然后给用户分配相应的资源。本专利技术使用第二种分配方式，即静态资源分配方式。因为弹性按需分配资源不是经济有效的，频繁地分配和释放资源需要很大的初始化和清理开销。目前，关于带截止期约束的工作流调度方法的重要性，许多研究者都提出了关于解决工作流调度问题的方法，其中著名的方法是时间平衡调度方法[2]和分时平衡调度方法[3]。这些方法主要特点能够在一定程度上能够有效的找到合适的解决方法，但缺点是过程比较复杂，并且解的效果不是很好，不能在最大程度上为用户节省成本和保证服务质量。因此，本专利技术提供一个基于迭代局部搜索的调度方法，能够高效的为用户节省服务成本和提高服务质量。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术是提出一个运资源分配框架和方法来利用云模型从IaaS服务提供商的申请合适的资源，在任务截止期内快速地找到一种资源分配方法，使用户任务能够高效完成并使花费成本最小，从而保证用户服务质量。一种云工作流调度方法，构建以资源需求量最小为目标，以任务截止期为约束条件的调度模型，然后搜索所述调度模型的最优解，按照最优解所对应的调度方案对云工作流进行调度；使用混合自适应迭代局部搜索方法搜索所述调度模型的最优解，具体包括以下步骤：步骤A、初始化任务调度序列和任务对应模态序列，组成初始解作为当前解；步骤B、对当前解进行多邻域迭代局部搜索，寻找到一个局部最优解替代当前解；具体包括：步骤B1、对工作流调度序列中的每一任务节点构造插入邻域和交换邻域，根据邻域标准选择合适的邻域进行搜索，得到一个局部最优解；步骤B2、根据得到的解计算目标函数最小资源需求量，并与上一次记录的资源最小量作比较，并记录下它们的差值作为本次解的提高部分；步骤B3、将本次解的提高部分与上次解的提高部分进行比较，如果满足一定比率，
则满足邻域标准；如果不满足邻域标准，则选择另一种邻域结构进行局部搜索，寻找当前局部最优解；步骤B4、遍历工作流中的所有节点即可得到当前迭代的最优解。对所述步骤B中局部搜索的最优解进行扰动形成新的解，并选择一个新的解作为下轮迭代的新起点；具体包括：步骤C1、对任务调度序列进行扰动，以一定概率对任务序列进行插入扰动多次，以另一概率进行交换扰动多次；扰动后新生成的任务调度序列符合拓扑序列；步骤C2、对任务调度序列所对应的模态进行扰动，在当前模态的前一模态或后一模态中随机选择一模态作为扰动后新的模态；步骤C3、从多次扰动形成的候选解集中选择一个最优解作为下一轮迭代的新起点。有益效果：本专利技术通过迭代局部搜索寻找多模态云服务工作流的调度方法要比现有技术效率要高，主要体现在找解的速度和解的效率两方面，为用户节省了时间成本和经济成本。附图说明图1是本专利技术实现的多模态云计算工作流调度模型图。图2是本专利技术的多模态工作流调度方法的框架流程图。图3是本专利技术实施例的混合迭代局部搜索方法的流程图。图4是本专利技术的解的扰动过程的流程图。图5是本专利技术产生下轮迭代的解的新起点流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的技术方案进行详细说明：工作流任务包括许多活动，活动之间有偏序约束关系，需要从云服务代理商中申请需要的资源来运行。每个活动节点有多种运行方式，如果当前活动申请到的资源多，则执行时间短；反之则执行时间长。工作流项目需在一个截止期内完成。云提供的资源无限多，我们可以申请足够多的资源分配给任务，但所带来的问题是很多资源的利用率不高，在整个使用项目运行期间，资源只在一小段时间内被使用，而在更多的时段上是闲置的，在资源浪费的同时，也付出了高昂的租用成本。因此，我们要提出一个云环境下任务资源的分配方法，在截止期内高效的完成任务的同时，能够使资源得到充分的利用，
同时也使租赁的成本降到最低。这个多模态云计算工作流调度过程模型如图1所示，具体步骤如下：(1)云服务提供商向云服务代理模块注册自己的服务，云服务代理记录登记并向社会公布这些云服务；(2)用户向云服务代理模块提交需求说明文档和服务质量文档；(3)云服务代理模块把用户的需求服务文档和服务质量文档传递给云分析模块，云分析模块根据上述文档，把用户任务拆分成具有偏序关系的活动；(4)云分析模块将这些子任务提交给云调度模块，由云服务提供商为子任务提供合适的云服务。在满足租户服务质量的情况下，找出一个合适调度和模态，提交给云服务代理商；(5)云服务代理商根据生成的调度和模态，代表用户与云服务提供商签订服务等级协议；(6)云服务代理商根据上述的调度通知云服务提供商为用户提供合适的资源为用户进行服务。本专利技术针对云计算环境本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种云工作流调度方法，构建以资源需求量最小为目标，以任务截止期为约束条件的调度模型，然后搜索所述调度模型的最优解，按照最优解所对应的调度方案对云工作流进行调度；其特征在于，使用混合自适应迭代局部搜索方法搜索所述调度模型的最优解，具体包括以下步骤：步骤A、初始化任务调度序列和任务对应模态序列，组成初始解作为当前解；步骤B、对当前解进行多邻域迭代局部搜索，寻找到一个局部最优解替代当前解；具体包括：步骤B1、对工作流调度序列中的每一任务节点构造插入邻域和交换邻域，根据邻域标准选择合适的邻域进行搜索，得到一个局部最优解；步骤B2、根据得到的解计算目标函数最小资源需求量，并与上一次记录的资源最小量作比较，并记录下它们的差值作为本次解的提高部分；步骤B3、将本次解的提高部分与上次解的提高部分进行比较，如果满足一定比率，则满足邻域标准；如果不满足邻域标准，则选择另一种邻域结构进行局部搜索，寻找当前局部最优解；步骤B4、遍历工作流中的所有节点即可得到当前迭代的最优解。

【技术特征摘要】
1.一种云工作流调度方法，构建以资源需求量最小为目标，以任务截止期为约束条件的调度模型，然后搜索所述调度模型的最优解，按照最优解所对应的调度方案对云工作流进行调度；其特征在于，使用混合自适应迭代局部搜索方法搜索所述调度模型的最优解，具体包括以下步骤：步骤A、初始化任务调度序列和任务对应模态序列，组成初始解作为当前解；步骤B、对当前解进行多邻域迭代局部搜索，寻找到一个局部最优解替代当前解；具体包括：步骤B1、对工作流调度序列中的每一任务节点构造插入邻域和交换邻域，根据邻域标准选择合适的邻域进行搜索，得到一个局部最优解；步骤B2、根据得到的解计算目标函数最小资源需求量，并与上一次记录的资源最小量作比较，并记录下它们的差值作为本次解的提高部分；步骤B3、将本次解的提高部...

【专利技术属性】
技术研发人员：李小平，张跃，朱夏，刘宁，徐海燕，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32