一种支持任意流程结构的云工作流调度方法技术

本发明专利技术主要涉及一种支持任意流程结构的云工作流调度方法，属于信息技术及计算机领域，具体地说，它是一种对云计算环境下各种类型工作流模型都具有普遍适用性并考虑服务质量指标的云工作流调度算法。本发明专利技术方法是在截止期限约束下，以最小化云工作流执行费用为调度目标，通过有向图对任务进行建模，既保留了DAG图简单直观的建模优点，又适用于包括了选择、循环逻辑结构的工作流调度问题；通过对资源的静态匹配和动态调整进行任务调度，优化了资源的选择，具有很好的普适性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术主要涉及一种支持任意流程结构的云工作流调度方法，属于信息技术及计算机领域，具体地说，它是一种对云计算环境下各种类型工作流模型都具有普遍适用性并考虑服务质量指标的云工作流调度算法。
技术介绍
随着计算机互联网技术的发展成熟，云计算技术应运而生，经过了近十年各大IT企业和相关研究机构对云计算技术的实践和探索，云服务已受到越来越多国家、企业、个人的青睐，需求的不断增加促使国内外多家IT企业竞相推出了自己的云产品。然而，在云计算技术迅猛发展的同时，其产品的安全性、可靠性以及实用性等问题引起了供求双方以及相关领域学者的高度关注，其中，贯穿云计算应用全过程的任务调度问题就是一项重难点问题。由于云计算的调度问题是一个NP-hard(non-deterministicpolynomial-hard)问题，因此这类问题只能寻求一个有效的近似算法而不能精确求解，当前云工作流调度算法主要分为基于最大努力(best-effortbased)的工作流调度算法和基于QoS约束(QoSconstraintbased)的工作流调度算法两大类，前者类别的算法中常见的有动态关键路径算法DCP(DynamicCriticalPath)法、min-min法、HEFT(HeterogeneousEarliestFinishTime)法等，此类调度算法仅以获得最小执行时间为调度目标，不适用于具有商业性质的云工作流环境中；而后者类别的算法不仅考虑对工作流的执行时间进行优化，同时考虑执行费用的优化以及安全性、可靠性等非功能性指标。当前研究中，基于QoS约束的调度算法主要PCP(PartialCriticalPath)法、MCP(ModifiedCriticalPath)算法以及基于遗传算法、蚁群算法等典型的启发式算法。虽然已有诸多现有调度算法，但其中的大多数算法在实际运用中都存有一定局限，不具有对所有工作流模型结构的普适性，比如说基于DAG(DirectedAcyclicGragh)图的工作流调度算法，虽然表现形式上简单直观，并在一些实际的运用中也表现出了较好的性能，但这样的算法不适用于具有选择、循环逻辑控制结构的工作流调度问题中，其原因是DAG图不能描述具有选择、循环这两种逻辑结构的工作流模型。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出一种支持任意流程结构的云工作流调度方法。该方法是在截止期限约束下，以最小化云工作流执行费用为调度目标，通过有向图对任务进行建模，既保留了DAG图简单直观的建模优点，又适用于包括了选择、循环逻辑结构的工作流调度问题；通过对资源的静态匹配和动态调整进行任务调度，优化了资源的选择，具有很好的普适性。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的。本专利技术提出的一种支持任意流程结构的云工作流调度方法，其操作步骤为：步骤一、采用有向图对任务进行工作流建模。一个任务对应一个工作流，一个工作流通过一个三元组Ω(T,Λ,D)来描述，其中T为节点集合，T＝(T1,T2……Tn)，每个节点Ti对应工作流的各子任务，i∈[1,n]且i为正整数；Λ为有向边Tij的集合；Tij＝(Ti,Tj)，j∈[1,n]，j为正整数，且i≠j；Ti是Tj的直接前驱子任务，当Ti的所有的前驱任务完成后，Tj才能开始执行D表示所述工作流的执行截止期限，工作流任务必须在该截止期限内执行完毕并把结果返回给用户，如果工作流执行超过了该时间D，则表明服务提供商不能按照用户提出的要求提供服务，此时将按照规定向用户进行赔偿。任意子任务Ti都有节点输入特性(用符号表示)和节点输出特性(用符号表示)，LT∈{AND,OR,XOR本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种支持任意流程结构的云工作流调度方法，其特征在于：其操作步骤为：步骤一、采用有向图对任务进行工作流建模；一个任务对应一个工作流，一个工作流通过一个三元组Ω(T,Λ,D)来描述，其中T为节点集合，T＝(T1,T2……Tn)，每个节点Ti对应工作流的各子任务，i∈[1,n]且i为正整数；Λ为有向边Tij的集合；Tij＝(Ti,Tj)，j∈[1,n]，j为正整数，且i≠j；Ti是Tj的直接前驱子任务，当Ti的所有的前驱任务完成后，Tj才能开始执行D表示所述工作流的执行截止期限，工作流任务必须在该截止期限内执行完毕并把结果返回给用户，如果工作流执行超过了该时间D，则表明服务提供商不能按照用户提出的要求提供服务，此时将按照规定向用户进行赔偿；任意子任务Ti都有节点输入特性和节点输出特性LT∈{AND,OR,XOR}，AND表示“与”逻辑类型，OR表示“或”逻辑类型，XOR表示“循环”逻辑类型；和分别表示子任务Ti的直接前驱子任务与直接后继子任务；步骤二、对云服务资源建模；在步骤一操作的基础上，对云服务资源建模；在云环境下，对于任意一项子任务Ti，均存在多个可使用的云服务资源能实现其功能性的执行要求，将可使用的云服务资源的集合称为子任务Ti的服务资源池，用符号Si表示，分别表示第1个至第L(i)个可使用的云服务资源，并且按照对子任务Ti的预计执行时间从小到大进行排序；L(i)表示Ti资源池中资源的个数；考虑工作流执行时间和使用资源应付费用这两个非功能指标，将可使用的云服务资源表示为和分别表示将Ti调度到服务资源池中的第k个资源上的执行时间和应付费用；步骤三、建立工作流调度目标函数在步骤二的基础上，建立工作流调度目标函数；当服务提供商接受了用户的服务请求之后，将根据用户所提出的功能性指标和非功能性指标进行任务解析、资源匹配和任务调度，与此同时，服务提供商为了使收益最大化，需要通过改进调度策略，为任务匹配合适的资源以提高资源的利用率；因此，在对调度策略进行设计时，需要构造工作流调度的目标函数及相 关约束函数，以此更加直观的反映出作为调度目标的指标与其它约束指标之间的关系；对于截止期限约束下的费用优化问题，其调度目标函数如公式(1)所示，其表明了该工作流调度是以最小化资源使用费用为目标的；约束条件如公式(2)至公式(5)所示；其中，是一个值为1或为0的布尔值，当子任务Ti被调度到其服务资源池Si中的第k个资源上执行时，的值为1，否则为0；是指子任务Ti匹配到其服务资源池Si中的第k个资源上执行时，对应的资源费用；公式(2)表示了一个约束条件，说明每个子任务最终只能调度到一个资源上执行；其中，表示子任务Tj匹配到资源上执行，对应的执行时间；fi表示子任务Ti在其所匹配到的资源上执行，对应的完成时刻；fj表示子任务Tj在其所匹配到的资源上执行，对应的完成时刻；公式(3)描述了子任务间的依赖关系，子任务Tj的开始执行时刻大于其直接前驱子任务Ti的执行完成时刻,若子任务有多个直接前驱子任务，则表示最后一个直接前驱子任务执行对应的完成时刻；fn≤D                      (4)其中，fn表示工作流全局关键路径上末节点子任务Tn的执行完成时刻；公式(4)表示总任务的完成时刻不得超过用户提出的截止期限；公式(5)用来约束是布尔变量，以及变量i和k的取值范围；步骤四、化简工作流模型，获得工作流的估计执行时间；在步骤一的基础上，化简工作流模型，获得工作流的估计执行时间；具体为：步骤4.1：将步骤一的得到的工作流模型按照不同的控制结构进行分段；所述控制结构包括：顺序控制结构、并行控制结构、选择控制结构、循环控制结构和嵌套控制结构；步骤4.2：分别计算每段控制结构对应的等效任务的估计执行时间；(i)对于顺序控制结构化简的方法为：将处于同一顺序控制结构的子任务合并为一个等效任务，该等效任务的估计执行时间为该结构中各子任务估计执行时间之和，如公式(6)所示；其中，dE为等效任务的估计执行时间；dz为该顺序结构中各子任务的估计执行时间，r为该顺序结构中子任务的个数，r为正整数；(ii)并行控制结构化简方法为：比较处于并行控制结构各个分支上的子任务或等效任务的估计执行时间，保留估计执行时间最长的分支作为该并行结构的等效任务，该等效任务的估计执行时间是最长的一条分支上的子任务的估计执行时间之和，如公式(7)所示；所述其中，为第i′条并行分支上的第j′个任务的估计执行时间，i′,j′为正整数；(iii)选择控制结构化简方法为：选择控制结构有N条分支，N＞1；选择控制结构执行时，只有一条分支上的任务会被执行，根据历史的工作流执行运行数据统计，每条分支可能被执行的执行概率为Pt，通过加权求和的方法将选择控制结构进行化简，合并各个选择分支任务成为一个等效任务，该...

【技术特征摘要】
1.一种支持任意流程结构的云工作流调度方法，其特征在于：其操作步骤为：步骤一、采用有向图对任务进行工作流建模；一个任务对应一个工作流，一个工作流通过一个三元组Ω(T,Λ,D)来描述，其中T为节点集合，T＝(T1,T2……Tn)，每个节点Ti对应工作流的各子任务，i∈[1,n]且i为正整数；Λ为有向边Tij的集合；Tij＝(Ti,Tj)，j∈[1,n]，j为...

【专利技术属性】
技术研发人员：李慧芳，杨睿韬，张百海，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11