一种基于图论的云计算数据中心任务调度方法技术

本发明专利技术公开了一种高能效基于图论的云计算数据中心任务调度方法，包括如下步骤：初始化步骤：获取待执行的工作流任务集合以及云计算数据中心服务器集合，构建工作流任务集合的有向无环图，计算云计算数据中心服务器集合中各服务器的初始化调度和完工时间；最优调度步骤：根据有向无环图和服务器集合上，基于时间约束得到最优任务调度。本发明专利技术能够适应任务集的大小动态提高云计算平台资源利用率和降低能耗。

A cloud computing data center task scheduling method based on graph theory

The invention discloses an energy-efficient task scheduling method for cloud computing data center based on graph theory, which includes the following steps: initialization steps: obtaining the set of workflow tasks to be executed and the set of cloud computing data center servers, constructing a directed acyclic graph of workflow task sets, and computing cloud computing data center servers. Initialization scheduling and completion time of servers in the set; Optimal scheduling steps: According to directed acyclic graph and server set, optimal task scheduling is obtained based on time constraints. The invention can adapt to the size of the task set dynamically and improve the resource utilization ratio and the energy consumption of the cloud computing platform.

【技术实现步骤摘要】
一种基于图论的云计算数据中心任务调度方法
本专利技术属于云计算领域，尤其涉及一种高能效的基于图论的数据中心任务调度方法。
技术介绍
云计算是在分布式计算、并行计算和网格计算的基础上发展起来通过网络提供服务的概念。云计算利用成熟的虚拟化技术将互联网上计算资源、网络资源、存储资源等看作共享池，提供给互联网用户无处不在的按需消费的服务，采用按需支付定价模式。资源调度分配机制是云计算基础平台重要的组件，在与计算平台资源限制下，分配海量网络用户请求的资源。云计算任务调度问题是NP难问题，绝大多数的静态调度问题都可以使用DAG有向无环图上的调度算法来解决。DAG中，每个节点代表应用任务，边代表任务优先级约束，优先级低的任务必须在优先级高的任务完成后才能开始，任务调度流程被DAG描述出来，有唯一初始任务节点，和终止节点。如果有多个初始节点或者终止节点，添加上虚拟的初始结点和终止节点，确保DAG只有唯一初始节点和终止节点。现有的云计算平台的任务调度机制大部分都只关注任务调度的长度，只优化任务调度时间，而很少有关注服务器利用率，导致资源调度考虑不够全面，云计算平台资源浪费。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于：提供一种高能效基于图论的云计算数据中心任务调度方法，对现有云计算数据中心任务调度的方法的改进，实现服务器资源合理的分配，对用户任务高效的调度。本专利技术提出了一种高能效基于图论的云计算数据中心任务调度方法，包括如下步骤：初始化步骤：获取待执行的工作流任务集合以及云计算数据中心服务器集合，构建所述工作流任务集合的有向无环图，计算所述所述云计算数据中心服务器集合中各服务器的初始化调度和完工时间；最优调度步骤：根据所述有向无环图和所述服务器集合上，基于时间约束得到最优任务调度。本专利技术提出的所述高效能基于图论的数据中心任务调度方法中，所述工作流任务集合由至少2个元任务组成。本专利技术提出的所述高效能基于图论的数据中心任务调度方法中，所述有向无环图包含唯一的初始节点和终止节点以及若干中间节点，优先级大的节点指向优先级小的节点。本专利技术提出的所述高效能基于图论的数据中心任务调度方法中，所述最优调度步骤之前进一步包括服务器优化步骤：基于任务书和能效比对所述云计算数据中心的服务器进行排序，删除能效低于阈值的服务器。本专利技术提出的所述高效能基于图论的数据中心任务调度方法中，所述服务器优化步骤具体包括如下子步骤：s21.初始化服务器排序值rank和执行耗费值w；s22.若完工时间MS小于等于完工时间最大期限D，则遍历服务器，若服务器i上执行任务j，则所述服务器i的排序值ranki＝ranki+1，所述服务器i的执行耗费值wi＝wi，j；s23.更新每台工作中服务器的能效比；s24.根据服务器的排序值和能效比高低进行降序排序；s25.去除排序低于阈值或末位的服务器，计算更新后所述云计算数据中心服务器集合的完工时间MS'；s26.若完工时间MS'小于等于完工时间最大期限D，则更新MS为MS'，并以更新后的服务器集合跳转执行s22；s27.迭代上述过程直至遍历完所有服务器为止，得到最优服务器分配结果。本专利技术提出的所述高效能基于图论的数据中心任务调度方法中，所述服务器的能效比以如下公式表示：其中tmax是服务器pi处于执行任务状态的功耗，tidle是服务器pi处于空闲状态的功耗，wi是服务器pi处于执行任务状态的计算耗费，widle是服务器pi处于空闲状态的计算耗费。本专利技术提出的所述高效能基于图论的数据中心任务调度方法中，所述服务器的排序值以如下公式表示：其中tasknjonprocessori表示任务nj是否分配在服务器i上，如果是，为1；如果不是，为0。本专利技术提出的所述高效能基于图论的数据中心任务调度方法中，所述最优调度步骤包括如下子步骤：s31.按照任务优先级对所述有向无环图分层，共分n层，每一层内的任务优先级相同，第i层的任务优先级大于j层的任务优先级，i<j；s32.根据分层后的有向无环图和服务器集合，在时间约束T下分配每一层的任务，每层分配时间TI,时间约束为s33.对于每一层有向无环图，使用HEFT算法计算出任务调度，得到最优任务调度。本专利技术能够适应任务集的大小动态提高云计算平台资源利用率和降低能耗。附图说明图1为高能效基于图论的数据中心任务调度方法流程图。图2为工作流模型。图3为优化服务器集合算法具体流程图。图4为优化服务器集合前最终调度的效果图。图5为优化服务器集合后最终调度的效果图。具体实施方式结合以下具体实施例和附图，对本专利技术作进一步的详细说明。实施本专利技术的过程、条件、实验方法等，除以下专门提及的内容之外，均为本领域的普遍知识和公知常识，本专利技术没有特别限制内容。本专利技术实施例的高能效基于图论的云计算数据中心任务调度方法共分三个步骤，如图1所示，分别是：初始化步骤：获取待执行的工作流任务集合以及云计算数据中心服务器集合，构建所述工作流任务集合的有向无环图，计算所述所述云计算数据中心服务器集合中各服务器的初始化调度和完工时间。由于考虑到任务的优先级约束，任务间相互约束的工作流模型，所以本专利技术采用DAG(DirectedAcyclicGraph,有向无环图)来表示工作流。服务器优化步骤：基于任务书和能效比对所述云计算数据中心的服务器进行排序，删除能效低于阈值的服务器。最优调度步骤：根据所述有向无环图和所述服务器集合上，基于时间约束得到最优任务调度。以下结合各子步骤，详细阐述本专利技术的具体实施过程(初始化步骤)s11：输入网络用户提交的待调度工作流任务集合以及云计算数据中心服务器集合；s12：将网络用户输入的任务集构建成有向无环图，遵循优先级大的节点指向优先级小的节点，表示优先级大的任务执行完成前优先级小的任务不能执行。而且必须保证整个有向无环图只有唯一的初始节点和终止节点，如果实际任务集有多个初始节点或者终止节点，添加虚拟的初始节点指向实际任务集中的多个初始节点，同样的添加虚拟的终止节点，使实际任务集中的多个终止节点指向它；s13：使用HEFT算法(HeterogeneousEarliestFinishTime，异构最早完成时间算法)，计算初始化的调度和完工时间；进一步的，本专利技术高能效基于图论的数据中心任务调度方法所述的步骤2在实际最终的计算调度方案前，先优化服务器集的数量，在不违反完工时间的最大期限的约束下，优化服务器集数量，达到优化调度过程中能耗以及服务器利用率的目标；约束条件为上面描述的任务的优先级约束，用户给出的任务集完工时间最大期限约束，任务集合中的任务都是原子任务，即任务集中每个任务都不可拆分。(服务器优化步骤)服务器优化步骤中，优化服务器集数量提高服务器利用率和节省能耗问题包含一个迭代过程，如图3所示，含有如下7个子步骤：s21：初始化服务器排序值ranki，执行耗费值wi为0；s22：算法迭代开始，如果任务完成时间MS不大于最大期限D，遍历服务器，检查是否有任务集中的任务j在服务器i上执行，如果是，ranki＝ranki+1，wi＝wi，j；s23：根据能效比公式计算每台在工作的服务器的能效比，能效比公式：其中tmax是服务器pi处于执行任务状态的功耗，tidle是服务器pi处于空闲状态的功耗，wi本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高能效基于图论的云计算数据中心任务调度方法，其特征在于，包括如下步骤：初始化步骤：获取待执行的工作流任务集合以及云计算数据中心服务器集合，构建所述工作流任务集合的有向无环图，计算所述所述云计算数据中心服务器集合中各服务器的初始化调度和完工时间；最优调度步骤：根据所述有向无环图和所述服务器集合上，基于时间约束得到最优任务调度。

【技术特征摘要】
1.一种高能效基于图论的云计算数据中心任务调度方法，其特征在于，包括如下步骤：初始化步骤：获取待执行的工作流任务集合以及云计算数据中心服务器集合，构建所述工作流任务集合的有向无环图，计算所述所述云计算数据中心服务器集合中各服务器的初始化调度和完工时间；最优调度步骤：根据所述有向无环图和所述服务器集合上，基于时间约束得到最优任务调度。2.如权利要求1所述的基于图论的数据中心任务调度方法，其特征在于，所述工作流任务集合由至少2个元任务组成。3.如权利要求1所述的基于图论的数据中心任务调度方法，其特征在于，所述有向无环图包含唯一的初始节点和终止节点以及若干中间节点，优先级大的节点指向优先级小的节点。4.如权利要求1所述的基于图论的数据中心任务调度方法，其特征在于，所述最优调度步骤之前进一步包括：服务器优化步骤：基于任务书和能效比对所述云计算数据中心的服务器进行排序，删除能效低于阈值的服务器。5.如权利要求4所述的基于图论的数据中心任务调度方法，其特征在于，所述服务器优化步骤具体包括如下子步骤：s21.初始化服务器排序值rank和执行耗费值w；s22.若完工时间MS小于等于完工时间最大期限D，则遍历服务器，若服务器i上执行任务j，则所述服务器i的排序值ranki＝ranki+1，所述服务器i的执行耗费值wi＝wi，j；s23.更新每台工作中服务器的能效比；s24.根据服务器的排序值和能效比高...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯炜唯，徐文超，杨艳琴，
申请(专利权)人：华东师范大学，
类型：发明
国别省市：上海,31