一种云计算平台中的任务处理方法、装置及系统制造方法及图纸

本申请公开了一种云计算平台中的任务处理方法，包括根据用户发送的方案生成信息生成预定数量个第一调度方案；基于多尺度量子谐振子算法对预定数量个第一调度方案进行迭代处理，获得预定数量个当前调度方案；对各个当前调度方案进行能耗计算，选取获得最低能耗调度方案；根据最低能耗调度方案对云计算平台中的任务进行处理。该方法在保证云计算平台自身计算能力的前提下，基于多尺度量子谐振子算法对预定数量个调度方案进行寻优处理，获得能耗最低的调度方案，有效保证了云计算平台发挥出高性能及低能耗的实力，其性能得到了充分发挥。本申请还公开了一种云计算平台中的任务处理装置、系统及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

【技术实现步骤摘要】
一种云计算平台中的任务处理方法、装置及系统
本申请涉及云计算
，特别涉及一种云计算平台中的任务处理方法，还涉及一种云计算平台中的任务处理装置、系统及计算机可读存储介质。
技术介绍
云计算作为一种新型的计算方式，以其高可扩展性和高可用性等优点迅速成为学术界和产业界的研究热点，但是，要实现低成本、高效、安全、易用的云计算系统依然面临诸多挑战，其中高能耗是云计算系统最为严重的问题之一。云计算系统中，除了处理任务时产生的必要能耗开销，其运行过程中还存在能耗浪费的现象。首先，由于计算任务到达的随机性，使得单位时间内到达的任务量时而稀疏，时而密集，而现有的云计算系统通常是长时间处于开启状态，以等待计算任务的到达，但是当计算机处于空闲状态时，其空闲功率会占峰值功率的50％～60％，因此，云计算系统会产生大量的空闲能耗；其次，由于云计算系统中通常包含不同的计算机，而不同计算机对不同计算任务的执行功率和响应时间一般不同，例如，同一图像处理任务分别在CPU和GPU上的执行功率和响应时间不同，任务执行完成后产生的总能耗也不同。综上，当未考虑能耗因素时，不匹配的调度方式会造成本来用较低能耗就能解决的问题，但却用了较高能耗，因此，云计算系统的能耗优化管理也就成为亟待解决的问题。目前，Min-min算法是云计算平台中一种常用的任务处理算法，其主要的调度思想是以最快的时间进行任务分配和处理，即将时间作为单一权重实现任务的处理，具体而言，Min-min算法是将任务分配到处理时间最短的资源上，保证任务完成的时间最短。例如，在云计算平台中，有M个需要执行的任务：Task{T1,T2,T3.......Tm}，N个可用的资源节点Slave{S1,S2,S3.......Sn}(注：一般情况下，N<M),即需要将这M个任务分配到N个可用的资源节点上，进行处理，此时，假设每个任务Tj在Si节点上处理的时间为Time(i，j)，利用Min-min算法以合适的分配方式将任务Task分配到执行时间最短的资源上，保证总的执行时间最短，即为Time(i，j)-min。然而，虽然Min-min算法保证了任务的处理时间最短，但是这样将会导致处理能力强的资源节点一直处于工作状态，而其他资源节点一直处于空闲状态，反而不能体现分布式处理的优势；同时，由于处理能力强的资源节点一直处于工作状态，那么这将会造成处理能力强的资源节点的快速损耗。综上，由于Min-min算法只专注于任务的完成时间，而不考虑能量损耗等其他因素，因此对云计算平台造成了平均功率极大，耗电严重等问题。因此，如何在保证云计算平台计算能力的前提下，有效降低其能耗以及资源损耗，进一步保证云平台高性能、低能耗的性能特点是本领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
本申请的目的是提供一种云计算平台中的任务处理方法，该任务处理方法可以在保证云计算平台计算能力的前提下，有效降低其能耗以及资源损耗，进一步保证了云平台高性能、低能耗的性能特点；本申请的另一目的是提供一种云计算平台中的任务处理装置、系统及计算机可读存储介质，也具有上述有益效果。为解决上述技术问题，本申请提供了一种云计算平台中的任务处理方法，所包括：根据用户发送的方案生成信息生成预定数量个第一调度方案；基于多尺度量子谐振子算法对所述预定数量个第一调度方案进行迭代处理，获得所述预定数量个当前调度方案；对各个所述当前调度方案进行能耗计算，选取获得最低能耗调度方案；根据所述最低能耗调度方案对云计算平台中的任务进行处理。优选的，所述基于多尺度量子谐振子算法对所述预定数量个第一调度方案进行处理，获得能耗调度方案，包括：对各个所述第一调度方案按照第一尺度进行高斯采样，生成所述第一调度方案对应的第二调度方案；基于能耗对各个所述第一调度方案和各个所述第二调度方案进行替换处理，获得所述预定数量个第一当前调度方案；计算所述预定数量个第一当前调度方案的第一当前标准差；计算所述预定数量个第一调度方案的第一标准差；若所述第一当前标准差与所述第一标准差的差值超出所述第一尺度，则对各个所述第一当前调度方案重新进行所述高斯采样，直至所述差值不超出所述第一尺度，获得所述预定数量个第二当前调度方案；将所述预定数量个第二当前调度方案中的最优调度方案替换为最差调度方案，获得所述预定数量个第三当前调度方案；计算所述预定数量个第三当前调度方案的第三当前标准差；若所述第三当前标准差超出所述第一尺度，则对各个所述第三当前调度方案重新进行所述高斯采样，直至所述第三当前标准差不超出所述第一尺度，获得所述预定数量个第四当前调度方案；基于所述第一尺度根据用户发送的尺度降低幅度进行计算，获得第二尺度；若所述第二尺度超出预设阈值，则对各个所述第四当前调度方案按照所述第二尺度重新进行所述高斯采样，直至所述第二尺度不满足所述预设阈值，获得所述预定数量个当前调度方案。优选的，所述基于能耗对各个所述第一调度方案和各个所述第二调度方案进行替换处理，获得所述预定数量个第一当前调度方案，包括：根据所述第一调度方案进行能耗计算，获得对应的第一云平台综合表现；根据所述第二调度方案进行能耗计算，获得对应的第二云平台综合表现；当所述第一云平台综合表现超出所述第二云平台综合表现时，将所述第二调度方案替换为所述第一调度方案，获得所述预定数量个第一当前调度方案。优选的，所述将所述预定数量个第二当前调度方案中的最优调度方案替换为最差调度方案，包括：对各个所述第二当前调度方案进行能耗计算，获得所述预定数量个对应的第二当前云平台综合表现；将取值最小的第二当前云平台综合表现对应的第二当前调度方案替换为取值最大的第二当前云平台综合表现对应的第二当前调度方案。优选的，所述对各个所述当前调度方案进行能耗计算，选取获得最低能耗调度方案，包括：对各个所述当前调度方案进行能耗计算，获得所述预定数量个对应的最终当前云平台综合表现；选取取值最小的最终当前云平台综合表现对应的当前调度方案作为所述最低能耗调度方案。优选的，各个云平台综合表现还包括进行任务处理时的运行时间。优选的，基于公式获得云平台综合表现：f(xi)＝T·ecapability+E·eenergy；其中，ecapability+eenergy＝1；i＝1,2,...,k；其中，k为所述预定数量，xi为第i个调度方案，f(xi)为第i个所述调度方案对应的云平台综合表现；T为基于所述第i个调度方案进行任务处理时的能耗，ecapability为所述能耗对应的能耗权值；E为基于所述第i个调度方案进行任务处理时的运行时间，eenergy为所述能耗对应的能耗权值。为解决上述技术问题，本申请提供了一种云计算平台中的任务处理装置，包括：调度方案生成模块，用于根据用户发送的方案生成信息生成预定数量个第一调度方案；调度方案迭代模块，用于基于多尺度量子谐振子算法对所述预定数量个第一调度方案进行迭代处理，获得所述预定数量个当前调度方案；调度方案选取模块，用于对各个所述当前调度方案进行能耗计算，选取获得最低能耗调度方案；任务处理模块，用于根据所述最低能耗调度方案对云计算平台中的任务进行处理。为解决上述技术问题，本申请提供了一种云计算平台中的任务处理系统，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种云计算平台中的任务处理方法，其特征在于，包括：根据用户发送的方案生成信息生成预定数量个第一调度方案；基于多尺度量子谐振子算法对所述预定数量个第一调度方案进行迭代处理，获得所述预定数量个当前调度方案；对各个所述当前调度方案进行能耗计算，选取获得最低能耗调度方案；根据所述最低能耗调度方案对云计算平台中的任务进行处理。

【技术特征摘要】
1.一种云计算平台中的任务处理方法，其特征在于，包括：根据用户发送的方案生成信息生成预定数量个第一调度方案；基于多尺度量子谐振子算法对所述预定数量个第一调度方案进行迭代处理，获得所述预定数量个当前调度方案；对各个所述当前调度方案进行能耗计算，选取获得最低能耗调度方案；根据所述最低能耗调度方案对云计算平台中的任务进行处理。2.如权利要求1所述的任务处理方法，其特征在于，所述基于多尺度量子谐振子算法对所述预定数量个第一调度方案进行迭代处理，获得所述预定数量个当前调度方案，包括：对各个所述第一调度方案按照第一尺度进行高斯采样，生成所述第一调度方案对应的第二调度方案；基于能耗对各个所述第一调度方案和各个所述第二调度方案进行替换处理，获得所述预定数量个第一当前调度方案；计算所述预定数量个第一当前调度方案的第一当前标准差；计算所述预定数量个第一调度方案的第一标准差；若所述第一当前标准差与所述第一标准差的差值超出所述第一尺度，则对各个所述第一当前调度方案重新进行所述高斯采样，直至所述差值不超出所述第一尺度，获得所述预定数量个第二当前调度方案；将所述预定数量个第二当前调度方案中的最优调度方案替换为最差调度方案，获得所述预定数量个第三当前调度方案；计算所述预定数量个第三当前调度方案的第三当前标准差；若所述第三当前标准差超出所述第一尺度，则对各个所述第三当前调度方案重新进行所述高斯采样，直至所述第三当前标准差不超出所述第一尺度，获得所述预定数量个第四当前调度方案；基于所述第一尺度根据用户发送的尺度降低幅度进行计算，获得第二尺度；若所述第二尺度超出预设阈值，则对各个所述第四当前调度方案按照所述第二尺度重新进行所述高斯采样，直至所述第二尺度不满足所述预设阈值，获得所述预定数量个当前调度方案。3.如权利要求2所述的任务处理方法，其特征在于，所述基于能耗对各个所述第一调度方案和各个所述第二调度方案进行替换处理，获得所述预定数量个第一当前调度方案，包括：根据所述第一调度方案进行能耗计算，获得对应的第一云平台综合表现；根据所述第二调度方案进行能耗计算，获得对应的第二云平台综合表现；当所述第一云平台综合表现超出所述第二云平台综合表现时，将所述第二调度方案替换为所述第一调度方案，获得所述预定数量个第一当前调度方案。4.如权利要求2所述的任务处理方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟光正，陈平华，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44