应用进程映射方法、电子装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

一种应用进程映射方法、电子装置及计算机可读存储介质，其中，该应用进程映射方法包括：S1：将M个数据中心聚成K个数据中心组，并分别对所述K个数据中心组中的数据中心进行排序，K个数据中心组得到H个有序数据中心组的组合；S2：对于任一个所述有序数据中心组的组合，将带约束条件的应用进程映射到所述数据中心组中满足所述约束条件的数据中心；将不带约束条件的应用进程映射到所述数据中心组剩余的数据中心中，直至所有待映射的应用进程都完成映射方案，计算映射方案的通信开销；S3：分别获得所述H个有序数据中心组的组合各自对应的映射方案及通信开销，并选择所述通信开销最小的有序数据中心组的组合的映射方案作为最终映射方案。

Application of Process Mapping Method, Electronic Device and Computer Readable Storage Media

【技术实现步骤摘要】
应用进程映射方法、电子装置及计算机可读存储介质
本申请涉及电子
，尤其涉及一种应用进程映射方法、电子装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
对于进程映射问题，目前处于领先水平的算法是一种启发式的贪心算法(Greedy算法)，该算法用于解决异构网络中的进程映射问题，这种方法是基于贪心算法的映射策略，这种方法开销小，同时能取得较好的优化效果；另外一种是针对任意的消息传递型应用的映射优化方法(MPIPP，MPIProcessPlacementtoolset)，这种方法是基于k-way图划分的一种方法，这种方法搜索的空间比较大，对任意的消息传递型的应用的进程映射问题都比较适用。但这两种方法都是对在集群或网格计算中的传统映射问题的研究，它们都没有考虑到在地理分布式环境下的进程映射问题有其独特的特点。首先是地理分布式环境下的网络特点：数据中心内的网络带宽比数据中心间的网络带宽要高很多；数据中心之间的网络带宽与数据中心之间的地理距离有很高的相关性。其次是地理分布式环境下的数据迁移约束：由于世界各个国家区域对数据隐私保护的程度不一，数据不允许从数据隐私保护级别高的区域迁移到数据隐私保护级别低的区域进行处理。因而地理分布式环境下的进程映射问题是带有约束条件的进程映射问题。由于Greedy算法和MPIPP算法并没有考虑上述的地理分布式环境下的进程映射的特点，因此这两种算法可能并不适用于地理分布式环境下的进程映射问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种应用进程映射方法、电子装置及计算机可读存储介质，用于解决地理分布式环境下网络异构性的特点以及数据隐私保护的特点的应用进程映射问题。本申请实施例第一方面提供一种应用进程映射方法，包括：S1：将M个数据中心聚成K个数据中心组，并分别对所述K个数据中心组中的数据中心进行排序，K个数据中心组得到H个有序数据中心组的组合；所述H、所述K和所述M为大于零的整数；所述数据中心用于运行应用进程，所述应用进程包括：带约束条件的应用进程和不带约束条件的应用进程；S2：对于任一个所述有序数据中心组的组合，将带约束条件的应用进程映射到所述数据中心组中满足所述约束条件的数据中心；将不带约束条件的应用进程映射到所述数据中心组剩余的数据中心中，直至所有待映射的应用进程都完成映射方案，计算映射方案的通信开销；S3：使用步骤S2的方法，分别获得所述H个有序数据中心组的组合各自对应的映射方案及通信开销，并选择所述通信开销最小的有序数据中心组的组合的映射方案作为最终映射方案。进一步地，所述将M个数据中心聚成K个数据中心组，并分别对所述K个数据中心组中的数据中心进行排序，K个数据中心组得到H个有序数据中心组的组合，包括：使用K-means算法将M个数据中心聚成K个数据中心组，并分别对所述K个数据中心组中的数据中心进行排序，K个数据中心组得到H个有序数据中心组的组合。进一步地，所述将带约束条件的应用进程映射到所述数据中心组中满足所述约束条件的数据中心，包括：A1：根据所述约束条件的松紧程度对所述带约束条件的应用进程进行排序；A2：对于约束条件最紧的待映射的第一应用进程，计算所述第一应用进程分别在符合其约束条件的潜在数据中心的第一通信量，将所述第一应用进程映射至所述第一通信量最大的第一潜在数据中心中，并更新所述第一潜在数据中心的可用节点，当所述第一潜在数据中心的可用节点为零时，则所述第一潜在数据中心不参与所述松紧程度的计算；A3：重复步骤A1和步骤A2，直至所有带约束条件的应用进程都映射至数据中心。进一步地，所述将不带约束条件的应用进程映射到所述数据中心组剩余的数据中心中，包括：B1：计算各个所述不带约束条件的应用进程分别在所述剩余的数据中心的第二通信量；所述第二通信量的计算方法为：应用进程p和已映射至数据中心m中的带约束条件应用进程之间的通信量，以及应用进程p与-1个通信量最大的邻居应用进程之间通信量的和，其中I是数据中心m剩余的可用节点数；B2：选择所述不带约束条件的应用进程中在所述剩余的数据中心的第二通信量最大的第二应用进程，将第二通信量最大的进程及其对应的-1个邻居进程映射到对应的数据中心，且所述第二潜在数据中心不再作为潜在数据中心；B3：重复步骤B1和步骤B2，直至所有不带约束条件的应用进程都映射至数据中心。进一步地，所述将带约束条件的应用进程映射到所述数据中心组中满足所述约束条件的数据中心之前，包括：通过网络中的网络校准模块获取所述M个数据中心的延时矩阵和带宽矩阵；通过网络中的性能分析模块获取所述N个应用进程之间的通信模式矩阵和计数矩阵；所述计算映射方案的通信开销，包括：根据所述延时矩阵、所述带宽矩阵、所述通信模式矩阵和所述计数矩阵计算映射方案对应的通信开销。本申请实施例第二方面提供另一种电子装置，包括：分组单元，用于将M个数据中心聚成K个数据中心组，并分别对所述K个数据中心组中的数据中心进行排序，K个数据中心组得到H个有序数据中心组的组合；所述H、所述K和所述M为大于零的整数；所述数据中心用于运行应用进程，所述应用进程包括：带约束条件的应用进程和不带约束条件的应用进程；映射计算单元，用于对于任一个所述有序数据中心组的组合，将带约束条件的应用进程映射到所述数据中心组中满足所述约束条件的数据中心；将不带约束条件的应用进程映射到所述数据中心组剩余的数据中心中，直至所有待映射的应用进程都完成映射方案，计算映射方案的通信开销；方案选择单元，用于分别获得所述H个有序数据中心组的组合各自对应的通信开销，并选择所述通信开销最小的有序数据中心组的组合的映射方案作为最终映射方案。进一步地，所述映射计算单元具体用于：A1：根据所述约束条件的松紧程度对所述带约束条件的应用进程进行排序；A2：对于约束条件最紧的待映射的第一应用进程，计算所述第一应用进程分别在符合其约束条件的潜在数据中心的第一通信量，将所述第一应用进程映射至所述第一通信量最大的第一潜在数据中心中，并更新所述第一潜在数据中心的可用节点，当所述第一潜在数据中心的可用节点为零时，则所述第一潜在数据中心不参与所述松紧程度的计算；A3：重复步骤A1和步骤A2，直至所有带约束条件的应用进程都映射至数据中心。进一步地，所述映射计算单元具体还用于：B1：计算各个所述不带约束条件的应用进程分别在所述剩余的数据中心的第二通信量；所述第二通信量的计算方法为：应用进程p和已映射至数据中心m中的带约束条件应用进程之间的通信量，以及应用进程p与-1其个通信量最大的邻居应用进程之间通信量的和，其中是数据中心m剩余的可用节点数；B2：选择所述不带约束条件的应用进程中在所述剩余的数据中心的第二通信量最大的第二应用进程，将第二通信量最大的进程及其对应的-1个邻居进程映射到对应的数据中心，且所述第二潜在数据中心不再作为潜在数据中心；B3：重复步骤B1和步骤B2，直至所有不带约束条件的应用进程都映射至数据中心。本申请实施例第三方面提供另一种电子装置，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述本申请实施例第一方面提供的应用进程映射方法。本申请实施例第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用进程映射方法，其特征在于，包括：S1：将M个数据中心聚成K个数据中心组，并分别对所述K个数据中心组中的数据中心进行排序，K个数据中心组得到H个有序数据中心组的组合；所述H、所述K和所述M为大于零的整数；所述数据中心用于运行应用进程，所述应用进程包括：带约束条件的应用进程和不带约束条件的应用进程；S2：对于任一个所述有序数据中心组的组合，将带约束条件的应用进程映射到所述数据中心组中满足所述约束条件的数据中心；将不带约束条件的应用进程映射到所述数据中心组剩余的数据中心中，直至所有待映射的应用进程都完成映射方案，计算映射方案的通信开销；S3：使用步骤S2的方法，分别获得所述H个有序数据中心组的组合各自对应的映射方案及通信开销，并选择所述通信开销最小的有序数据中心组的组合的映射方案作为最终映射方案。

【技术特征摘要】
1.一种应用进程映射方法，其特征在于，包括：S1：将M个数据中心聚成K个数据中心组，并分别对所述K个数据中心组中的数据中心进行排序，K个数据中心组得到H个有序数据中心组的组合；所述H、所述K和所述M为大于零的整数；所述数据中心用于运行应用进程，所述应用进程包括：带约束条件的应用进程和不带约束条件的应用进程；S2：对于任一个所述有序数据中心组的组合，将带约束条件的应用进程映射到所述数据中心组中满足所述约束条件的数据中心；将不带约束条件的应用进程映射到所述数据中心组剩余的数据中心中，直至所有待映射的应用进程都完成映射方案，计算映射方案的通信开销；S3：使用步骤S2的方法，分别获得所述H个有序数据中心组的组合各自对应的映射方案及通信开销，并选择所述通信开销最小的有序数据中心组的组合的映射方案作为最终映射方案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将M个数据中心聚成K个数据中心组，并分别对所述K个数据中心组中的数据中心进行排序，K个数据中心组得到H个有序数据中心组的组合，包括：使用K-means算法将M个数据中心聚成K个数据中心组，并分别对所述K个数据中心组中的数据中心进行排序，K个数据中心组得到H个有序数据中心组的组合。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将带约束条件的应用进程映射到所述数据中心组中满足所述约束条件的数据中心，包括：A1：根据所述约束条件的松紧程度对所述带约束条件的应用进程进行排序；A2：对于约束条件最紧的待映射的第一应用进程，计算所述第一应用进程分别在符合其约束条件的潜在数据中心的第一通信量，将所述第一应用进程映射至所述第一通信量最大的第一潜在数据中心中，并更新所述第一潜在数据中心的可用节点，当所述第一潜在数据中心的可用节点为零时，则所述第一潜在数据中心不参与所述松紧程度的计算；A3：重复步骤A1和步骤A2，直至所有带约束条件的应用进程都映射至数据中心。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将不带约束条件的应用进程映射到所述数据中心组剩余的数据中心中，包括：B1：计算各个所述不带约束条件的应用进程分别在所述剩余的数据中心的第二通信量；所述第二通信量的计算方法为：应用进程p和已映射至数据中心m中的带约束条件应用进程之间的通信量，以及应用进程p与个通信量最大的邻居应用进程之间通信量的和，其中是数据中心m剩余的可用节点数；B2：选择所述不带约束条件的应用进程中在所述剩余的数据中心的第二通信量最大的第二应用进程，将第二通信量最大的进程及其对应的个邻居进程映射到对应的数据中心，且所述第二潜在数据中心不再作为潜在数据中心；B3：重复步骤B1和步骤B2，直至所有不带约束条件的应用进程都映射至数据中心。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将带约束条件的应用进程映射到所述数据中心组中满足所述约束条件的数据中心之前，包括：通过网络中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：周池，肖遥，毛睿，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东,44