【技术实现步骤摘要】
一种异构任务协同调度方法、系统、终端以及存储介质
[0001]本专利技术属于云计算
，特别涉及一种异构任务协同调度方法、系统、终端以及存储介质。
技术介绍
[0002]云计算现已成为主流的工业计算服务模式。在云计算环境中，传统的集群管理方法将不同类型的应用程序分配给严格分离的计算集群，但低资源利用率导致的硬件资源、基础设施投资和能源消耗的严重浪费是大多数数据中心面临的普遍问题。随着程序应用源的多样性，将不同应用源的异构任务协同调度到同一个计算集群作为一种资源利用优化的解决方案得到了广泛的关注。现代的基于云的集群管理系统(cluster management system，CMS)将应用源集中分配到同一集群上，以实现更好的资源效率和成本节约。目前最先进的技术通常在任务调度中采用经验式方法来提高资源利用率，例如过度供应、过度预订和过度承诺资源等。然而，系统调度带来的不同应用之间的性能干扰仍然是资源效率和QoS(Quality of Service，服务质量)的关键瓶颈。
[0003]现有的异构任务协同调度技术在运行...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种异构任务协同调度方法，其特征在于，包括：收集已有任务的历史资源利用率数据，利用聚类算法对所述历史资源利用率数据进行分析，提取各个任务的资源利用率变化特征，并根据所述资源利用率变化特征对已有任务进行特征归类，得到各任务对应的特征归类模型；其中，所述已有任务为包括至少两种不同应用源的异构任务；利用聚类算法对新引进任务的资源利用率数据进行行为监视，识别出所述新引进任务的行为模式，并将所述新引进任务的行为模式与已有任务的特征归类进行对比，得到所述新引进任务对应的特征归类模型；利用所述特征归类模型对集群进行周期性的资源利用率评估，预测下一个周期内集群的可利用资源量；基于所述新引进任务的资源需求和所述资源利用率评估结果，采用调度算法将所述新引进任务调度在对应的计算节点。2.根据权利要求1所述的异构任务协同调度方法，其特征在于，所述收集已有任务的历史资源利用率数据还包括：按照任务属性将所述已有任务分为长期服务任务和批量处理任务；其中，所述长期服务任务为需要高可用性、稳定性和低延迟的任务；所述批量处理任务为寿命有限的任务。3.根据权利要求2所述的异构任务协同调度方法，其特征在于，所述利用聚类算法对新引进任务的资源利用率数据进行行为监视，识别出所述新引进任务的行为模式，并将所述新引进任务的行为模式与已有任务的特征归类进行对比，得到所述新引进任务对应的特征归类模型具体为：计算聚类算法给出的每个中心与底层任务的资源利用率轨迹之间的距离，并将距离最近的中心作为所述新引进任务对应的类；将所述新引进任务的长期行为监视定期集成到一个数据集中，将当前中心作为初始中心，以聚类算法在一个周期l内重新进行聚类；在周期l内，每一段新的资源利用率数据被划分为最近的中心。4.根据权利要求1至3任一项所述的异构任务协同调度方法，其特征在于，所述采用调度算法将所述新引进任务调度在对应的计算节点还包括：判断集群资源是否充足，如果集群资源不充足，启动自动扩展算法查找具有足够请求资源量的异构机器，将所述异构机器作为新的计算资源加入集群，并重新采用调度算法将所述新引进任务分配在对应的计算节点。5.根据权利要求4所述的异构任务协同调度方法，其特征在于，所述采用调度算法将所述新引进任务调度在对应的计算节点具体为：首先从所述集群中筛选出多个具有足够可用资源的节点，然后通过低监管优先级算法对筛选的节点进行排序，根据排序结果，将所述新引进任务调度在资源利用率最低的节点。6.根据权利要求5所述的异构任务协同调度方法，其特征在于，所述采用调度算法将所述新引进任务调度在对应的计算节点还包括：对于属于长期服务任务的新引进任务，在调度过程中，根据计算节点P
v
技术研发人员：徐敏贤，钟志恒，叶可江，须成忠，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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