一种IaaS环境下低能耗高可靠性的工作流调度方法技术

本发明专利技术公开一种IaaS环境下低能耗高可靠性的工作流调度方法，首先使用检查点作为容错机制，以应对机器的硬件故障，并基于贪心思想求出使得每个任务能耗最小的检查点周期；然后提出将工作流的可靠性约束分解到每个任务的改进方法；最后设计四种任务优先级算子，利用并行计算提升算法效率，以寻得能耗最低的调度方案。本发明专利技术将该方法应用于IaaS环境下的工作流调度中，该方法实用性强，能有效地降低工作流执行的能耗，同时提升工作流系统的可靠性。同时提升工作流系统的可靠性。同时提升工作流系统的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种IaaS环境下低能耗高可靠性的工作流调度方法


[0001]本专利技术属于云计算
，特别是一种IaaS环境下低能耗高可靠性的工作流调度方法。

技术介绍

[0002]云计算是一种使用虚拟化技术对外提供强大计算服务的新方法，通过动态分配云资源来执行不同用户的任务，不仅提高了工作效率，还给用户带来了极大的便利，这些云资源包括CPU、RAM与磁盘等。用户可以申请不同类型的虚拟机，弹性地处理各种计算任务。云计算以互联网为载体，用户不受时空限制，可以随时随地向云服务提供商申请计算资源。如今，工作流已被广泛应用于模拟生物信息学、天文学和物理学等领域的科学问题，由于执行这些科学工作流需要消耗大量的计算资源，所以，越来越多的工作流应用程序被迁移到云上执行，借助云计算强大能力来提升工作效率。
[0003]IaaS是一种把IT基础设施作为服务通过网络对外提供的云服务，在IaaS云上，用户可以部署或发布自己的虚拟机应用程序，通过网络就可以管理这些资源，而不用关心底层依赖，因此非常适合执行工作流应用程序。对于IaaS云上的工作流调度，现有的方法没能充分考本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种IaaS环境下低能耗高可靠性的工作流调度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，使用检查点技术作为容错机制，应对机器的硬件故障，并基于贪心思想求出使得每个任务能耗最小的检查点周期；步骤2，对于当前任务的可靠性约束，考虑其前置任务与后置任务的可靠性值，将整个工作流的可靠性约束分解到单个任务；步骤3，设计四种任务优先级算子，通过并行计算，在工作流可靠性约束的前提下，获取能耗最低的调度方案。2.根据权利要求1所述的IaaS环境下低能耗高可靠性的工作流调度方法，其特征在于，步骤1所述使用检查点技术作为容错机制，并基于贪心思想求出使得每个任务能耗最小的检查点周期，具体如下：步骤1
‑
1，建立工作流模型：由V＝{v1,v2,
…
,v
m
}表示云上由m个异构虚拟机组成的集合，工作流用G＝(Γ,W,M)表示，其中Γ＝{τ1,τ2,
…
,τ
n
}表示n个任务组成的任务集，pred(τ
i
)表示τ
i
直接前驱的任务集合，succ(τ
i
)表示任务τ
i
直接后继的任务集合；没有直接前驱的任务为工作流执行的入口，记为τ
entry
，没有直接后继的任务为工作流执行的出口，记为τ
exit
；W是一个n
×
m的矩阵，w
i,j
表示任务τ
i
在虚拟机v
j
上的执行时间，i＝1,2,...,n，j＝1,2,...,m；两个有直接依赖的任务，在执行过程中需要交换数据，M表示数据传输的时间，m
i,k
表示如果任务τ
i
和τ
k
被分配到不同的虚拟机上，它们之间的数据传输时间；步骤1
‑
2，设定工作流应用程序参数：对于运行在虚拟机v
j
上的任务τ
i
，记检查点的周期为T
i,j
，保存数据所需时间为C
j
，故障发生时系统宕机时间为D
j
，重启恢复所需时间为R
j
，执行时间的期望为包括：未发生故障时的正常执行时间和发生故障时因宕机浪费的时间在保存数据时，假设有ω
j
C
j
用于执行任务，其中0≤ω
j
≤1；步骤1
‑
3，计算每个任务的正常执行时间：步骤1
‑
4，计算每个任务因宕机浪费的时间：步骤1
‑
5，计算每个任务最终的执行时间：步骤1
‑
6，设定虚拟机的能耗参数：E
i,j
为任务τ
i
运行在v
j
时的总能耗；为虚拟机以最大功率执行时的能耗，包括任务正常执行的能耗与机器故障后重新执行任务的能耗；为检查点期间的能耗，用于保存数据和恢复数据时的开销；为机器静态时的能耗；
分别v
j
的最大功率，检查点工作功率与静态功率；步骤1
‑
7，计算虚拟机以最大功率执行时的能耗：其中，μ
j
为虚拟机v
j
的平均无故障时间MTBF；步骤1
‑
8，计算检查点期间的能耗：步骤1
‑
9，计算机器静态时的能耗：步骤1
‑
10，计算任务τ
i
运行在v
j
时的总能耗：步骤1
‑
11，对步骤1
‑
10的公式求导获得使每个任务能耗最小的检查点周期3.根据权利要求2所述的IaaS环境下低能耗高可靠性的工作流调度方法，其特征在于，步骤2所述将整个工作流的可靠性约束分解到单个任务，具体如下：步骤2
‑
1，计算任务的可靠性Υ(τ
i
)：其中，表示数学期望；步骤2
‑
2，对于当前任务，考虑其前置任务与后置任务的可靠性值，计算其可靠性约束：其中，τ
seq(i)
表示第i个待分配的任务，τ
seq(x)
为τ
seq(i)
之前已经完成分配的任务，Υ
req
(G)为工作流执行要求的可靠值，并设定后续任务可靠性约束的上限为4.根据权利要求3所述的IaaS环境下低能耗高可靠性的工作流调度方法，其特征在于，步骤3所述设计四种任务优先级算子，通过并行计算，在工作流可靠性约束的前提下，获取能...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洪，张功萱，周俊龙，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：