【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及云计算任务并行调度技术，具体涉及一种基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度方法。
技术介绍
1、云计算是一种基于互联网的计算模式，通过网络向用户提供按需获取的计算资源和服务，包括计算、存储、网络等，用户可以根据需求灵活地租用计算资源，而无需自行购买和维护硬件设施。云计算依赖虚拟化技术和资源调度算法，将物理资源抽象成虚拟资源池，支持动态分配和弹性伸缩，以满足用户不同的计算需求和负载波动，通过这种服务模式，例如基础设施即服务(iaas)、平台即服务(paas)和软件即服务(saas)，用户能够快速部署和运行应用，从而提高开发效率并降低运营成本。
2、任务调度是云计算系统中的核心问题之一，其目标是在多任务执行环境中，将不同任务分配到适当的资源上，以优化系统性能、提高资源利用率并满足用户需求。这一过程受到多种因素的影响，包括资源的限制、任务的依赖关系以及任务的优先级。随着分布式计算环境的日益复杂，任务调度方法从静态调度发展为动态调度，动态调度方法能够根据任务的实时状态、资源的可用情况和系统的负载情况进行实时优化。
3、有向无环图(directedacyclic graph,dag)是一种常见的数据结构，广泛用于描述任务之间的依赖关系和执行顺序。在云计算任务调度中，dag的节点通常表示具体的任务，有向边表示任务之间的依赖关系或顺序约束，由于其无环性，dag能够确保任务按照正确的顺序执行，避免循环依赖的出现。dag的特性使得它在工作流管理、编译优化、数据分析等领域得到广泛应用，特别是在分布式系统和并行
4、目前，基于dag的任务调度方法通过构建依赖图对任务进行分析和分解，利用任务之间的并行性提高计算效率。然而，现有方法存在优先级计算不够精细、依赖关系分析有限、资源调度与负载均衡不足等问题。针对上述问题，本专利技术提出了一种基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度方法，通过综合考虑任务的优先级、依赖关系和资源状态，pdg能够更准确地表达任务的调度顺序和资源需求。此外，本专利技术在动态资源分配和负载均衡方面引入多因素优化机制，有效解决了现有方法在动态环境下灵活性不足等问题，从而显著提升云计算环境中任务调度的整体性能。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提出一种基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度方法，旨在提高云计算环境中任务的执行效率和资源利用率。
2、实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度方法，包括以下步骤：
3、步骤1、任务分解与依赖分析：
4、接收大规模任务，并将其分解为多个子任务，对每个子任务进行依赖性分析，建立任务之间的依赖关系；
5、步骤2、任务优先级计算
6、根据任务的复杂度、执行时间、资源需求，为每个任务节点分配一个优先级权重，其中i/o密集型任务赋予更高的优先级权重，关键路径上的任务赋予更高的优先级权重；
7、步骤3、优先级依赖图构建
8、遵循优先级驱动和依赖关系约束的双重原则，构建优先级依赖图，构建过程中，优先级较高的任务节点会优先加入图中，同时按照依赖关系确定节点的排列顺序，确保任务能够按照依赖链正确执行；
9、步骤4、任务调度
10、根据任务的优先级和依赖性进行调度，以优化任务完成时间并减少关键路径上的等待时间；对于并行的任务，首先选择依赖关系较少且优先级最高的任务，将其分配到当前负载较低的计算节点上，如果任务存在多个依赖，则在其依赖任务完成后再进行调度；
11、步骤5、动态资源调配
12、在任务执行过程中，监控各个节点的资源利用率和任务状态，当出现节点过载、负载不均或任务状态变化时触发动态资源调配。
13、进一步的，步骤1、任务分解与依赖分析：接收大规模任务，并将其分解为多个子任务，对每个子任务进行依赖性分析，建立任务之间的依赖关系，其中：
14、依赖关系表示为有向无环图，其中节点代表子任务，边表示任务之间的数据依赖，子任务ti和tj之间的依赖表示为有向边(ti→tj)，其中ti的输出作为tj的输入，该有向边用数学符号表示为：
15、
16、为了便于分析，进一步使用依赖矩阵d表示依赖关系，其中d[i][j]＝1表示tj依赖于ti，依赖矩阵是一个n×n的矩阵，其中n为子任务的数量，如果t被分解为n个子任务{t1,t2,…,tn}，则依赖矩阵d为：
17、
18、进一步的，步骤2、任务优先级计算：根据任务的复杂度、执行时间、资源需求，为每个任务节点分配一个优先级权重，表示为：
19、wi＝α·ci+β·ei+γ·ri
20、其中ci表示任务的复杂度，ei表示任务的预计执行时间，ri表示任务的资源需求，α,β,γ是权重系数，用于表示各因素的重要性。
21、进一步的，步骤3、优先级依赖图构建：遵循优先级驱动和依赖关系约束的双重原则，构建优先级依赖图，具体方法为：
22、步骤3.1、定义节点集，每个任务ti被表示为一个节点ni，并附加该任务的优先级权重wi，节点集n定义为n＝{(ti,wi)∣i＝1,2,…,n}；
23、步骤3.2、定义边集，任务之间的依赖关系通过边集e来表示，如果任务ti是任务tj的前置依赖任务，即tj依赖ti的输出，则定义有向边(ni→nj)；边集e定义为e＝{(ni,nj)∣d[i][j]＝1}，其中d[i][j]是依赖关系矩阵；
24、步骤3.3、初始化图结构并计算节点的入度，根据节点集n和边集e，构建初始的优先级依赖图pdg＝(n,e)，其中图结构仅包含任务的依赖关系，但尚未排序，每个节点的入度in(nj)表示节点nj依赖的前置任务数量，通过依赖矩阵d得到，公式如下：
25、
26、步骤3.4、使用拓扑排序算法对图中的节点按依赖关系和优先级进行排序；
27、步骤3.4.1、初始化一个队列q，将所有入度为0的节点加入队列：
28、q＝{ni|in(ni)＝0}
29、步骤3.4.2、从队列q中依次取出节点ni，并按照优先级wi降序排列，更新排序结果：
30、r'＝r∪{ni},wi＝max(w)
31、其中，w是优先级权重矩阵，r'是更新后的排序结果，r是更新前的排序结果；
32、步骤3.4.3、对每个被移除的节点ni，更新其所有后续节点nj的入度：
33、in'(nj)＝in(nj)-1
34、其中，in'(nj)和in(nj)分别表示节点nj更新前、后的入度；
35、步骤3.4.4、当队列q为空时，拓扑排序完成，输出最终的排序结果；
36、步骤3.5、输出优先级依赖图，最终的优先级依赖图pdg'是带有任务执行顺序的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度方法，其特征在于，步骤1、任务分解与依赖分析：接收大规模任务，并将其分解为多个子任务，对每个子任务进行依赖性分析，建立任务之间的依赖关系，其中：
3.根据权利要求1所述的基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度方法，其特征在于，步骤2、任务优先级计算：根据任务的复杂度、执行时间、资源需求，为每个任务节点分配一个优先级权重，表示为：
4.根据权利要求1所述的基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度方法，其特征在于，步骤3、优先级依赖图构建：遵循优先级驱动和依赖关系约束的双重原则，构建优先级依赖图，具体方法为：
5.根据权利要求1所述的基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度方法，其特征在于，步骤4、任务调度：根据任务的优先级和依赖性进行调度，具体方法为：
6.根据权利要求1所述的基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度方法，其特征在于，步骤5、动态资源调配：在任务执行过程中，监控
7.一种基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度系统，其特征在于，实施权利要求1-6任一项所述的基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度方法，实现基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度，分五个模块，分别执行步骤1～5。
8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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，实施权利要求1-6任一项所述的基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度方法，实现基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实施所述的多工作状态三相电机驱动器的控制方法，实施权利要求1-6任一项所述的基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度方法，实现基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度。
...【技术特征摘要】
1.一种基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度方法，其特征在于，步骤1、任务分解与依赖分析：接收大规模任务，并将其分解为多个子任务，对每个子任务进行依赖性分析，建立任务之间的依赖关系，其中：
3.根据权利要求1所述的基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度方法，其特征在于，步骤2、任务优先级计算：根据任务的复杂度、执行时间、资源需求，为每个任务节点分配一个优先级权重，表示为：
4.根据权利要求1所述的基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度方法，其特征在于，步骤3、优先级依赖图构建：遵循优先级驱动和依赖关系约束的双重原则，构建优先级依赖图，具体方法为：
5.根据权利要求1所述的基于优先级依赖图的云计算并行任务优化调度方法，其特征在于，步骤4、任务调度：根据任务的优先级和依赖性进行调度，具体方法为：
6.根据权利要求1所述的基于优先级依赖图的云计算并行任务...
【专利技术属性】
技术研发人员：王洋，刘亮，岳才杰，付元昊，陶家顺，姜丽，
申请(专利权)人：苏州空天信息研究院，
类型：发明
国别省市：
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