一种云数据中心资源调度的成本优化方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及云资源调度领域，并提供了一种云数据中心资源调度的成本优化方法及系统，通过获取集群内工作节点的实时负载，记为资源负载数据，根据资源负载数据和集群链路延迟，计算工作节点的相合度，通过工作节点的相合度，生成调度资源池，将网络任务分配至调度资源池内的工作节点，完成资源调度。所述方法能够动态结合实时资源负载与跨集群通信成本，构建弹性调度资源池而实现节点成本的协同优化，基于节点负载和集群间传输延迟计算相合度，筛选出最优节点组合以提高网络任务的处理速度，为云数据中心的资源调度提供具体性的成本优化策略。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及云资源调度领域，特别涉及一种云数据中心资源调度的成本优化方法。

技术介绍

1、在云数据中心规模化与分布式架构演进的背景下，跨域资源调度引发的隐性成本问题日益凸显。传统资源调度方法通常将计算、存储资源的分配与网络传输成本割裂处理，仅以简单的带宽预留或静态路由策略应对数据传输需求，忽视了物理网络拓扑对实时成本的深层影响。例如，当计算任务被调度至与存储资源跨机架或跨可用区的节点时，数据访问路径的跳数增加、网络拥塞概率上升，不仅导致传输延迟放大，还可能因带宽争用触发链式反应——如因数据就绪延迟引发计算资源空转、为避免超时冗余启动作业副本等，形成隐性资源浪费与业务性能损耗的双重成本。

2、现有技术虽尝试通过负载均衡或虚拟机就近部署缓解部分网络压力，如专利技术专利cn115801782b公开了一种跨区域数据中心云资源调度系统及方法，其具体通过sdn控制器和openflow流表实现多云跨区域隔离网络之间的稳定通信，但其调度决策多基于过时的拓扑信息或粗粒度的网络分区，难以动态适配细粒度的链路状态变化。这种静态化、离散化的设计导致资源分配与网络物理本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种云数据中心资源调度的成本优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种云数据中心资源调度的成本优化方法，其特征在于，记云数据中心内的集群数量为M个，每个集群内包括多个工作节点，以Wn(j,k)表示第j个集群内的第k个工作节点，在时段T内每隔t0秒获取一次Wn(j,k)的负载值并以数组T(j,k)进行存储，将每个Wn(j,k)所对应的数组T(j,k)记为资源负载数据。

3.根据权利要求2所述的一种云数据中心资源调度的成本优化方法，其特征在于，在时段T内每隔t0秒获取一次Wn(j,k)的负载值，其中，Wn(j,k)的负载值指工作节点...

【技术特征摘要】

1.一种云数据中心资源调度的成本优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种云数据中心资源调度的成本优化方法，其特征在于，记云数据中心内的集群数量为m个，每个集群内包括多个工作节点，以wn(j,k)表示第j个集群内的第k个工作节点，在时段t内每隔t0秒获取一次wn(j,k)的负载值并以数组t(j,k)进行存储，将每个wn(j,k)所对应的数组t(j,k)记为资源负载数据。

3.根据权利要求2所述的一种云数据中心资源调度的成本优化方法，其特征在于，在时段t内每隔t0秒获取一次wn(j,k)的负载值，其中，wn(j,k)的负载值指工作节点wn(j,k)的瞬时cpu占用率或者瞬时iops，时段t为集群运行时段内的任意一个子时段，或者，时段t从集群处于高负载状态下的时段内选取。

4.根据权利要求2所述的一种云数据中心资源调度的成本优化方法，其特征在于，根据资源负载数据和集群链路延迟，计算工作节点的相合度的方法具体为：将工作节点wn(j,k)所在的第j个集群记为c(j)，记c(j)的耦集群为cp(j)，记c(j)和cp(j)之间的集群链路延迟的值为vd(c(j))；以wnd(j,k)表示工作节点wn(j,k)的相合度，wnd(j,k)的值等于max(t(j,k))×min(t(j,k))×vd(c(j))，max(t(j,k))和min(t(j,k))分别表示数组t(j,k)内...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩晓茹，梁忠豪，许红龙，
申请(专利权)人：佛山大学，
类型：发明
国别省市：