[发明专利]一种云计算环境中的工作流系统资源调度方法

说明书

技术领域

本发明属于云工作流系统技术领域，具体涉及一种云计算环境中的工作流系统资源调度方法。

背景技术

近年来，云计算已经成为一种新的大规模分布式计算方式，它提供了一种动态的可扩展的服务方式。在支持云计算的服务中，用户只需要在必要的时候调用相应的服务，并且只需对他们使用的部分进行付款。

云计算环境中的工作流系统不仅能发挥更大的效用，也能为云计算服务提供便利。一方面，大量的云服务提供商可以为用户提供比集群更加庞大的工作流执行能力，另一方面，种类繁多的云服务也能通过工作流组织起来，便于用户设计运行满足特定需求的工作流流程。

由于在云计算环境中的工作流同之前的网格工作流等相比，运行环境有了巨大变化，用户对于工作流系统的效率、安全性等方面也有了更高的要求，为了满足用户的不同需求，传统工作流的一些典型问题需要被重新思考，例如调度问题，云资源管理问题等。云工作流中包含的所有任务都是在若干云服务虚拟机上运行的，不同的任务在不同的云服务虚拟机上的运行费用，以及在不同运行时段的运行费用都是不同的，有必要对工作流中的任务作出更合理的调度，使云工作流在使用者期待的结束时间之前运行结束，且尽量降低使用者的开销。

发明内容

为了克服现有技术中存在的缺陷云工作流资源调度不合理的缺陷，本发明提供一种能够降低使用者的开销的云计算环境中的工作流系统资源调度方法，具体的技术方案如下：

一种云计算环境中的工作流系统资源调度方法，用于对一工作流中的若干任务进行调度，工作流在若干云服务虚拟机上运行，每个任务可在一台云服务虚拟机上运行，该调度方法包括如下步骤：

步骤S1：对工作流中的所有任务进行分组，获得若干任务组，每个任务组中包括一个或多个串行的任务；

步骤S2：将工作流的最晚完成时间分别分配到每个任务组上，使得每个任务组的最晚完成时间不晚于工作流的最晚完成时间；分别计算工作流中每个任务的最晚完成时间，再经计算得到每个任务组的最晚完成时间；

步骤S3：对所有任务组进行拓扑排序，计算每个任务组的拓扑排序值，根据拓扑排序值对所有任务组进行降序排序；

步骤S4：将任务组按拓扑排序值由高到低依次运行；依次计算每个任务组中每个任务在每个云服务虚拟机上的最低运行费用，将每个任务安排在费用最低的云服务虚拟机和时段。

作为优化方案，步骤S1进一步包括，对所有任务进行分组的方法为：

对工作流中的所有任务进行遍历；对于正在访问的当前任务，若当前任务仅有一个前继任务，且前继任务仅有当前任务一个后继任务，则将前继任务和当前任务加入同一任务组，否则加入不同的任务组。

作为优化方案，步骤S2进一步包括，工作流中每个任务的最晚完成时间的计算方法如下：

由工作流中出度为零的任务向入度为零的任务依次进行推导；对于出度为零的任务，最晚结束时间为整个工作流的最晚结束时间；对于其他任务，最晚结束时间为其他任务的后继任务中，需要最早开始的后继任务的开始时间；其中，出度为零是指没有后继任务，入度为零是指没有前继任务。

作为优化方案，步骤S3进一步包括，任务组的拓扑排序值的计算方法如下：

步骤S31，依次计算当前任务组中的各任务的平均运行时间，即各任务在所有机器上的平均运行时间：

步骤S32，依次计算当前任务组中的各任务的平均传输时间，即各任务向对应的后继任务传输数据所需的平均时间；

步骤S33，计算当前任务组的平均运行时间，即所有任务的平均运行时间加所有任务的平均传输时间的总和的平均值；

步骤S34，计算当前任务组的平均传输时间，即当前任务组中最后一个任务和某一后继任务组中第一个任务之间的数据传输平均时间；

步骤S35，若当前任务组中包含出度为零的任务，则当前任务组的拓扑排序值即为当前任务组的平均运行时间；否则，当前任务组的拓扑排序值不仅取决于当前任务组的平均运行时间，还取决于当前任务组的平均传输时间以及后继任务组的拓扑排序值。

作为优化方案，步骤S4进一步包括，

对于某一任务组中的每个任务，计算每个任务在截止时间内在所有云服务虚拟机上的最低费用，把每个任务在截止时间内安排到相应的云服务虚拟机上，使整个任务组的费用最低。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：