[发明专利]基于响应时间最优化的云计算任务调度方法有效

专利信息
申请号: 201410101281.X 申请日: 2014-03-18
公开(公告)号: CN103841208B 公开(公告)日: 2017-09-01
发明(设计)人: 王勇;李凯;刘美林 申请(专利权)人: 北京工业大学
主分类号: H04L29/08 分类号: H04L29/08
代理公司: 北京思海天达知识产权代理有限公司11203 代理人: 张慧
地址: 100124 *** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 响应 时间 优化 计算 任务 调度 方法
【权利要求书】:

1.基于响应时间最优化的云计算任务调度方法,其特征在于包括以下步骤:

步骤1,构造一个基于响应时间最优化的云计算系统;

所述基于响应时间最优化的云计算系统由用户、面向各用户的各调度器i以及面向各调度器i的计算节点j以及调度方案计算器组成,其中i=1,2,...,n,n为所述系统中调度器的数量,j=1,2,...,m,m为系统中所有计算节点的数目;

在忽略调度器内部处理代价前提下,假设任务分片的执行代价和任务分片在网络上的传输代价是任务执行代价的关键;所述调度器在进行任务分片时的条件如下:

各个调度器从各用户接受任务,各个调度器发出任务的平均速率λi的加和应该小于所述系统所有计算节点对任务的平均执行速率uj的加和,速率的单位是单位时间内的任务数,即:

Σi=1nλi<Σj=1muj---(1)]]>

各个调度器发到第j个计算节点上任务分片的速率的加和应该小于第j个计算节点对任务分片的平均执行速率uj,uj称为计算节点j的计算能力,即:

Σi=1nλiaij<uj---(2)]]>

aij为第i个调度器的任务分配到第j个计算节点的任务分片;

步骤2,计算任务分片aij的传输时间Lij

Lij=eij+b×aijcij---(3)]]>

其中,Lij是调度器i的任务分片到计算节点j的传输时间,j=1,2,...,m,b为所有任务的平均数据长度,单位:位,eij为调度器i到计算节点j之间的线路传输延迟,cij为调度器i到计算节点j之间线路的传输速率;

根据计算节点的数量,调度器i将用户的请求分解为m个任务分片,aij满足以下的约束:

aij≥0,且

步骤3,计算任务分片aij在计算节点j上的平均处理时间Fij

Fij=(1μj+Σk=1nλkakjμj(μj-Σk=1nλkakj))×aij---(5)]]>

其中,λi为调度器发出任务的平均速率,uj为第j个计算节点对任务分片的平均执行速率,λk各个调度器发到第k个计算节点上任务分片的速率,k为计算节点的索引;计算节点被认为是一个M/G/1排队系统,服务时间服从负指数分布;

步骤4,计算任务分片aij的总处理时间;

任务分片aij的总处理时间等于线路传输时间与计算节点j上的处理时间的和,即:

Fij+Lij=(1μj+Σk=1nλkakjμj(μj-Σk=1nλkakj))×aij+eij+b×aijcij---(6)]]>

其中,i=1,2,...,n,j=1,2,...,m;

步骤5,计算任务响应时间;

各个任务分片被调度到计算节点上以后,任务分片被计算节点独立执行,各个任务分片之间是并行执行的关系,任务的响应时间FLi(ai)为:

FLi(ai)=Maxj=1m(Fij+Lij)=Maxj=1m((1μj+Σk=1nλkakjμj(μj-Σk=1nλkakj))×aij+eij+b×aijcij)---(7)]]>

步骤6,构造云计算任务调度问题的目标函数;

每个调度器在对任务进行分解调度时,总是进行优化以使得该调度器的任务响应时间最小,基于响应时间最优化的云计算任务调度问题的目标函数为:

minMaxj=1m(Fij+Lij)=minMaxj=1m((1μj+Σk=1nλkakjμj(μj-Σk=1nλkakj))×aij+eij+b×aijcij)---(8)]]>

步骤7,调度方案计算器计算调度器的任务分片方案;

定义uji为计算节点j为调度器i提供的计算能力,代入(8)式得:

minMaxj=1m(Fij+Lij)=minMaxj=1m((1+uj-μji+λiaijμji-λiaij)×aijμj+eij+b×aijcij)---(9)]]>

其中,uji为计算节点j为调度器i提供的计算能力;

该优化问题通过极大熵函数法进行求解,用该极大熵函数来逼近优化函数FLi(ai),表达式如下:

Fp(x,u)=1pln|Σj=1mujexp{p((1+uj-μji+λiaijμji-λiαij)×aij/μj+eij+b×aijcij)}|---(10)]]>

其中,p,u为极大熵的调节参数,exp为指数函数,Fp(x,u)为极大熵优化目标函数,通过调节p和u,使Fp(x,u)的极小点能更快地收敛于式(9)的解。

2.根据权利要求1所述的基于响应时间最优化的云计算任务调度方法,其特征在于,所述步骤7计算调度器任务分片方案的方法还包括以下步骤:

步骤7.1,系统参数初始化;

设云计算系统中调度器的个数为n,计算节点个数为m,调度器i发出任务的平均速率为λi(0),计算节点j的任务平均执行速率uj(0),调度器i到计算节点j的线路传输延迟eij(0),所有任务的平均数据长度b(0),单位:bit,调度器i到计算节点j的线路传输速率为cij(0),单位:Kbps,其中i=1,2,...,n,j=1,2,...,m;系统中各个调度器和计算节点将上述初始值发送给调度方案计算器,以下步骤均由调度方案计算器完成;将调度器i的任务分片方案初始化为:

初始分片设最大循环次数maxCycle(0),当前循环次数currentCycle=1,调节变量p的最大值为P(0),令迭代控制参数formerA=latterA=a(0),formerA和latterA差值的2-范数初始值diffA=1,误差精度ε(0)=10-4

步骤7.2,根据程序中的初值,利用公式求取uji

步骤7.3,判断diffA>ε且currentCycle<maxCycle是否成立,若不成立,执行步骤7.4~7.10;否则,得到调度方案,结束循环;

步骤7.4,对i=1,2,…,n,依次执行步骤7.5~7.9;

步骤7.5,令x0=latterAi,formerX=latterX=x0,令迭代控制变量p=10,r=10,k=0;

步骤7.6,以latterX为初始点求解式(10)得到解x;

步骤7.7,令formerX=latterX,latterX=x,若||formerX-latterX||2<ε,则转步骤7.9,否则继续;

步骤7.8,计算i=1,2,...,m,公式如下:

ui(k+1)=ui(k)exp{p(k)((1+uj-uji+λiaijuji-λiaij)×aij/uj+eij+b×aijcij)}Σj=1muj(k)exp{p(k)((1+uj-uji+λiaijuji-λiaij)×aij/uj+eij+b×aijcij)}---(11)]]>

若p(k)<P,则令p(k+1)=rp(k);否则,令p(k+1)=p(k),转步骤7.6;

步骤7.9,令latterAi=latterX,利用修改后的latterA计算新的uji

步骤7.10,令currentCycle=currentCycle+1,diffA=||latterA-formerA||2,formerA=latterA,转步骤7.3。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京工业大学,未经北京工业大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201410101281.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top