[发明专利]高性能云计算平台的作业调度方法

权利要求书

1.一种高性能云计算平台的作业调度方法，其特征在于，包括：

云平台集群引擎启动成功后，向云平台主控模块发布集群引擎启动成功消息；

云平台集群空间实例化单元侦听集群引擎启动成功消息，接收到消息后，定时发送本机运行的web应用运行副本的具体信息；

集群引擎接收到集群空间实例化单元的消息，解析出web应用ID、web应用运行副本地址和端口；

根据web应用ID和预先设置的调度规则，选择出web应用运行副本进行处理；

将访问请求重定向到所选择的web应用运行副本；

其中，在将云平台收集到的访问请求调度到云平台的目标集群节点过程中，首先根据评价集群节点性能的适应度函数计算出当前全部集群节点的服务性能，依据终端请求事务量对云平台内部的集群节点进行条件过滤，将集群节点剩余空间量大于访问请求集合的总空间量的集群节点组成一个集合，该集合是对云平台的整体约束；将集群节点集合中k台集群节点抽象成k个聚类点并且分别与云平台中全部集群节点进行聚类，根据集群节点的两个空间量属性计算集群节点之间的相似度，然后由相似度给定一个阈值，将集群节点之间的相似度在阈值内的集群节点加入到一个新的集合；当集合中的元素不再变化时，这个集合就是聚类的最后结果；最后，将待处理的事务调度至最终集合中的集群节点。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

设有n台集群节点组成一个集合H，对全部集群节点进行一个约束条件限制，将集群节点的剩余空间量L_i作为度量标准，L_i定义如下：

L_i＝αL_c+βL_m

其中α+β＝1

L_c为web应用空间量；L_m为已验证应用空间量；α和β分别为两者权重，其值的确定采用BP神经网络学习获取，根据集群节点性能的适应度函数，获取整个私有云中集群节点的各项性能监控数据，计算出当前云平台中n台集群节点的剩余空间量， 将约束值定义为：特定时间段内接收到的访问请求集合的总空间量，即：

其中，LR表示为访问请求集合的总空间量，表示为访问请求集合中第i个事务的空间量， 定义一个空集Φ，计算出访问请求集合的总空间量LR，当L_iLR时，将i集群节点调度至集合Φ中，否则继续寻找，当n台集群节点与约束值比较完成后得到的集合Φ，集合Φ＝{s₁,s₂,s₃....,s_m}，即为聚类点的集合，m＜n。

3.根据权利要求2所述的方法，进一步包括：

根据集群节点性能的适应度函数得到每个集群节点的性能值，通过和约束值的限定，将性能相对较好的集群节点调度至集合Φ中， 设Φ＝{s₁,s₂,s₃....,s_m}为m个集群节点组成的集合，对集合Φ中的集群节点的web应用空间剩余进行降序排序，假设s_j为web应用空间剩余最大的集群节点，将s_j作为聚类点，则计算相似度的公式为：

s(s_i,s_j)＝1/d(s_i,s_j)

为集群节点j的第k个属性，由此计算出集群节点j与集群节点i之间的相似度s(s_i,s_j)：

4.根据权利要求3所述的方法，进一步包括：

以s_j为聚类点，计算s_j与集合H中各个元素之间的相似度值， 根据相似度给定一个阈值U，如果相似度大于阈值U，则将该元素加入新集合Φ'中；然后集合Φ按照集群节点处理器剩余的降序依次选择聚类点，分别计算与集合H中元素的相似度，将阈值大于U的元素调度至集合Φ'中，当集合Φ'中元素不再变化时，则迭代结束，集合Φ'为最终的聚类结果，即Φ'＝{s₁'，s₂'...s_q'}，其中q＜m＜n。