[发明专利]多云环境下基于实例自适应分配整合的工作流组调度方法

权利要求书

1.多云环境下基于实例自适应分配整合的工作流组调度方法，其特征在于：其包括以下步骤：

步骤1：扫描待执行工作流组，获取多云环境下的有效实例类型、已启动的虚拟机资源以及已启动的虚拟机资源上的任务执行情况信息；

步骤2：对待执行工作流组的各个工作流进行压缩‘有向割边’预处理操作；步骤2的具体步骤为：

步骤2-1，在输入工作流过程中记录每个任务相应的出度和入度；

步骤2-2，构造一个父亲儿子图矩阵；

步骤2-3，判定父节点是否仅有一个儿子节点，且该儿子节点入度为1；

步骤2-4，并以该儿子节点为新的父节点迭代寻找新的‘有向割边’；

步骤2-5，将寻找到的‘有向割边’删除，合并对应的两个任务，更新相应执行时间；

步骤2-6，重复步骤2-3至步骤2-5直到不存在‘有向割边’；

步骤3：各个工作流进行截止日期再分配操作，计算假设执行区间，并对并行小任务进行转串行操作；步骤3的具体步骤为：

步骤3-1，确认当前多云环境下的所有有效实例类型，并将工作流中的所有任务按照相应顺序分别假设分配到对应的性价比最高实例中去，形成工作流任务的假设分配方案；

步骤3-2，对并行小任务进行转串行操作，针对具有相同父节点和子节点且在假设分配实例上的执行时间均不超过该实例要价区间一半的并行任务，并将转化后的串行任务统一假设分配到所有并行任务中执行速度最快的实例上执行，当调整后的合并方案出现超过截止日期约束情况，则立即停止；

步骤3-3，判断假设分配方案的执行时间跨度是否低于工作流的截止日期：

当分配方案的执行时间跨度低于工作流的截止日期时，则输出假设分配方案，后续操作根据该假设分配方案计算每个任务的执行区间分配情况；

当分配方案的执行时间跨度不低于工作流的截止日期时，则依次迭代改变每个任务的分配方案，将任务分配到更快的执行实例上执行，缩短假设分配方案的执行时间跨度；

步骤4：计算各个任务对应不同实例类型的执行向量，获取当前启动虚拟机的执行状况和资源数量，对执行实例进行动态整合操作；步骤4包括执行实例分配步骤和执行实例整合步骤；执行实例分配步骤的具体方法为：

步骤4-1，计算每个任务对应不同实例类型虚拟机的执行时间：设定每个任务t_ij在假设分配中的开始时间为T₀，每个任务t_ij在假设分配中的结束时间为T1，则每个任务对应不同实例类型虚拟机的执行时间T_exe(t_ij,s_pk)计算公式如下：

其中Load_ij为每个任务t_ij对应的执行负荷量，n(CPU_spk)表示实例类型s_pk的CPU数量，vel表示每个CPU的处理速度；

步骤4-2，将实例类型s_pk对应某一任务t_ij的执行单量ev(t_ij,s_pk)的定义为：

其中ev(t_ij,s_pk)表示任务t_ij对应实例类型s_pk的执行单量，T_exe(t_ij,s_pk)为任务t_ij在实例类型为s_pk的虚拟机上执行时间，T1为任务t_ij在假设分配中的结束时间，T₀为任务t_ij在假设分配中的开始时间；

步骤4-3，分别计算工作流上所有任务对应于不同实例类型的执行向量形成矩阵S_EV，执行向量形成矩阵S_EV，计算公式如下；

其中s_pk,s_qk...s_rk分别表示不同的实例类型虚拟机，执行向量EV(w_i,s_pk)，EV(w_i,s_qk)...EV(w_i,s_rk)分别表示在不同实例类型虚拟机上执行完成任务流w_i所需的虚拟机数量，ev(t_i1,s_pk),ev(t_i2,s_pk),...,ev(t_in,s_pk)，ev(t_i1,s_qk),ev(t_i2,s_qk),...,ev(t_in,s_qk)，...，ev(t_i1,s_rk),ev(t_i2,s_rk),...,ev(t_in,s_rk)分别表示不同实例类型虚拟机上对应任务流w_i的各个任务所需的虚拟机数量；

步骤4-4，通过将矩阵S_EV的行向量相加得到对应实例类型的执行向量之和，即为在截止日期D(w_i)内执行完成工作流w_i所需对应实例类型的虚拟机数量N_P＝{N_pk,N_qk,...,N_rk}；

步骤4-5，在动态调度过程中保证任何时刻的虚拟机数量大于等于对应实例类型的执行向量之和，即工作流中的任务均可在对应子截止日期前被执行完成；

执行实例整合步骤的具体方法为：

步骤4-6，当发现某种实例类型的执行向量和大于目前启动的对应虚拟机数量时，查找其他资源有剩余的实例类型；

步骤4-7，将未能在当前类型实例上完成的子截止日期最近的任务分配到其他实例类型的虚拟机上执行；

步骤4-8，循环步骤4-6和步骤4-7直到启动的类型实例的虚拟机数量超过其对应执行向量和，才跳出循环等待下一个虚拟机资源量不满足需求的实例动态整合过程；

步骤5：判断是否存在资源供应不足的情况；

当存在资源供应不足，则启动新的对应数量资源实例，并转到步骤3执行；

否则，转到步骤6执行；

步骤6：判断是否出现资源供应过剩情况；

当存在资源供应过剩时，迭代判断并关闭空转的虚拟机，并转到步骤7执行；

当不存在资源供应过剩时，转到步骤7执行；

步骤7：按照任务最早子截止日期优先原则，对任务进行调度分配操作，每个任务都有相应的执行区间每个任务对应一个执行实例类型。