[发明专利]云环境下基于批任务工作流的虚拟机动态租赁与调度方法

说明书

本发明公开了一种云环境下基于批任务工作流的虚拟机动态租赁与调度方法，考虑了基于时间区间的按需收费模型、竞价收费模型，数据传输时间、虚拟机启动时间和软件安装（下载时间），根据竞价时隙的未来预测价格合理的选择时间片。本发明主要描述了三个方法：A）基于价格类型感知和复制策略的调度方案（PRS）；B)基于任务包的延迟调度策略（BDT）；C)基于紧急度的调度方案（USL）；方法A的主要特点是通过调用当前已租赁的虚拟机时隙尽可能地分配任务包中的任务，最大化地利用剩余资源。方法B其主要特点是根据任务包的特性延迟相关的任务，统一地选择虚拟机时隙来节省租赁成本。方法C其主要特点是选择新的虚拟机时根据预测价格选择合适的时隙并给出竞价。本发明通过上述方法，充分降低了整个BoT工作流的租赁成本。

技术领域

本发明属于云计算资源调度技术领域，具体地说，是一种云环境下基于批任务工作流的虚拟机动态租赁与调度方法。

背景技术

基于分布式计算特别是网格计算的发展，产生了一种新型服务计算模型：云计算(Cloud Computing)。云计算是一种能够通过网络以便利的、按需的方式访问一个可配置的计算资源共享池的模式，这个资源共享池能以最少的管理开销和最少的与供应商的交互，迅速配置、提供或释放资源。云计算的主要优势在于：能够迅速地降低硬件成本和提升计算能力以及存储容量等；用户可以以极低的成本投入获得极高的计算品质，而不用再投资购买昂贵的硬件设备，进行频繁的保养与升级。

数据规模日益增大，图像处理，参数扫描、数据挖掘和其他的大数据应用通常包含了一些连接步骤，而每一步都需要大量数据的处理。用户处理任务时可租赁的虚拟机主要类型有两种：竞价虚拟机和按需虚拟机。按需虚拟机价格稳定，竞价虚拟机的价格实时变化，且租赁价格往往低于按需虚拟机，而用户设置的出价往往不尽如人意，对竞价虚拟机时隙的租赁得到了适得其反的作用，导致资源浪费，成本提升。因此，用户需要提出一种合理的虚拟机时隙租赁方案和出价策略以在保证系统性能的前提下节省租金开销。

然而，在云计算的实际应用中，通常涉及到虚拟机的设置时间、软件准备时间、数据传输时间、价格变动等多种因素的影响，很难真正利用好空闲资源。

目前已有的算法大多是针对按需虚拟机进行租赁或者基于当前的虚拟机价格对竞价虚拟机进行租赁，前者稳定但是价格高，后者由于没有结合价格预测的功能，往往无法达到应有的效果。

为了节省数据中心的维护开销，各种工作流部署在从公有云租赁的虚拟机上的弹性分布式计算机平台上。已经存在许多算法为工作流服务，但是用已有的调度算法分别执行每个任务包并不能减少总的租赁开销。而且对于竞价虚拟机类型，目前大多数已存在的方法采用当前虚拟机时间价格选择合适的竞价虚拟机时间片，这样往往达不到预期的效果，因为这些算法的静态概率分布模型忽略了价格变动的趋势。

发明内容

本发明的目的在于：针对现有技术中存在的问题与不足，提供一种云环境下基于批任务工作流的虚拟机动态租赁与调度方法，以保证满足截止期的前提下减少虚拟机调度开销。

技术方案：一种云环境下基于批任务工作流的虚拟机动态租赁与调度方法，包括以下方案：

A.基于价格类型感知和复制策略的调度方案(PRS)：根据前面工作提到的工作流截止期给出每个任务包的截止期，在不考虑租赁新虚拟机的前提下最小化虚拟机总租赁成本为目标，依据截止期给出任务最迟开始时间，将每个任务的结束时间与最迟开始时间进行比较，决定该任务的分配和执行方案，确定对可执行任务的分配与执行。

B.基于任务包的延迟调度策略(BDT)：每个任务都有其截止期，截止期前无法完成的任务需要延迟执行，通常的调度方案通常表现为：当新的虚拟机被租赁时，被延期的任务会争着占用资源执行。而本策略的目的是延迟一定数量的任务来选择合适类型的虚拟机，这样能够减少虚拟机调度资金。