基于元胞自動機的云計算負載均衡任務(wù)調(diào)度方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于元胞自動機的云計算負載均衡任務(wù)調(diào)度方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 云計算作為分布式計算、并行計算、網(wǎng)格計算等傳統(tǒng)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)編程模型、分布式 數(shù)據(jù)存儲技術(shù)、虛擬化技術(shù)等新型技術(shù)融合發(fā)展的產(chǎn)物，是引領(lǐng)未來信息產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵 戰(zhàn)略性技術(shù)和手段，將對我國發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有重要的戰(zhàn)略意義。云計算通過將計算 任務(wù)劃分在大規(guī)模的廉價服務(wù)器集群上，使得人們能夠利用分布在各地的閑散資源來處理 較為復(fù)雜的應(yīng)用程序，以極低的成本投入獲得極高的計算品質(zhì)。
[0003] 云計算任務(wù)調(diào)度作為云計算平臺的重要組成部分，是將用戶提交的任務(wù)進行合理 高效地調(diào)度和分配，其實質(zhì)就是將n個相互獨立的任務(wù)分配到m個閑散異構(gòu)的物理資源上， 使得總?cè)蝿?wù)完成時間最小并且可用資源得到充分利用，任務(wù)調(diào)度的效率直接影響到整個云 計算平臺的整體性能和服務(wù)質(zhì)量。例如，順序任務(wù)調(diào)度方法把一組任務(wù)順序分配給一組虛 擬機，盡量保證每個虛擬機運行相同數(shù)量的任務(wù)以平衡負載，但沒有考慮任務(wù)的需求和虛 擬機之間的差別。任務(wù)調(diào)度問題已經(jīng)被證明是一個NP完全問題，在mn個可能任務(wù)調(diào)度的 解空間尋找近似最優(yōu)解，使得總?cè)蝿?wù)的執(zhí)行時間和負載均衡度最小，其中執(zhí)行時間最小是 為了滿足用戶的服務(wù)質(zhì)量，負載均衡度最小是為了保證云環(huán)境的穩(wěn)定性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]目前，云計算的任務(wù)調(diào)度方法還未形成統(tǒng)一的標準和規(guī)范，但由于該問題的重要 性，國內(nèi)外研究者提出了大量的云計算任務(wù)調(diào)度方法來計算任務(wù)調(diào)度的近似最優(yōu)解，既有 傳統(tǒng)網(wǎng)格計算中的Min-Min、Max-Min、動態(tài)規(guī)劃等啟發(fā)式調(diào)度方法，也有基于遺傳算法、粒 子群算法、蟻群算法、免疫算法、差分進化算法和禁忌搜索算法等智能調(diào)度方法。其中，傳 統(tǒng)啟發(fā)式調(diào)度方法的Min-Min算法米用先易后難的策略，先執(zhí)行完成時間短的任務(wù)，然后 執(zhí)行完成時間長的任務(wù)，并采取貪心策略把每個任務(wù)優(yōu)先指派給執(zhí)行它最早完成的計算資 源；Max-Min算法則恰恰相反，米用先難后易和貪心策略，每次選取完成時間最長的任務(wù)， 優(yōu)先指派給執(zhí)行它最早完成的計算資源。傳統(tǒng)啟發(fā)式調(diào)度方法以最早完成時間為目標進行 調(diào)度，有著較好的負載均衡性能，但總?cè)蝿?wù)的實際執(zhí)行時間并非最少。智能調(diào)度方法通過 對任務(wù)調(diào)度方案的編碼，并依據(jù)遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法、免疫算法、差分進化算法 和禁忌搜索算法等智能算法思想，在mn大小的解空間多樣性搜索和集中性搜索之間建立平 衡，最終有效降低任務(wù)的執(zhí)行時間。然而，智能調(diào)度方法在進行海量任務(wù)調(diào)度過程中，易陷 入局部最優(yōu)解，在收斂速度和負載均衡方面的效果有待提高。例如：2014年中國專利局公 告的由孫凌宇、冷明和冷子陽申報，中國專利號為=201410527189.X號《基于禁忌搜索和負 載均衡的云計算任務(wù)調(diào)度方法》的發(fā)明專利，針對現(xiàn)有技術(shù)方案中的缺陷采用基于禁忌搜 索作為指導(dǎo)性鄰域搜索優(yōu)化策略產(chǎn)生候選交換任務(wù)對，并采用貪心原則選擇收益值大的任 務(wù)對進行交換，優(yōu)化任務(wù)調(diào)度的初始解，從而最大程度地縮短整個任務(wù)完成的時間跨度。
[0005] 本發(fā)明涉及的云計算環(huán)境中任務(wù)調(diào)度僅僅指的是元任務(wù)的調(diào)度，即元任務(wù)之間相 互獨立，其調(diào)度不考慮任務(wù)間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與優(yōu)先約束關(guān)系。此外，云計算環(huán)境中依賴任務(wù) 調(diào)度，涉及的依賴任務(wù)之間存在先后依賴關(guān)系，要求一個任務(wù)必須接收到它的所有前驅(qū)任 務(wù)消息后才能開始執(zhí)行。例如：2014年中國專利局公告的由孫凌宇、冷明和冷子陽申報， 中國專利號為=201410137810. 1號《基于元胞自動機和賦權(quán)有向超圖的云計算任務(wù)調(diào)度方 法》的發(fā)明專利針對依賴任務(wù)的調(diào)度問題，采用賦權(quán)有向超圖描述依賴任務(wù)的資源需求及 依賴關(guān)系，并生成相應(yīng)的賦權(quán)有向超圖文件；然后啟動基于元胞自動機的賦權(quán)有向超圖劃 分程序，對生成的賦權(quán)有向超圖進行劃分；最后依據(jù)賦權(quán)有向超圖的劃分結(jié)果構(gòu)造依賴任 務(wù)子集，通過MapReduce任務(wù)調(diào)度模型對其進行映射和調(diào)度。2014年中國專利局公告的由 冷明、孫凌宇和冷子陽申報，中國專利號為=201410136320.X號《基于多水平劃分法和賦權(quán) 有向超圖的云計算任務(wù)調(diào)度方法》的發(fā)明專利針對依賴任務(wù)的調(diào)度問題，采用賦權(quán)有向超 圖描述任務(wù)的資源需求及依賴關(guān)系，并生成相應(yīng)的賦權(quán)有向超圖文件；然后啟動基于多水 平劃分法的賦權(quán)有向超圖劃分程序，對生成的賦權(quán)有向超圖進行劃分；最后依據(jù)賦權(quán)有向 超圖的劃分結(jié)果構(gòu)造任務(wù)子集，通過MapReduce任務(wù)調(diào)度模型對其進行映射和調(diào)度。此外， 2014年中國專利局公告的由孫凌宇、冷明和冷子陽申報，中國專利號為：201410136337. 5 號《云計算環(huán)境中的基于結(jié)點屬性函數(shù)的任務(wù)核值計算方法》的發(fā)明專利針對中國專利號 201410136320.X中多水平劃分法的賦權(quán)有向超圖劃分過程中的結(jié)點匹配問題，采用賦權(quán)有 向超圖對云計算環(huán)境中的任務(wù)進行數(shù)學(xué)建模，描述任務(wù)的資源需求及依賴關(guān)系，并生成相 應(yīng)的賦權(quán)有向超圖文件，然后啟動賦權(quán)有向超圖的核值計算程序，采用改進壓縮的內(nèi)存存 儲格式對賦權(quán)有向超圖進行存儲，并基于結(jié)點屬性函數(shù)計算結(jié)點的核值，將所有結(jié)點的核 值結(jié)果存儲在賦權(quán)有向超圖核值文件中。
[0006] 本發(fā)明的目的在于針對已有技術(shù)存在的不足，提供一種基于元胞自動機的云計算 負載均衡任務(wù)調(diào)度方法，解決云計算環(huán)境下任務(wù)調(diào)度中執(zhí)行時間和負載均衡的優(yōu)化問題， 有效地縮短了任務(wù)完成的時間跨度，實現(xiàn)了云計算資源的合理利用，為云計算提供高效的 任務(wù)調(diào)度機制。為達到上述目的，本發(fā)明的構(gòu)思如下。
[0007] -、運用元胞自動機理論，針對云計算負載均衡任務(wù)調(diào)度問題進行了分析建模，構(gòu) 建相應(yīng)的元胞自動機模型。元胞對應(yīng)于任務(wù)調(diào)度問題中的任務(wù)，元胞編號iG{1，2,…，n}。 第i個元胞的權(quán)值對應(yīng)于第i個任務(wù)的總指令長度。第i個元胞的狀態(tài)對應(yīng)于第i個任務(wù) 所分配的第j個虛擬機，虛擬機的編號jG{1，2,…，m}。第i個元胞的禁忌狀態(tài)表明該元 胞是否允許被交換。
[0008] 二、在云計算環(huán)境下的負載均衡任務(wù)調(diào)度問題的形式化描述基礎(chǔ)上，通過動態(tài)規(guī) 劃方法的形式化推導(dǎo)得到最早完成時間的啟發(fā)式優(yōu)先分配策略，并基于該分配策略求得任 務(wù)調(diào)度的初始解。
[0009] 三、借助元胞自動機模型處理復(fù)雜系統(tǒng)問題的特點--根據(jù)微觀個體的簡單局域 自組織相互作用機制來描述宏觀系統(tǒng)整體復(fù)雜行為，構(gòu)建云計算任務(wù)調(diào)度問題對應(yīng)的元胞 自動機模型，優(yōu)化任務(wù)調(diào)度的初始解。通過循環(huán)遍歷每個元胞產(chǎn)生候選交換元胞對，并采用 貪心原則選擇收益值大的元胞對進行交換，在優(yōu)化任務(wù)調(diào)度初始解的執(zhí)行時間的同時改善 負載均衡性能。
[0010] 根據(jù)上述的發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：一種基于元胞自動機的 云計算負載均衡任務(wù)調(diào)度方法，其特征在于，具體步驟如下。
[0011] 步驟1，類型類度分析，輸入云計算環(huán)境下用戶提交的任務(wù)，并對其進行類型和類 度的分析，確定任務(wù)的并行化程度及特點。
[0012] 步驟2,進程粒度分解，根據(jù)用戶任務(wù)的并行化程度及特點，以及云計算的資源共 享分配方式等獨特性質(zhì)，對用戶任務(wù)按照進程粒度級別進行分解。
[0013] 步驟3,資源特性分析，根據(jù)云計算的資源共享分配方式等獨特性質(zhì)，對分解后的 任務(wù)進行資源特性分析。
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