[发明专利]节点计算能力的汇报方法和计算节点

说明书

本发明实施例提供了一种节点计算能力的汇报方法和计算节点、一种集群管理方法和集群管理节点,其中，所述节点计算能力的汇报方法具体包括：计算节点获取自身硬件资源的质信息和量信息；计算节点依据所述硬件资源的质信息和量信息，确定所述硬件资源的计算能力信息；计算节点向管理节点汇报所述硬件资源的计算能力信息。本发明实施例能够避免由于计算节点的异质特性导致汇报的计算能力不准确的问题。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种节点计算能力的汇报方法和计算节点、一种集群管理方法和集群管理节点。

背景技术

计算机集群是一种计算机系统，其通过多台计算机(又称为计算节点)连接起来协作完成计算作业。这些计算节点位于同一管理域中，其具有唯一的管理策略并且作为一个整体向用户提供服务。例如，Apache Mesos就是一个分布式系统的集群架构，可以实现高效率的并行计算和海量存储。

将计算机集群上的计算任务分配到多个计算节点上的过程可以称为任务的调度。现有任务的调度方法通常为：每个计算节点将自己的CPU核心数上报给集群内的调度器，该调度器按照CPU核心数进行任务的调度。

然而，计算机集群中不可避免地存在计算能力不均衡的计算节点，也即，即使在CPU核心数相同的情况下，这些不均衡的计算节点仍可能具有不同的计算能力。

这样，在实际中会存在如下情况：一个计算任务可以细分为多个子任务，从而可以分配到多个计算节点上并发执行，假设每个子任务需要的资源为1个CPU、256MB内存，而计算机集群中的第一计算节点的CPU主频为1.5GHz，而第二计算节点的CPU主频为3.0GHz，显然，当同样大小的子任务被分配到这两个计算节点上计算时，这两个计算节点对于子任务的完成时间是不同的，这将会导致整个任务的完成时间由最慢的子任务决定，失去了原本的并行计算能力。

还有可能存在另一种更糟的情况：如果这些细分的子任务并不是并行的，而是存在某种依赖关系，例如，某个子任务的计算输出可能是另一个子任务的输入，那么，整个任务的计算能力由最慢的子任务决定。

综上，由于计算机集群中计算节点的计算能力不均衡的特性，使得计算机集群的计算资源无法充分利用，这无疑影响了计算效率。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题是提供一种节点计算能力的汇报方法和计算节点、一种集群管理方法和管理节点，能够确定计算节点的真实计算能力信息，使得调度器更准确地估计任务大小需要的计算节点的计算能力，从而可以获得可预期的任务执行时间，合理利用计算资源，提高计算机集群的计算能力。

为了解决上述问题，本发明公开了一种节点计算能力的汇报方法，包括：

计算节点获取自身硬件资源的质信息和量信息；

计算节点依据所述硬件资源的质信息和量信息，确定所述硬件资源的计算能力信息；

计算节点向管理节点汇报所述硬件资源的计算能力信息。

优选地，所述计算节点依据所述硬件资源的质信息和量信息，确定所述硬件资源的计算能力信息的步骤，包括：

依据所述硬件资源的质信息和量信息的乘积与变量因子的比值，确定所述硬件资源的计算能力信息；其中，所述变量因子在计算机集群中具有唯一值。

优选地，通过如下步骤确定所述变量因子：

确定计算机集群中最小的CPU主频为变量因子；

或者，确定计算机集群中所有计算节点的平均CPU主频为变量因子；

或者，设定一个非零数值作为变量因子。

优选地，所述硬件资源包括CPU，则所述CPU的量信息包括：CPU核心数信息，所述CPU的质信息包括：CPU主频信息。