[发明专利]一种多云环境下考虑通信和计算代价的工作流调度方法

说明书

本发明涉及一种多云环境下考虑通信和计算代价的工作流调度方法。该方法基于工作流自身结构和执行特性，以及当前云资源环境通信和执行代价的相关因素，基于遗传算法的随机两点交叉操作和随机单点变异操作思想，提高种群进化过程中的多样性，整合虚拟化资源，考虑数据通信代价和任务计算代价，优化资源利用率，在满足工作流截止日期前提下，减少其执行代价。本发明方法在波动因素存在情况下，对工作流截止日期满足和执行代价控制方面具有良好性能表现，在尽可能满足工作流截止日期前提下，减少其执行代价。

技术领域

本发明属于并行和分布式高性能计算领域的工作流调度方法，具体涉及一种多云环境下考虑通信和计算代价的工作流调度方法。

背景技术

随着云计算技术的不断发展，当前云市场上出现多个云服务提供商共存的‘多公有云’局面。云计算弹性供应虚拟资源并按需付费的性质，为处理大规模科学工作流(以下简称‘工作流’)提供便利。然而，云异构环境下的任务调度是一个NP-hard问题，工作流自身的子任务之间存在复杂的时间依赖和数据依赖关系，且多个云服务提供商之间存在诸多差异(如要价机制，实例类型，通信带宽等)，因此需要一种合适的调度方法在尽可能满足工作流服务质量(Quality of Service,QoS)前提下，减少其执行代价。当前云环境下的工作流调度方法大多是在传统分布式计算环境(如网格)的工作流调度算法基础上做一些改进，未考虑云环境自身特性。或者一些调度方法仅考虑在静态单一云环境中，单纯追求执行时间最小化目标，未对带约束的工作流(如截止日期)的代价优化调度问题展开研究。

近年来，传统分布式环境下的工作流调度已得到广泛研究。网格环境下的工作流调度方案，通常是通过启发式或元启发式调度算法，达到优化工作流执行时间，满足QoS需求。提高网格环境下的资源利用率等目的。然而，云计算环境和网格环境在资源供应和资源要价机制上存在巨大差异。由于二者产生的动机、部署的方案以及提供的服务等方面均不相同，所以网格环境下的工作流调度方法不能简单地应用于云计算环境。部分研究工作设计云环境下带准备时间和截止日期约束的代价驱动工作流调度算法，然而大多仅考虑一种虚拟机类型，不符合现实云环境。另外，有相关研究工作提出基于PSO算法的单一工作流调度方案，他们分别针对截止日期约束的代价优化问题和预算约束的执行时间优化问题展开研究。但其工作的虚拟机类型和数量是固定的，不符合云环境弹性供应性质。目前云环境下的工作流调度工作均考虑单个云服务提供商，未对多云环境展开研究。

关于多云环境带截止日期约束工作流的代价驱动调度问题，目前国内外还未有相关研究工作。其中，最具相关性的研究工作是关于单云环境存在波动因素的基于截止日期约束的工作流调度研究，该工作利用传统PSO调度方法来处理全局的工作流子任务调度方案。但目前的研究工作中，还未涉及针对多公有云环境下考虑通信和计算代价的带截止日期约束科学工作流调度方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种多云环境下考虑通信和计算代价的工作流调度方法，该方法可以在波动因素存在情况下，对工作流截止日期满足和执行代价控制方面具有良好性能表现，在尽可能满足工作流截止日期前提下，减少其执行代价。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种多云环境下考虑通信和计算代价的工作流调度方法，基于工作流自身结构和执行特性，以及当前云资源环境通信和执行代价的相关因素，基于遗传算法的随机两点交叉操作和随机单点变异操作思想，提高种群进化过程中的多样性，整合虚拟化资源，考虑数据通信代价和任务计算代价，优化资源利用率，在满足工作流截止日期前提下，减少其执行代价。

在本发明一实施例中，该工作流调度方法具体实现如下，