[发明专利]基于云环境的多科学工作流并发执行调度方法

说明书

基于云环境的多科学工作流并发执行调度方法。所谓多工作流并发执行是指多个工作流同时执行，各工作流中的任务穿插执行。目前单工作流执行调度研究较多，忽略了服务器的等待时间，不仅造成了资源的浪费，并且使后续工作流的等待时间增长。本发明方法包括如下步骤：首先，通过任务秩的计算策略，减少调度长度，达到缩短任务完成时间的效果。然后，为了保证调度执行过程中的公正性，提出了构建任务池的策略；其次，将任务池中的任务按优先级通过资源选择策略，减少了任务完成时间，提高了资源的利用率；最后，通过动态电压频率调整的方式对存在空闲时间段的资源进行电压调整，达到降低执行能耗的目标。本发明用于基于云环境的多科学工作流并发执行调度。

技术领域

本发明涉及一种基于云环境的多科学工作流并发执行调度方法。

背景技术

多工作流并发执行是指多个工作流同时执行，各工作流中的任务穿插执行。目前最流行的调度方法是异构最早完成时间(HEFT)方法和处理器上的关键路径(CPOP)方法；HEFT方法基于可用资源执行的最早时间进行操作，忽略了影响任务执行时间的其他因素，可能会将两个相关任务分配给不同的资源，增加任务的执行长度；CPOP方法是使用任务向上和向下排名的总和来计算每个任务的等级，按等级选择资源，缩短执行时间。但是，CPOP方法的执行时间表现不如HEFT方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决目前云环境下多科学工作流并发执行调度问题，以减少任务完成时间，提高资源利用率，降低执行能耗为目标，提供一种基于云环境的多科学工作流并发执行调度方法。

上述的目的通过以下的技术方案实现：

一种基于云环境的多科学工作流并发执行调度方法，其特征是：采用并发执行优化模型。①采用任务秩的计算策略，减少了调度长度，达到缩短任务完成时间的效果；②采用构建任务池的策略，保证了调度执行过程中的公平性；③采用任务池中的任务按优先级通过资源选择策略，减少了任务完成时间，提高了资源的利用率；④通过动态电压频率调整的方式，达到降低执行能耗的目标。

根据权利要求1所述的考虑基于云环境的多科学工作流并发执行调度方法，所述的调度方法的具体实施步骤如下：

步骤1：将每个科学工作流的各任务节点信息存放到一个初始化为空的队列GQueue中；

步骤2：初始化List_R为空，用来存放秩值的排序序列；初始化List_execution为空，用来存放后续生成的任务执行序列；

步骤3：判断队列GQueue是否为空，如果队列非空，转步骤(4)；转步骤(6)；

步骤4：从任务t_tall(即尾任务)开始，通过R(t_i)＝M_i+max{N_(h,i),t_h∈t_pre}+max{N_(i,j)+R(t_j),t_j∈t_suc}依次逐级向上计算每个任务的秩值；

步骤5：将计算的秩值存放到List_R中，删除GQueue中秩值计算完成的任务节点，转步骤(3)；

步骤6：遍历List_R中的所有秩值，进行降序排列，确定任务优先级；

步骤7：将List_R中准备就绪的任务按照优先级依次存放到List_execution中，并且在List_R中删除；

步骤8：初始化Makespan为空，用来存放各工作流完成时间序列；