[发明专利]一种云中满足截止时间约束且优化成本的工作流调度方法

说明书

本发明公开一种云中满足截止时间约束且优化成本的工作流调度方法，包括：步骤1：将云中服务器的整个工作流的截止时间基于δ‑alap分配给每一个任务，从而形成子截止时间；步骤2：对工作流中的各任务基于子截止时间进行排序，从而形成一个有序的任务队列；步骤3：依次为任务队列中的每个任务分配虚拟机，使其满足截止时间约束且成本降低。该工作流调度方法有效地控制了工作流的完成时间并优化了成本。

技术领域

本发明属于云服务器中工作流调度和成本优化技术领域，涉及一种云中满足截止时间约束且优化成本的工作流调度方法。

背景技术

工作流经常被用于生物信息学、天文学和物理学等大规模建模科学问题。这样的工作流对数据和计算的需求不断增长，因此需要一个高性能的计算环境，以便在合理的时间内执行工作流。多年来，人们对网格和集群等环境中的工作流调度进行了广泛的研究。然而，随着云计算的出现，人们需要开发新的方法来应对云服务器中的工作流调度。

如今，工作流调度是云计算中一个被广泛研究的主题，因为优化工作流调度可以大大提高云计算的整体性能。优化工作流的关键是工作流中任务的调度，这是一个NP难问题。在云中，服务提供商以不同的价格提供不同性能的资源。资源配置不足将不可避免地损害服务性能，而资源配置过多可能会导致不必要的成本。而且通常来说，性能较好的资源比性能较差的资源运行速度更快，完工时间更短，但是价格也将更昂贵。因此，同样的工作流，配置不同的资源，会产生不同的完工时间以及成本。那么，对于特定的工作流应用程序，在满足用户给定的截止时间约束的前提下，如何优化执行成本，是我们面临的重要问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种云中满足截止时间约束且优化成本的工作流调度方法。

本发明提供一种云中满足截止时间约束且优化成本的工作流调度方法，包括：

步骤1：将云中服务器的整个工作流的截止时间基于δ-alap分配给每一个任务，从而形成子截止时间；

步骤2：对工作流中的各任务基于子截止时间进行排序，从而形成一个有序的任务队列；

步骤3：依次为任务队列中的每个任务分配虚拟机，使其满足截止时间约束且成本降低。

在本发明的云中满足截止时间约束且优化成本的工作流调度方法中，所述步骤1具体包括：

步骤1-1：根据下式计算任务t_i的alap值：

其中，alap_i是t_i的alap值，alap值表示在不影响工作流的关键路径的前提下，任务的执行开始时间可以延迟多久的度量，alap的初始值根据工作流首个执行的任务确定；t_j为t_i的子任务，任务t_j必须在任务t_i完成并且数据传输完毕之后才能开始执行，data_i,j代表任务t_i发送至任务t_j的数据的大小；bw为任务之间的带宽，w_i为t_i的计算工作量，s^*为执行速度最快的虚拟机，p(s^*)为s^*的执行速度；

步骤1-2：计算任务t_i的子截止时间sd_i：

其中，D为用户指定的截止时间，CPL为工作流的关键路径长度；

步骤1-3：计算任务t_j的δ_j值：