[發(fā)明專利]高性能云計算平臺的作業(yè)調(diào)度方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810060501.7 | 申請日: | 2018-01-22 |
| 公開(公告)號: | CN108270865B | 公開(公告)日: | 2021-05-11 |
| 發(fā)明(設計)人: | 劉穎 | 申請(專利權(quán))人: | 蘇州瑞翼信息技術(shù)有限公司 |
| 主分類號: | H04L29/08 | 分類號: | H04L29/08;H04L29/06 |
| 代理公司: | 廣州博士科創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44663 | 代理人: | 梁志標 |
| 地址: | 215000 江蘇省蘇州市蘇州工*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 性能 計算 平臺 作業(yè) 調(diào)度 方法 | ||
1.一種高性能云計算平臺的作業(yè)調(diào)度方法,其特征在于,包括:
云平臺集群引擎啟動成功后,向云平臺主控模塊發(fā)布集群引擎啟動成功消息;
云平臺集群空間實例化單元偵聽集群引擎啟動成功消息,接收到消息后,定時發(fā)送本機運行的web應用運行副本的具體信息;
集群引擎接收到集群空間實例化單元的消息,解析出web應用ID、web應用運行副本地址和端口;
根據(jù)web應用ID和預先設置的調(diào)度規(guī)則,選擇出web應用運行副本進行處理;
將訪問請求重定向到所選擇的web應用運行副本;
其中,在將云平臺收集到的訪問請求調(diào)度到云平臺的目標集群節(jié)點過程中,首先根據(jù)評價集群節(jié)點性能的適應度函數(shù)計算出當前全部集群節(jié)點的服務性能,依據(jù)終端請求事務量對云平臺內(nèi)部的集群節(jié)點進行條件過濾,將集群節(jié)點剩余空間量大于訪問請求集合的總空間量的集群節(jié)點組成一個集合,該集合是對云平臺的整體約束;將集群節(jié)點集合中k臺集群節(jié)點抽象成k個聚類點并且分別與云平臺中全部集群節(jié)點進行聚類,根據(jù)集群節(jié)點的兩個空間量屬性計算集群節(jié)點之間的相似度,然后由相似度給定一個閾值,將集群節(jié)點之間的相似度在閾值內(nèi)的集群節(jié)點加入到一個新的集合;當集合中的元素不再變化時,這個集合就是聚類的最后結(jié)果;最后,將待處理的事務調(diào)度至最終集合中的集群節(jié)點。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,進一步包括:
設有n臺集群節(jié)點組成一個集合H,對全部集群節(jié)點進行一個約束條件限制,將集群節(jié)點的剩余空間量Li作為度量標準,Li定義如下:
Li=αLc+βLm
其中α+β=1
Lc為web應用空間量;Lm為已驗證應用空間量;α和β分別為兩者權(quán)重,其值的確定采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習獲取,根據(jù)集群節(jié)點性能的適應度函數(shù),獲取整個私有云中集群節(jié)點的各項性能監(jiān)控數(shù)據(jù),計算出當前云平臺中n臺集群節(jié)點的剩余空間量, 將約束值定義為:特定時間段內(nèi)接收到的訪問請求集合的總空間量,即:
其中,LR表示為訪問請求集合的總空間量,表示為訪問請求集合中第i個事務的空間量, 定義一個空集Φ,計算出訪問請求集合的總空間量LR,當LiLR時,將i集群節(jié)點調(diào)度至集合Φ中,否則繼續(xù)尋找,當n臺集群節(jié)點與約束值比較完成后得到的集合Φ,集合Φ={s1,s2,s3....,sm},即為聚類點的集合,m<n。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,進一步包括:
根據(jù)集群節(jié)點性能的適應度函數(shù)得到每個集群節(jié)點的性能值,通過和約束值的限定,將性能相對較好的集群節(jié)點調(diào)度至集合Φ中, 設Φ={s1,s2,s3....,sm}為m個集群節(jié)點組成的集合,對集合Φ中的集群節(jié)點的web應用空間剩余進行降序排序,假設sj為web應用空間剩余最大的集群節(jié)點,將sj作為聚類點,則計算相似度的公式為:
s(si,sj)=1/d(si,sj)
為集群節(jié)點j的第k個屬性,由此計算出集群節(jié)點j與集群節(jié)點i之間的相似度s(si,sj):
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,進一步包括:
以sj為聚類點,計算sj與集合H中各個元素之間的相似度值, 根據(jù)相似度給定一個閾值U,如果相似度大于閾值U,則將該元素加入新集合Φ'中;然后集合Φ按照集群節(jié)點處理器剩余的降序依次選擇聚類點,分別計算與集合H中元素的相似度,將閾值大于U的元素調(diào)度至集合Φ'中,當集合Φ'中元素不再變化時,則迭代結(jié)束,集合Φ'為最終的聚類結(jié)果,即Φ'={s1',s2'...sq'},其中q<m<n。
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