[發明專利]多目標云任務均衡調度方法、服務器及存儲介質

有效

• 申請號: 201910431622.2
• 申請日: 2019-05-21
• 公開（公告）號: CN110147274B
• 公開（公告）日: 2022-01-18
• 發明（設計）人: 張小慶
• 申請（專利權）人: 長沙雷電云網絡科技有限公司
• 主分類號: G06F9/48
• 分類號: G06F9/48;G06N3/00
• 代理公司: 廣州海藻專利代理事務所(普通合伙) 44386
• 代理人: 張大保

本發明公開一種多目標云任務均衡調度方法、服務器及存儲介質，本發明對當前多目標云任務的目標參數進行初始化處理，基于各目標參數并根據預設規則為當前多目標云任務生成N個種群粒子，其中，每個種群粒子表征各個云任務在不同云資源上的調度結果，每個種群粒子表征一個m行n列的矩陣，所述矩陣的單個元素表征單個云任務在一個云資源上的調度結果；基于引力搜索算法計算各種群粒子的粒子速度，通過各種群粒子的粒子速度對各個種群粒子對應的矩陣進行更新，將更新后的矩陣作為最終調度解，最后從最終調度解中選取任務調度最優解，本發明在同時存在任務預定完成時間和任務執行預算均有約束條件的情況下，能夠實現對當前多目標云任務的均衡調度。

技術領域

本發明涉及通信技術領域，尤其涉及一種多目標云任務均衡調度方法、服務器及存儲介質。

背景技術

云任務調度不同于傳統的任務調度問題，需要考慮的因素更多更復雜。首先，其用戶執行任務時的服務質量需求更加多樣性，如需要滿足服務響應時間或需要考慮服務代價等。其次，云服務具有異質性、動態性和彈性等特征。最后，在提交任務時，需要滿足預定義的時間或執行預算的約束。此時的任務調度問題本質上是聯合優化問題。

目前的研究中，一些工作主要集中于執行時間的優化，未考慮用戶的預算約束。然而，由于云計算的市場化特征，用戶必須對云資源使用進行付費，一些工作則考慮了用戶預算和截止時間約束。

文獻[W.Zheng and R.Sakellariou,Budget-deadline constrained workflowplanning for admission control[J],Journal of Grid Computing,2013,11]提出了一種基于預算約束的異構最快完成時間算法BHEFT，該算法是經典的異構最快完成時間工作流調度算法HEFT的改進，考慮了任務調度時的最優預算約束問題。

文獻[H.Arabnejad,J.G.Barbosa,Abudget constrained scheduling algorithmfor workflow applications[J],Journal of Grid Computing,2014,12(4)]提出了一種異構預算約束調度算法HBCS，通過定義代價因子調整可用預算與最低廉價格可能性的比例，實現調度優化。

文獻[李克武,張功萱,朱昭萌,云環境中基于分解的多目標工作流調度算法[J],計算機工程與科學,2016,38(8):1588-1594.]提出了MOSC/D算法則是以工作流完成時間和費用作為優化目標，通過目標分解機制對單一目標求解近似最優解。

上述現有技術文獻多數工作集中于優化單一目標或單一約束，沒有考慮不同目標間的相互影響，即執行時間與執行代價間的影響，也就是說在同時存在任務預定完成時間和任務執行預算均有約束的條件下，如何讓任務執行時間和任務執行代價實現同步均衡優化調度，是一個亟需解決的技術問題。

上述內容僅用于輔助理解本發明的技術方案，并不代表承認上述內容是現有技術。

發明內容

本發明的主要目的在于提供了一種多目標云任務均衡調度方法、服務器及存儲介質，旨在解決云任務在調度過程中，若在任務完成時間以及任務執行預算均有約束的條件時，如何實現任務執行時間和執行代價之間的均衡調度的技術問題。

為實現上述目的，本發明提供了一種多目標云任務均衡調度方法，所述方法包括以下步驟：

確定當前多目標云任務的目標參數，所述目標參數包括任務執行截止時間D、任務執行成本預算B、當前云任務集合T以及當前云資源集合R；所述當前云任務集合包括n個云任務，所述當前云資源集合包括m個云資源；對各個目標參數進行參數初始化處理；