本發(fā)明涉及云計算、云調(diào)度、云資源管理領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理信息的增大，需求企業(yè)在硬件、軟件和服務(wù)支持上做出更大的投資，傳統(tǒng)方法是企業(yè)自建大型數(shù)據(jù)中心；然而云計算的提出，提供了一種代替企業(yè)自建數(shù)據(jù)中心的方法，企業(yè)可以選擇在原有的設(shè)施基礎(chǔ)上布置企業(yè)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)、關(guān)鍵應(yīng)用，在企業(yè)自有云環(huán)境中處理這些核心的，關(guān)鍵的信息，當(dāng)企業(yè)自有云不足時候，在有計算需求時候，在考慮購買外部提供的云服務(wù)，這種既有企業(yè)自有云參與，又有租用外部云服務(wù)的方式，稱他為混合云。

企業(yè)自有云可以作為固定資產(chǎn)，在企業(yè)自有云在有空閑的情況下，盡量將云計算限定在內(nèi)部完成，只有在自有云條件不足時候，才會使用外部云服務(wù)，所以，這樣的云組成如何實現(xiàn)價值最大化，成本最低化就是需要解決的問題，在現(xiàn)在所用的方法中主要是將混合云中的負(fù)載分為基本負(fù)載和進(jìn)入負(fù)載，基本負(fù)載是處理私有數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的負(fù)載，將一般的負(fù)載問題轉(zhuǎn)化為一個超圖分割問題進(jìn)行求解；還有就是使用遺傳算法對任務(wù)進(jìn)行調(diào)度，通過定義成本函數(shù)實現(xiàn)最小代價的調(diào)度，這些方法著重于穩(wěn)定性、靈活性和安全負(fù)載均衡實現(xiàn)，具有一定的優(yōu)越性，但是在混合云中使用并不完全契合，很難實現(xiàn)混合云中的約束條件。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對上述不足，本發(fā)明所解決的技術(shù)問題是混合云模式下的一種云資源調(diào)度方法。

本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：混合云模式下的一種云資源調(diào)度方法，該方法以服務(wù)級別為基礎(chǔ)，對服務(wù)級別進(jìn)行量化比較，以動態(tài)調(diào)整自有云和外部云分配建立混合云下的調(diào)度模型，以實現(xiàn)混合云下的最優(yōu)任務(wù)調(diào)度的最優(yōu)分配。在分配中，考慮自有云和外部云的使用代價，任務(wù)的執(zhí)行時間約束條件，任務(wù)數(shù)據(jù)量的存儲和流動代價、執(zhí)行時間、傳輸時間、資源權(quán)重等問題，將這些影響因素建立成一個混合云模式下的資源調(diào)度模型，并求其最優(yōu)解，求解步驟如下：

步驟1：任務(wù)權(quán)重分配

步驟2：計算插槽的估計完成時間

步驟3：候選插槽調(diào)度

步驟4：在插槽隊列中選擇在需要轉(zhuǎn)移到外部云的子任務(wù)

步驟5：按照最小服務(wù)花費選擇外部服務(wù)云的插槽

本發(fā)明的有益效果是：本方法能彌補(bǔ)現(xiàn)有技術(shù)在混合云技術(shù)的不足，能更好的在混合云中使用，并且在混合云環(huán)境中能以最小成本實現(xiàn)云資源的調(diào)度。

具體實施方式

以下詳細(xì)描述此發(fā)明。

在云計算的執(zhí)行中，默認(rèn)企業(yè)自有云的使用代價是固定的，只有當(dāng)其滿負(fù)荷后，才會調(diào)度外部提供的云資源；并且已經(jīng)與外部云資源服務(wù)商達(dá)成協(xié)議，其服務(wù)費用、服務(wù)能力、服務(wù)時間等作出相關(guān)規(guī)定。當(dāng)企業(yè)自有云需要調(diào)度外部云共同完成應(yīng)用時，需要選擇支付成本最少的公有云進(jìn)行調(diào)度。因此，混合云環(huán)境下的服務(wù)級別約束主要體現(xiàn)在應(yīng)用對企業(yè)自有云的實時性要求和私有云調(diào)度公有云資源的代價問題。自有云和外部云的調(diào)度有不同的目標(biāo)：對自有云而言，如何最大化利用現(xiàn)有資源是最值得關(guān)心的問題；而外部云的問題是如何最小化租用的成本。當(dāng)新的任務(wù)到達(dá)調(diào)度器時，將所有未完成的任務(wù)放置到調(diào)度池中等待調(diào)度，而執(zhí)行完的任務(wù)需要移出調(diào)度池。

本發(fā)明的具體實施步驟如下。

一、建立混合云模式下的調(diào)度模型

一個任務(wù)，包含j個子任務(wù)，每一個子任務(wù)中，影響調(diào)度的因素有任務(wù)時間制約，任務(wù)代碼數(shù)量(百萬指令，用MIS表示)，子任務(wù)數(shù)據(jù)量(單位為比特)，還有租用外部服務(wù)云的計算代價；在這些子任務(wù)中，如果子任務(wù)大且不能分割，將其作為串行子任務(wù)處理。影響整體調(diào)度的因素有資源插槽，包括企業(yè)自有云的資源插槽和外部服務(wù)云的資源插槽其計算能力用μ表示(單位為百萬指令/秒，)，插槽的磁盤運(yùn)算速度，用來指示數(shù)據(jù)讀寫的速度，在調(diào)度數(shù)據(jù)分配的時候不可用。規(guī)定一個資源插槽在同一時刻只能運(yùn)行一個子任務(wù),插槽是虛擬機(jī)組成的最小單位。因此，實體機(jī)形成的虛擬機(jī)包含的插槽數(shù)目由實體機(jī)的CPU核心數(shù)來規(guī)定。

在外部服務(wù)云中，計算、存儲、復(fù)制傳輸都需要考慮花費，所以網(wǎng)絡(luò)傳輸速度也就是網(wǎng)絡(luò)寬帶也是模型中的影響因子。租用外部服務(wù)云可以定義為具有不同定價策略而形成的額外費用，則混合云中的成本變化主要在租外部服務(wù)云資源時產(chǎn)生。

在資源分配時候，分配的方式受資源權(quán)重支配調(diào)度器可以根據(jù)先算出的資源權(quán)重大小決定每個任務(wù)需要分配多少資源。所以整個調(diào)度問題可以轉(zhuǎn)化為在企業(yè)私有云資源和外部云資源使用價格可知的情況下，如何分配需要調(diào)度的子任務(wù)才可以使得私有云上的資源得到最大化利用，并且使用外部資源的代價最小。所以將調(diào)度模型建立為：

其中Cost.F[k]表示使用外部服務(wù)云的成本，k表示自有云資源插槽標(biāo)號，i表示第i個任務(wù)，j表示i任務(wù)下第j個子任務(wù)，Tee[k，ij]表示預(yù)計執(zhí)行時間，Tes[k]表示預(yù)計完成時間。

(1)定義該模型的各部分求解公式如下：

1)定義：

其中：C_ij表示子任務(wù)代碼大小，cC_k表示計算價格；

D_ij表示子任務(wù)數(shù)據(jù)大小，cD_k表示計算價格；

分別表示數(shù)據(jù)復(fù)制進(jìn)出插槽的價格；

2)定義：

其中：Prμ_k表示自有云插槽計算能力，NB表示網(wǎng)速，DS_k表示

自有云磁盤讀寫速度的意義是傳輸時間。

3)定義：表示預(yù)計完成時間，即還有多少時間

企業(yè)自有云資源插槽k可以調(diào)度下一個子任務(wù)。

綜上1)、2)、3)可得模型最終表達(dá)式為：

(2)調(diào)度模型成立，還有相關(guān)的約束條件，即需要滿足下列約

束時候，模型才能執(zhí)行：

約束條件一：表示任務(wù)i在企業(yè)自有云中的時間約束，其中T_i表示子任務(wù)的時間決定條件；

約束條件二：表示任務(wù)i在外部服務(wù)云的預(yù)算控制，其中C_i表示租用云的服務(wù)代價。

二、該調(diào)度模型的計算過程

步驟1：任務(wù)權(quán)重分配

當(dāng)新的任務(wù)到達(dá)調(diào)度器時，為了避免需求資源不多時候不能通過調(diào)度獲取到資源，所以設(shè)計了依據(jù)資源權(quán)重進(jìn)行分配的方式，計算每一個任務(wù)需要分配到資源插槽上的量，先假設(shè)全部資源分布在企業(yè)自有云的插槽上，計算產(chǎn)生多少任務(wù)副本數(shù)量及分布情況，再形成分布集合，資源權(quán)重的計算方法為：

其中，N為任務(wù)i的子任務(wù)數(shù)量，表達(dá)式也表示任務(wù)i在資源插槽中的分布情況；調(diào)度器可以根據(jù)先算出的資源權(quán)重大小決定每個任務(wù)需要分配多少資源。

步驟2：計算插槽的估計完成時間

計算標(biāo)號為k的資源插槽的Tee[k]+Tes[k]，得到的結(jié)果高于時間約束條件D_i，則插槽不執(zhí)行子任務(wù)，所有滿足子任務(wù)時間約束條件的插槽，形成候選集合(NR)，用以確定是否需要使用外部提供的云資源。

步驟3：候選插槽調(diào)度

步驟2中確定了插槽的候選集，根據(jù)最小執(zhí)行時間將子任務(wù)分配到資源插槽由于規(guī)劃的目的是使用最小的執(zhí)行時間完成子任務(wù)，所以在需要進(jìn)行子任務(wù)遷移時需要計算傳輸時延。對于候選插槽集合NR中，k表示標(biāo)號為k的插槽，如果任務(wù)V_ij∈L_k，L_k為任務(wù)在插槽上的信息副本：計算否則計算：由此計算實現(xiàn)在最小完成時間約束條件下的插槽選擇。

步驟4：在插槽隊列中選擇在需要轉(zhuǎn)移到外部云的子任務(wù)

由于任務(wù)要求不同，當(dāng)新產(chǎn)生的任務(wù)導(dǎo)致自有云資源不足完成時候，計算是否有必要轉(zhuǎn)移未執(zhí)行任務(wù)到外部服務(wù)云中進(jìn)行計算，所以對子任務(wù)隊列重選擇，設(shè)Q為子任務(wù)隊列，V_ij∈Q，q∈PR_q：

如果Tee[q，ij]≤T_i，P←V_ij

則：

步驟5：按照最小服務(wù)花費選擇外部服務(wù)云的插槽以花費代價作為動態(tài)規(guī)劃的目標(biāo)，首先用完成時間約束查找可選的公有云插槽集合PR_q；然后針對該集合找出最小代價組合。設(shè)P為在外部服務(wù)云上的任務(wù)集合，可選的插槽為PR_q，V_ij∈P，q∈PR_q，則：PR_q←V_ij；計算最終結(jié)果min{Cost.F[k]}＝R[N·M]。至此，按照約束條件下的最小花費選擇外部服務(wù)云的模型。求解完畢，R[N·M]便是任務(wù)在企業(yè)自有云和外部服務(wù)云上分布的矩陣。