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云環(huán)境下基于SLA的工作隊(duì)列調(diào)配算法研究

2015-06-21 12:43王啟明
系統(tǒng)仿真技術(shù) 2015年4期
關(guān)鍵詞:隊(duì)列調(diào)度節(jié)點(diǎn)

王啟明,甘 泉

(平頂山學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院河南平頂山 467000)

云環(huán)境下基于SLA的工作隊(duì)列調(diào)配算法研究

王啟明,甘 泉

(平頂山學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院河南平頂山 467000)

云計(jì)算環(huán)境下,工作任務(wù)的調(diào)度和計(jì)算資源的分配受到SLA的約束。不同的工作任務(wù)要求不同的QoS,采用具有SLA參數(shù)的約束條件,對(duì)任務(wù)劃分優(yōu)先級(jí),形成優(yōu)先級(jí)隊(duì)列。在對(duì)該任務(wù)分配計(jì)算資源時(shí),采用資源等級(jí)隊(duì)列的方法,分配合理的工作節(jié)點(diǎn)已完成任務(wù)。

云計(jì)算;SLA;工作隊(duì)列;調(diào)度算法

1 引 言

在云計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用的各種技術(shù)中,資源調(diào)度算法是一個(gè)很關(guān)鍵的技術(shù)。因?yàn)樗?fù)責(zé)把任務(wù)分配到工作節(jié)點(diǎn)中運(yùn)行,云計(jì)算平臺(tái)性能的好壞主要體現(xiàn)在任務(wù)分配的合理程度?,F(xiàn)有資源調(diào)度算法很多,一些經(jīng)典的算法如Min-min算法、遺傳算法、WQR算法(WQ的改進(jìn)算法)和LATE算法等。這些算法有各自的特點(diǎn),但也存在不足。

有學(xué)者提出一個(gè)優(yōu)先級(jí)工作隊(duì)列資源調(diào)度算法[1]。該算法是在WQ算法的基礎(chǔ)上,加入工作節(jié)點(diǎn)模糊評(píng)級(jí)策略。該算法用運(yùn)行任務(wù)的平均完成時(shí)間對(duì)工作節(jié)點(diǎn)進(jìn)行評(píng)級(jí),避免了根據(jù)硬件信息進(jìn)行評(píng)價(jià)的困難。工作節(jié)點(diǎn)選擇算法通過(guò)順序查找等級(jí)隊(duì)列,在找到的等級(jí)中隨機(jī)選擇工作節(jié)點(diǎn),然后把任務(wù)分配給工作節(jié)點(diǎn)運(yùn)行。工作節(jié)點(diǎn)等級(jí)遷移算法通過(guò)同級(jí)比較和異級(jí)比較的過(guò)程,使等級(jí)隊(duì)列逐漸完成。

資源調(diào)度過(guò)程中,考慮到云計(jì)算的服務(wù)質(zhì)量,云計(jì)算服務(wù)提供商通過(guò)與客戶(hù)簽訂SLA(Service-Level Agreement)將非本地的網(wǎng)絡(luò)資源以更具有針對(duì)性,更高速更廉價(jià)的方式提供給用戶(hù),并根據(jù)SLA中所簽訂的內(nèi)容來(lái)保證各自利益。由于云計(jì)算環(huán)境下計(jì)算中心本身的大規(guī)模性,服務(wù)器之間可能存在的異構(gòu)性,節(jié)點(diǎn)之間可能存在負(fù)載不均的現(xiàn)象,這將嚴(yán)重威脅到機(jī)器性能,從而用戶(hù)的服務(wù)質(zhì)量不能得到保證,服務(wù)提供商還需根據(jù)SLA內(nèi)容繳納違約罰金[2]。所以在云計(jì)算環(huán)境下如何建立有效的負(fù)載均衡機(jī)制合理利用網(wǎng)絡(luò)資源以保證SLA成為必須考慮的研究?jī)?nèi)容。

2 經(jīng)典資源調(diào)度算法分析

2.1 Min-m in算法

Min-min算法的思路是:優(yōu)先調(diào)度長(zhǎng)度最小的任務(wù)和優(yōu)先分配任務(wù)給任務(wù)完成時(shí)間最小的工作節(jié)點(diǎn)[3]。其目的是優(yōu)化多個(gè)任務(wù)的總體完成時(shí)間,并面向批處理任務(wù)的情況下而提出的資源調(diào)度算法。算法運(yùn)行的基礎(chǔ)是先要獲得每個(gè)任務(wù)在各個(gè)工作節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的時(shí)間和任務(wù)的長(zhǎng)度,因此,每調(diào)度一個(gè)任務(wù)都要遍歷一次所有的工作節(jié)點(diǎn),這對(duì)于規(guī)模大的云計(jì)算平臺(tái),效率低,開(kāi)銷(xiāo)大。同時(shí),由于任務(wù)被分配給性能最好的那些工作節(jié)點(diǎn),沒(méi)有被分配到任務(wù)的節(jié)點(diǎn)則處于閑置狀態(tài),該算法還存在負(fù)載不均的問(wèn)題[4]。

2.2 遺傳算法

遺傳算法的思路是:假設(shè)有m個(gè)任務(wù),n個(gè)工作節(jié)點(diǎn),進(jìn)行染色體編碼和解碼,表示出任務(wù)的總完成時(shí)間,適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)為:

染色體會(huì)通過(guò)一定的交叉和變異的操作而變化,經(jīng)過(guò)多次迭代運(yùn)算,可以找出一個(gè)使任務(wù)的完成時(shí)間最短的解[5]。

由于遺傳算法得出最優(yōu)解的過(guò)程需要反復(fù)迭代多次,時(shí)間和空間開(kāi)銷(xiāo)比較大;再者,這個(gè)算法和Min-min算法一樣,需要每個(gè)任務(wù)在每個(gè)工作節(jié)點(diǎn)上的完成時(shí)間的ETC矩陣,這個(gè)矩陣是很難獲得的。因此,遺傳算法不是一個(gè)在實(shí)際的云計(jì)算平臺(tái)中適合的資源調(diào)度算法。

2.3 WQ算法和WQR算法

WQ(Workqueue)算法的思路是:對(duì)任務(wù)是按照FIFO的原則調(diào)度,先提交的任務(wù)最先調(diào)度,而對(duì)于工作節(jié)點(diǎn)的選擇則是隨機(jī)進(jìn)行。每當(dāng)有工作節(jié)點(diǎn)空閑的時(shí)候,WQ算法就立即分配一個(gè)新任務(wù)給它。

WQ算法的過(guò)程很簡(jiǎn)單,它雖然這種方法在局部的時(shí)間內(nèi)不是最優(yōu)的,但在較長(zhǎng)的時(shí)間跨度內(nèi),由于性能高的工作節(jié)點(diǎn)完成任務(wù)速度快,算法分配給性能高的工作節(jié)點(diǎn)的任務(wù)數(shù)量總體偏多。因此WQ算法在降低任務(wù)的平均完成時(shí)間方面有不錯(cuò)的性能。它避免了Min-min算法和遺傳算法固有的缺點(diǎn)。WQ算法運(yùn)行過(guò)程中,不需要獲取詳細(xì)的工作節(jié)點(diǎn)信息和任務(wù)信息,沒(méi)有復(fù)雜的運(yùn)算過(guò)程,在云計(jì)算平臺(tái)負(fù)載較高時(shí),算法有很突出的性能。WQ算法的缺點(diǎn)是,由于算法是隨機(jī)選擇工作節(jié)點(diǎn),當(dāng)云計(jì)算平臺(tái)負(fù)載較低時(shí),所選擇的工作節(jié)點(diǎn)性能有很大的不確定性。

WQR(Workqueue with Replication)算法是WQ算法的改進(jìn)型,它在WQ算法原理的基礎(chǔ)上,對(duì)每一個(gè)調(diào)度的任務(wù)都同時(shí)在多個(gè)工作節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行,以獲得更好的任務(wù)完成時(shí)間。WQR算法在異構(gòu)的云計(jì)算平臺(tái)上具有良好的性能。WQR算法過(guò)程同樣簡(jiǎn)單,它也不需要獲取工作節(jié)點(diǎn)和任務(wù)的信息,是一個(gè)可行的算法。WQR算法改善了在云計(jì)算平臺(tái)負(fù)載較低的情況下的性能。WQR算法的缺點(diǎn)是對(duì)資源的消耗比較大。

2.4 LATE算法

LATE算法的思路是:用任務(wù)遷移的方法解決較慢的任務(wù)。在Hadoop中,一個(gè)工作會(huì)被劃分為多個(gè)任務(wù),然后把這些任務(wù)分配給閑置的工作節(jié)點(diǎn)運(yùn)行。但有時(shí)會(huì)把任務(wù)分配給性能比較低的工作節(jié)點(diǎn),由于這個(gè)工作節(jié)點(diǎn)完成任務(wù)耗時(shí)長(zhǎng),因此成為整個(gè)工作完成的短板。LATE算法通過(guò)把這個(gè)任務(wù)重新分配給另外一個(gè)工作節(jié)點(diǎn)運(yùn)行的方法來(lái)避免這個(gè)問(wèn)題。LATE算法用ProgressScore來(lái)評(píng)價(jià)任務(wù)的進(jìn)度,從而選擇哪一個(gè)任務(wù)重新運(yùn)行。

LATE算法的過(guò)程簡(jiǎn)單,而且改正了Hadoop默認(rèn)算法的缺點(diǎn),在異構(gòu)的云計(jì)算平臺(tái)上有很好的表現(xiàn)。它通過(guò)評(píng)估任務(wù)的剩余完成時(shí)間決定某個(gè)任務(wù)是否需要重復(fù)執(zhí)行,減少了無(wú)謂的資源浪費(fèi)。是一個(gè)可行的資源調(diào)度算法。這個(gè)算法的缺點(diǎn)是,當(dāng)一個(gè)任務(wù)被調(diào)度到另外一個(gè)工作節(jié)點(diǎn)重復(fù)執(zhí)行時(shí),該任務(wù)需要從原點(diǎn)重新執(zhí)行。這種任務(wù)的遷移也沒(méi)有考慮到網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的因素,可能造成事倍功半。

3 基于QoS約束的負(fù)載均衡問(wèn)題

服務(wù)等級(jí)協(xié)議SLA是關(guān)于服務(wù)供應(yīng)商與客戶(hù)間簽訂的一份合同,其中定義了服務(wù)類(lèi)型、服務(wù)質(zhì)量和客戶(hù)付款等方面的內(nèi)容,同時(shí)也包含了關(guān)于供應(yīng)商提供的服務(wù)達(dá)不到服務(wù)等級(jí)協(xié)議時(shí),供應(yīng)商應(yīng)對(duì)用戶(hù)進(jìn)行的賠償?shù)葍?nèi)容[6]。服務(wù)等級(jí)協(xié)議SLA就是服務(wù)供應(yīng)商和用戶(hù)之間經(jīng)過(guò)協(xié)商達(dá)成的一系列的目標(biāo),其主要目的是為了達(dá)到和維持一定的服務(wù)質(zhì)量(QoS)。

隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展,越來(lái)越多的關(guān)于云計(jì)算的應(yīng)用將投入使用,所以,如何保證云計(jì)算的安全性問(wèn)題也得到了廣泛關(guān)注,而如何保證云計(jì)算的服務(wù)質(zhì)量,也將成為云計(jì)算繼續(xù)發(fā)展的重要前提。因此,在用戶(hù)與云供應(yīng)商簽訂合同時(shí),也更加關(guān)注服務(wù)等級(jí)協(xié)議SLA。在服務(wù)等級(jí)協(xié)議SLA中,需要清晰的寫(xiě)明能夠提供的各項(xiàng)服務(wù)參數(shù)指標(biāo),以及服務(wù)達(dá)不到要求時(shí)的違約責(zé)任,從而更好地保證用戶(hù)的權(quán)益。SLA中規(guī)定了服務(wù)的響應(yīng)時(shí)間,數(shù)據(jù)的安全保障等QoS的內(nèi)容,以及計(jì)費(fèi)付費(fèi)模式等等,因此SLA是評(píng)判云服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn),也是提供商最關(guān)注的環(huán)節(jié)之一。所以提高云計(jì)算的服務(wù)質(zhì)量盡量降低SLA違約風(fēng)險(xiǎn)是研究的重要內(nèi)容。但是對(duì)于云計(jì)算這樣大規(guī)模集群式的服務(wù)器模式以及云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的異構(gòu)性以及服務(wù)類(lèi)型的多樣性,導(dǎo)致系統(tǒng)中有些節(jié)點(diǎn)處于重載,與此同時(shí),另一些節(jié)點(diǎn)處在輕載甚至空閑狀態(tài),重載節(jié)點(diǎn)響應(yīng)速度急劇下降,系統(tǒng)無(wú)法提供服務(wù),SLA違約。所以,部署一個(gè)有效的負(fù)載均衡策略對(duì)于保障云計(jì)算服務(wù)SLA來(lái)說(shuō),是至關(guān)重要的。

4 基于SLA的任務(wù)隊(duì)列

4.1 優(yōu)先級(jí)任務(wù)隊(duì)列設(shè)計(jì)

在作業(yè)分類(lèi)器中設(shè)計(jì)從用戶(hù)服務(wù)等級(jí)協(xié)議信息到作業(yè)優(yōu)先級(jí)的映射機(jī)制。提取服務(wù)等級(jí)協(xié)議中四個(gè)主要的服務(wù)參數(shù)(可用性、響應(yīng)時(shí)間、資源彈性和違約罰金)的指標(biāo)值。對(duì)參數(shù)的指標(biāo)值進(jìn)行等級(jí)分類(lèi)設(shè)計(jì),將每個(gè)服務(wù)參數(shù)分為三個(gè)類(lèi)別,具體的分類(lèi)設(shè)計(jì),如表1所示。

表1 SLA服務(wù)權(quán)值表Tab.1 The SLA service weight value table

在基于SLA的作業(yè)優(yōu)先級(jí)機(jī)制中,作業(yè)i的優(yōu)先級(jí)設(shè)為NICE,其取值為:

其中,NICE值越大,優(yōu)先級(jí)越高,反之,優(yōu)先級(jí)越低。作業(yè)按照優(yōu)先級(jí)NICE值形成優(yōu)先級(jí)隊(duì)列。一段時(shí)間內(nèi),若有相同NICE的作業(yè)出現(xiàn),則按照FIFO的算法排列在相同NICE的作業(yè)后。

4.2 作業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

任務(wù)隊(duì)列是待處理的任務(wù)的FIFO隊(duì)列,此隊(duì)列中的任務(wù)是最小不可再分的,是分配給工作節(jié)點(diǎn)處理的最小單位。任務(wù)定義為

其屬性說(shuō)明如下:

IDT為任務(wù)的編號(hào);

UT為任務(wù)的所有者標(biāo)識(shí),通過(guò)這個(gè)所有者標(biāo)識(shí)可以區(qū)分調(diào)度的優(yōu)先級(jí);

IDataT為需要處理的數(shù)據(jù),調(diào)度算法可以通過(guò)把任務(wù)分配給有本地?cái)?shù)據(jù)的工作節(jié)點(diǎn),避免了網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)帶來(lái)的開(kāi)銷(xiāo),從而優(yōu)化云計(jì)算平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載;

ODataT為處理完成后的數(shù)據(jù);

ST為任務(wù)狀態(tài),云計(jì)算中的工作節(jié)點(diǎn)的穩(wěn)定性參差不齊,因而會(huì)出現(xiàn)任務(wù)不能正常運(yùn)行,通過(guò)標(biāo)示任務(wù)的狀態(tài),從而為此類(lèi)任務(wù)重新調(diào)度時(shí),可以更先調(diào)度并賦予更高性能優(yōu)先級(jí)的工作節(jié)點(diǎn),以便迅速完成;

PT為任務(wù)費(fèi)用,由于云平臺(tái)中不同的工作節(jié)點(diǎn)需要不同的處理費(fèi)用,通過(guò)表示任務(wù)可付的費(fèi)用,當(dāng)調(diào)度時(shí)可以分配一些與之相適應(yīng)成本的工作節(jié)點(diǎn),這對(duì)于減少云計(jì)算平臺(tái)運(yùn)行成本至關(guān)重要[1]。

5 基于SLA的工作隊(duì)列資源調(diào)度算法設(shè)計(jì)

5.1 主要實(shí)體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

5.1.1 工作節(jié)點(diǎn)

工作節(jié)點(diǎn)是處理任務(wù)的單位,即任務(wù)分配的對(duì)象,是計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源的提供者。云計(jì)算中,大量采用虛擬化技術(shù),每一臺(tái)計(jì)算機(jī)可以虛擬出一個(gè)或多個(gè)個(gè)工作節(jié)點(diǎn)。因此實(shí)際工作節(jié)點(diǎn)的數(shù)量可以大大多于實(shí)體機(jī)器的數(shù)量。工作節(jié)點(diǎn)定義為其屬性說(shuō)明如下:

IDW為工作節(jié)點(diǎn)編號(hào);

SW為工作節(jié)點(diǎn)可以提供的存儲(chǔ)資源的大小,作為工作節(jié)點(diǎn)選擇的一個(gè)重要依據(jù);

BW為工作節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)帶寬,工作節(jié)點(diǎn)選擇的一個(gè)重要依據(jù);

MaxTW為工作節(jié)點(diǎn)最大同時(shí)運(yùn)行的任務(wù)數(shù)量,不同性能的工作節(jié)點(diǎn)設(shè)置不同的最大任務(wù)數(shù)量,工作節(jié)點(diǎn)的負(fù)載也是通過(guò)使用此屬性來(lái)標(biāo)識(shí);

TW是記錄在工作節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的任務(wù)的總時(shí)間,此值是通過(guò)累加任務(wù)運(yùn)行的時(shí)間得出;

NW為在工作節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的任務(wù)的總數(shù)量,此值是通過(guò)累加任務(wù)的數(shù)量得出,把TW/NW得出的平均運(yùn)行時(shí)間來(lái)表示工作節(jié)點(diǎn)的快慢,從而間接地評(píng)價(jià)了工作節(jié)點(diǎn)的性能;

RW為工作節(jié)點(diǎn)的級(jí)別,工作節(jié)點(diǎn)的分級(jí)是以在此工作節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行任務(wù)的平均完成時(shí)間為基礎(chǔ),平均完成時(shí)間越小,級(jí)別越高,從而更優(yōu)先調(diào)度。此值只能由工作節(jié)點(diǎn)遷移算法更改;

CW為工作節(jié)點(diǎn)的使用費(fèi)用,與任務(wù)中的PT配合使用,為任務(wù)的分配提供選擇依據(jù),從而達(dá)到最小使用成本的目的。

5.1.2 等級(jí)隊(duì)列

等級(jí)隊(duì)列為多個(gè)工作節(jié)點(diǎn)分級(jí)隊(duì)列,隊(duì)列中的工作節(jié)點(diǎn)根據(jù)平均任務(wù)完成時(shí)間來(lái)分級(jí)。等級(jí)隊(duì)列的屬性為

其屬性說(shuō)明如下:

NRQ為等級(jí)隊(duì)列中分級(jí)數(shù),分級(jí)數(shù)的多少直接影響著優(yōu)先級(jí)工作隊(duì)列算法的性能,分級(jí)數(shù)越多,本算法的性能越好,但算法的運(yùn)行時(shí)間會(huì)越長(zhǎng)。分級(jí)數(shù)由云計(jì)算平臺(tái)的管理員來(lái)設(shè)置,平臺(tái)中的工作節(jié)點(diǎn)性能差別越大,分級(jí)數(shù)應(yīng)該越多,反之越少,當(dāng)分級(jí)數(shù)為一時(shí),本算法就退化為WQ算法[7];

MaxWRQ為每一個(gè)分級(jí)中最多包含的工作節(jié)點(diǎn)數(shù),這個(gè)屬性是由算法自動(dòng)設(shè)置,通常每一級(jí)都分配相同數(shù)量的工作節(jié)點(diǎn),以達(dá)到最好的平均性能;

QRQ為保存工作節(jié)點(diǎn)的隊(duì)列數(shù)組,數(shù)組的大小為NRQ,每一個(gè)數(shù)組項(xiàng)都為工作節(jié)點(diǎn)的列表。本文中,默認(rèn)設(shè)定最高級(jí)別為0級(jí),最低級(jí)別為NRQ-1級(jí)。

5.2 資源調(diào)度算法

5.2.1 工作隊(duì)列選擇算法

調(diào)度算法把在任務(wù)隊(duì)列中的任務(wù)合理地分配給工作節(jié)點(diǎn),從而優(yōu)化任務(wù)的平均完成時(shí)間和負(fù)載均衡[8]。工作節(jié)點(diǎn)的選擇是指在數(shù)量眾多的工作節(jié)點(diǎn)中選擇特定數(shù)量的工作節(jié)點(diǎn),為任務(wù)分配計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源。工作節(jié)點(diǎn)選擇算法在待調(diào)度任務(wù)隊(duì)列中選擇一個(gè)任務(wù),分配給某一個(gè)工作節(jié)點(diǎn),工作節(jié)點(diǎn)的選擇會(huì)根據(jù)工作節(jié)點(diǎn)的分級(jí)信息和數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置等信息為依據(jù),而工作節(jié)點(diǎn)的分級(jí)信息是動(dòng)態(tài)變化的,因此工作節(jié)點(diǎn)選擇算法在調(diào)度每一個(gè)任務(wù)時(shí)都要讀取一次分級(jí)信息。

5.2.2 算法流程設(shè)計(jì)

調(diào)度每一個(gè)任務(wù)前,都運(yùn)行一次工作節(jié)點(diǎn)選擇算法。時(shí)間復(fù)雜度為O(NRQ),NRQ為分級(jí)數(shù)。算法的流程如下:

(1)從任務(wù)隊(duì)列中獲取一個(gè)任務(wù)t,轉(zhuǎn)到流程(2);如果隊(duì)列為空,則退出算法;

(2)獲取存儲(chǔ)有任務(wù)輸入數(shù)據(jù)的工作節(jié)點(diǎn)列表L。如果列表L中有工作節(jié)點(diǎn)w存在于待分配任務(wù)的工作節(jié)點(diǎn)分級(jí)集合中,并且w為待分配任務(wù)的工作節(jié)點(diǎn)中最高級(jí)別的,則把任務(wù)t分配給工作節(jié)點(diǎn)w,轉(zhuǎn)到(1);如果沒(méi)有,則轉(zhuǎn)到(3);

(3)從i(i初始為0)級(jí)別開(kāi)始獲取當(dāng)前級(jí)別上待分配任務(wù)的工作節(jié)點(diǎn)列表La,如果La為空,則設(shè)i=i+1,轉(zhuǎn)到(4);如果La不空,轉(zhuǎn)到(5);

(4)如果i大于Nrq-1,則等待直到收到待分配任務(wù)的工作節(jié)點(diǎn)信息,設(shè)置i=0,轉(zhuǎn)到(3);

(5)從待分配任務(wù)的工作節(jié)點(diǎn)列表La中隨機(jī)選擇一個(gè)工作節(jié)點(diǎn)Wa,把任務(wù)t分配給工作節(jié)點(diǎn)Wa,轉(zhuǎn)到(1)。

5.2.3 算法分析

這種算法優(yōu)先把任務(wù)分配給存儲(chǔ)有任務(wù)輸入數(shù)據(jù)的工作節(jié)點(diǎn)[9],可以減少不必要的網(wǎng)絡(luò)傳輸[10]。該算法用運(yùn)行任務(wù)的平均完成時(shí)間對(duì)工作節(jié)點(diǎn)進(jìn)行評(píng)級(jí),避免了根據(jù)硬件信息進(jìn)行評(píng)價(jià)的困難。工作節(jié)點(diǎn)選擇算法通過(guò)順序查找等級(jí)隊(duì)列,在找到的等級(jí)中隨機(jī)選擇工作節(jié)點(diǎn),然后把任務(wù)分配給工作節(jié)點(diǎn)運(yùn)行。工作節(jié)點(diǎn)等級(jí)遷移算法通過(guò)同級(jí)比較和異級(jí)比較的過(guò)程,使等級(jí)隊(duì)列逐漸完成。

6 結(jié)束語(yǔ)

本文研究了在SLA約束下的云計(jì)算平臺(tái)中,云計(jì)算任務(wù)基于約束條件的優(yōu)先級(jí)隊(duì)列設(shè)計(jì),和資源調(diào)度算法。在任務(wù)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列設(shè)計(jì)中,對(duì)某些文獻(xiàn)中的優(yōu)先級(jí)隊(duì)列設(shè)計(jì)進(jìn)行了改進(jìn),文獻(xiàn)中,SLA服務(wù)參數(shù)采用等級(jí)值{A,B,C}的方法設(shè)計(jì),筆者經(jīng)過(guò)演算認(rèn)為,在用戶(hù)服務(wù)等級(jí)協(xié)議與作業(yè)等級(jí)的映射表Mapping Table中,會(huì)出現(xiàn)Job Level重疊的情況,因此改為采用二進(jìn)制權(quán)值的方法來(lái)標(biāo)記參數(shù)。在資源調(diào)度算法中,考慮到云計(jì)算平臺(tái)的計(jì)算負(fù)荷,采用復(fù)雜度適中的算法設(shè)計(jì),更能夠符合云計(jì)算平臺(tái)的實(shí)際情況。當(dāng)任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中,面臨SLA違約的危險(xiǎn)時(shí),就要才用任務(wù)遷移的方法,任務(wù)遷移算法將作為后續(xù)研究?jī)?nèi)容。

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王啟明 男(1980-),河南魯山縣人,講師,主要研究方向?yàn)檐浖こ?、算法設(shè)計(jì)等。

甘 泉 男(1980-),安徽靈璧縣人,講師,主要研究方向?yàn)椴僮飨到y(tǒng)、算法分析等。

A Work Queue Scheduling Algorithm Based on SLA Under Cloud Environment

WANG Qiming,GAN Quan
(College of computer science and technology,Pingdingshan University,Pingdingshan 467000,China)

Under cloud computing environment,task scheduling and computing resources allocation is constrained by the SLA.Different tasks require different QoS,so the work queue is classified w ith constraints of the SLA parameter.Task is allocated on the computing resources by reasonable assignment of work node in the resource level queue.

cloud computing;SLA;work queue;scheduling algorithm

TP 312

A

河南省科技廳攻關(guān)項(xiàng)目(KJT142102210226)

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