[发明专利]一种云计算环境中作业调度的方法无效

专利信息
申请号: 201110404913.6 申请日: 2011-12-08
公开(公告)号: CN102495759A 公开(公告)日: 2012-06-13
发明(设计)人: 樊兴军;张涛 申请(专利权)人: 曙光信息产业(北京)有限公司
主分类号: G06F9/46 分类号: G06F9/46
代理公司: 北京安博达知识产权代理有限公司 11271 代理人: 徐国文
地址: 100084 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 计算 环境 作业 调度 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及云计算资源管理,特别涉及一种云计算环境中作业调度的方法。

背景技术

目前在高性能计算问题领域中有多种作业调度算法,可实现对系统中预定义资源进行有效的管理。

当前的调度算法实现中,无法解决计算节点按需快速生成的问题。当需要计算的问题规模变化时,需要管理员手动添加新的计算节点配置,并在新的计算节点上部署安装不同的应用程序,以满足新的计算任务对计算资源的需求。

若提前将应用程序部署好,以备随时添加新的计算节点,则带来的问题是,当系统中有多个应用需要共享系统中有限的计算资源时,无法有效规划计算资源的分配,因为无法预测各种不同的应用在不同时间段对计算资源的占用情况,从而造成系统资源分配不均衡的现象:在某一时刻,部分被预先占用的计算资源并没有被应用所使用,而需要更多计算资源的应用却无法获取更多的计算资源,导致无法满足应用的需求。

发明内容

为解决上述问题,本发明提出了一种云计算环境中作业调度的方法。

一种云计算环境中作业调度的方法,所述方法包括如下步骤:

S1,用户通过管理节点的申请接口向系统提交任务;

S2,管理节点根据用户提交的任务,分配计算节点执行任务;

S3,管理节点对资源运行状态进行监控,当资源不足时,选择该用户权限范围内相应的应用模板,生成新的计算资源,并添加到管理节点中;

S4,当用户的计算任务所获得的资源过剩时,选择向系统退还过剩的资源。

优选的,所述计算节点由云计算环境中的计算资源组成,包括物理服务器上部署的操作系统与虚拟机节点上部署的操作系统,在操作系统中部署安装用户的应用程序。

优选的,所述物理服务器操作系统中的应用程序可以根据管理员对系统整体资源的规划,提前定义好资源的分配情况。

优选的,所述虚拟机节点操作系统中的应用程序是可以在系统运行过程中动态调配的。

优选的,所述虚拟机节点的操作系统由管理员部署安装应用程序,并将虚拟机制做成系统可管理的应用模板。

优选的,所述系统为用户分配的计算资源不能满足用户应用的需求时,用户可选择向管理员申请添加新的计算资源,管理员审批同意用户请求后,管理节点根据管理员的配置策略,基于为用户制定的应用模板动态生成新的计算资源,并添加到管理节点配置项中,然后管理节点将用户应用任务分配到新的计算节点上。

本发明在生成、添加、配置新的计算节点的过程中,不需要管理员手动管理作业调度管理节点配置项,系统管理节点可以根据管理员在系统初始化时的基本配置,自动完成新计算节点的生成与添加。系统可以实现对计算资源的灵活调配,满足不同用户对计算资源规模的不同需求,同时实现对系统资源的有效分配,以最大化系统资源的利用率。

附图说明

具体实施方式

下面通过具体实施方式对本发明的方法进行说明。

在本发明中,计算节点由云计算环境中的计算资源组成,包括物理服务器上部署的操作系统与虚拟机节点上部署的操作系统,在操作系统中需要部署安装用户的应用程序。物理服务器操作系统在系统中标记为PhyResource,虚拟机操作系统在系统中标记为VirResource。

其中物理服务器操作系统中的应用程序可以根据管理员对系统整体资源的规划,提前定义好资源的分配情况,以平衡不同的用户对计算资源初步的需求。当前系统对分配策略不做具体约束,允许管理员根据系统用户不同的要求进行管理。

虚拟机节点操作系统中的应用程序则是可以在系统运行过程中动态调配的,以实现对系统中计算资源动态分配的需要,满足不同用户对计算资源的动态变化的需求,从而实现云计算环境中资源的最优化分配过程。

管理员可以为不同的用户分配适当数量的物理机操作系统,并部署安装用户需要的应用程序。同时在虚拟机操作系统中部署安装应用程序,并将虚拟机制作成系统可管理的应用模板。

应用模板定义以下属性值:

应用模板名称:String ImgName;

应用模板ID:long ImgID,应用模板在系统中的唯一标示;

用户属性:long UserRoleID,唯一标示该应用模板属于系统中哪类用户,当用户不具有该角色属性时,不能为该用户分配该应用模板;

系统对用户的计算资源使用状态进行实时监控,并将监控的数据反馈给作业调度管理节点。监控信息主要包括以下属性:

单个计算资源的利用率:long ResUtility;

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