[发明专利]一种基于分段排序及标准差调整因子的云计算任务调度方法

权利要求书

1.一种基于分段排序及标准差调整因子的云计算任务调度方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：基于任务的独立性和异构的硬件计算节点，建立任务调度数学模型，确定预期执行矩阵ETC，具体为：

(1)根据任务数、任务规模和资源计算能力，得出任务列表和计算资源列表，计算出每一个任务在不同资源上的运行时间，构建ETC矩阵；ETC矩阵可以用来表达任务和机器的异构性，它是一种性能预测模型；n个任务在m个资源上的预测执行时间ETC是一个n×m的矩阵，矩阵的第i行表示任务i在每一个计算节点的预测执行时间；第j列则表示在第j项计算机上的各个任务的预测执行时间：

1≤i≤n；1≤j≤m

上述公式中，etc_ij代表任务i在第j计算资源上的预期执行时间，t_ij代表附加通信时间，e_ij代表任务i在计算节点j的运行指令时间，inputsize_i代表任务i额外附加信息，作为扩展使用，length_i代表任务i的任务长度，bandwidth_j代表计算节点j的通信带宽，mips_j代表计算节点j的处理速度；

(2)确定并计算任务调度的目标和评价性能的标准-时间跨度和负载均衡；任务调度的目标是使得最慢完成的计算机的处理时间最短，也就是最小的时间跨度(如下公式中的λ_i代表任务i是否被调度到计算节点j，它的值为0或1，0代表没有，1代表有):

态规划的多阶段决策组合优化方法，计算各个任务的平均预期执行时间，并以此为依据将负载均衡衡量一个系统的负载是否平衡，这里用各个计算节点负载的标准方差来判断：

其中，m代表计算节点数，x_i代表第i个计算节点的负载量，代表所有负载的平均值，σ代表所有负载的标准差；

步骤2：利用动态规划的多阶段决策组合优化方法，计算各个任务的平均预期执行时间，并以此为依据将任务进行分段，使长时间执行的任务可以优先执行，缩短执行时间，具体为：

(1)根据任务独立和计算节点异构的特点，计算将每个任务的平均执行时间e_i，将其作为排序的标准：

(2)将平均执行时间的长短作为排序标准，利用快速排序方法对任务排序；快速排序方法采用分治的策略，适用于大数据，且速度比较快，可以达到O(nlogn)，其步骤分为三步：

1)先从待排序的数组中取出一个数作为基准数；

2)分区过程，将比这个数大的数全放到它的右边，小于或等于它的数全放到它的左边；

3)再对左右区间重复第二步，直到各区间只有一个数；

(3)根据快速排序后的排序结果，按照平均执行时间值e_i大小顺序对任务进行均匀分段，分为4-5段；分段主要是为了将长任务优先调度，同时也是提高负载均衡度；

步骤3：在各个分段中，计算每个任务在各个计算节点下运行时间的标准差，然后根据其大小，将标准差大的任务优先调度到最短完成时间的计算节点上，从而减少任务等待时间，具体为：

(1)段内任务进行标准差优先级调整；标准差可以反映任务在每个处理器上执行的离散程度，将此作为调整因子来缩短执行时间；利用之前求得的平均执行时间求得每个任务预期执行时间的标准差σ：

(2)计算每次调度中任务的mct_ij，构建MCT矩阵，MCT为n×m的预测最短完成时间矩阵，r_j为已调度的计算资源等待时间，mct_ij为第i行第j列所在任务的预测最短的完成时间：

mct_ij＝etc_ij+r_j

(3)依次对每个任务进行调度，直到所有的任务都结束，最后得到调度序列以及时间跨度、负载均衡等指标。