[发明专利]一种面向电力系统混合云模式下的资源动态调度方法

权利要求书

1.一种面向电力系统混合云模式下的资源动态调度方法，其特征在于包括以下步骤：

1)用户提交作业到代理服务器，定义各个虚拟机节点的信息素，对各个虚拟机节点的信息素浓度进行初始化；

2)代理服务器依次从用户提交的作业队列里取出作业，根据该作业所包含的任务数量来派出蚂蚁，对每个任务派出相同数量的x只蚂蚁，并启动计时器，每只蚂蚁随机选择从某一个节点出发，按照蚂蚁的移动规则，在私有云中寻找可用节点，若找到，就将其放入可用节点集中，同时找到可用节点的蚂蚁返回调度器，没找到的话则继续寻找；

蚂蚁的移动规则为：蚂蚁之间通过信息素进行信息交流，蚂蚁进行信息交流凭借的是各个节点上信息素浓度的大小，在表示虚拟机节点的信息素浓度的矩阵Pheromone中，故要综合考虑信息素的浓度和新任务在该节点上的估计执行时间，从而找到基于该节点到下一次访问的节点中概率最大的节点；

3)当计时器到达预先设定时间时，判断可用节点集中是否存在节点，若存在节点，则表明在私有云中存在可用节点能够执行该任务，然后将任务分配给可用节点集中信息素浓度最低的节点，并降低该节点的信息素浓度；若可用节点集为空，则表明私有云不足以执行该任务，此时需要向公有云中申请资源，执行该任务，并将申请到的公有云虚拟机节点加入到可用节点集中；

判断可用节点集中是否有可用节点，并在任务执行时修改节点信息素的浓度，其过程如下：

若有可用节点，则表明在私有云中能执行该任务，因此不必去申请公有云的资源，在可用节点集中，根据最佳适应算法选出该集合中信息素浓度最小的节点为最可用的节点，分配给任务执行；此时要降低该节点的信息素浓度，降低该节点的信息素浓度的公式为：

其中，p为信息素的挥发系数，取值范围为△δ_t表示在执行任务时所占用资源的比率大小；C_i^pre表示在还未执行该任务时该节点的信息素浓度；C_i^on表示在执行该任务中该节点的信息素浓度；

在任务执行完成后，该节点的信息素浓度再恢复到原来浓度大小：

式中，表示任务执行完成后节点的信息素浓度；

4)当任务执行完成之后，释放占用的资源，则恢复该节点的信息素浓度；再判断任务是否顺利完成，若顺利完成，就再增大该节点的信息素浓度，若任务执行失败，就减少信息素的浓度；

5)判断该作业内的任务是否全部执行完成，没有完成则查找下一个任务执行节点，并返回步骤2)；若完成则继续判断作业队列内作业是否全部执行完成，是则结束，反之则返回步骤2)，重复执行步骤2)到步骤4)，直到任务全部执行完成；

所述步骤1)中，每个虚拟机节点上的资源有CPU、内存、硬盘和网络带宽，把虚拟机的资源定义为VM_i＝{b_i,u_i,m_i,h_i,d_i}，i为节点个数，i0；b代表网络的带宽；u代表CPU的数量；m代表内存的容量；h代表硬盘的容量；d代表CPU的处理能力，其单位为MPIS；为其中的每一个参数都设定一个临界值，且如果超过该临界值，则统一以临界值为值来进行计算，其中临界值分别设定如下：

b_max＝b₀,u_max＝u₀,m_max＝m₀,h_max＝h₀,d_max＝d₀；

式中，b₀为网络带宽的临界值；u₀为CPU数量的临界值；m₀为内存容量的临界值；h₀为硬盘容量的临界值；d₀为CPU处理能力的临界值；

则，CPU计算能力的信息素浓度C_ic(0)为：

内存容量的信息素浓度C_im(0)为：

硬盘容量的信息素浓度C_ih(0)表示为：

网络带宽的信息素浓度C_ib(0)表示为：

节点i的信息素浓度是各个参数的信息素浓度的加权和：

C_i＝a*C_ic+b*C_im+c*C_ih+d*C_ib，

其中，a+b+c+d＝1。