[发明专利]一种基于概率分布的工作流资源配置优化方法和系统

说明书

本发明实施例公开了基于概率分布的工作流资源配置优化方法和系统，基于对包含工作流的所有可能路径的路径集合进行优化得到的路径优化集合，确定待比较路径；在对路径集合存在至少两种配置时，当待比较路径只有一条，基于待比较路径上待比较工作流节点的运行时间概率分布根据第一预设比较方式确定出对路径集合的最优配置；当待比较路径有至少两条，基于各配置下各待比较路径的运行时间概率分布确定出对路径集合的最优配置，运行时间概率分布的使用充分考虑到了云平台性能的不稳定性；对路径集合的优化减少了路径数量，采用第一预设比较方式只对两种配置下待比较路径的部分路径的运行时间概率分布进行比较，有效降低了运算量、运算复杂度和消耗。

技术领域

本发明涉及云技术领域，尤其涉及一种基于概率分布的工作流资源配置优化方法和系统。

背景技术

目前，已经可以通过一些现有的算法实现工作流资源的配置，例如动态规划算法，但是这种算法将云平台资源的平均性能作为优化工作流资源的配置的输入，并没有考虑到云平台资源性能不稳定性对优化结果的影响，导致优化效果不理想。而一些算法考虑了云平台资源性能的动态性，解决了动态规划算法存在的技术问题，例如基于随机模型的资源调度算法，但是通过这种资源调度算法实现对工作流资源的配置，需要加入复杂的模型和分析方法，计算较为繁复。另外，在现有技术中还有其它实现工作流资源配置优化的方案，例如基于蒙特卡洛(Monte Carlo，MC)算法来实现基于概率分布的工作流资源配置的优化，但是采用蒙特卡洛算法需要非常多的消耗(overhead)，难以在实际中推广应用。

发明内容

本发明实施例的主要目的在于提供一种基于概率分布的工作流资源配置优化方法和系统，解决在考虑到云平台资源性能不稳定性的同时如何减少在工作流资源配置优化过程中的消耗，以及如何降低工作流资源配置优化过程中的计算复杂度的技术问题。

为实现上述目的，本发明实施例第一方面提供一种基于概率分布的工作流资源配置优化方法，该优化方法包括：

获取包含工作流的所有可能路径的路径集合；

通过剪枝算法将所述路径集合中运行时间不满足预设条件的路径删除，得到路径优化集合；

若所述路径优化集合中存在长度相同的路径，则对所述路径优化集合中各条长度相同的路径上位于同一位置的工作流节点进行合并，得到至少一条合并路径，将所述合并路径以及所述路径优化集合中未参与合并的路径作为待比较路径；若所述路径优化集合中不存在长度相同的路径，则将所述路径优化集合中的所有路径均作为待比较路径；

确定对所述路径集合的配置；所述配置包括对处理所述路径集合中各路径上各工作流节点的虚拟机的类型的设置；

若所述待比较路径的数量为一条，且对所述路径集合存在至少两种配置，则基于按照第一预设比较方式确定两种配置中对所述路径集合的最优配置的原理，得到所述至少两种配置中对所述路径集合的最优配置；其中，所述第一预设比较方式包括：确定两种配置下所述待比较路径上分配的配置不同的工作流节点作为待比较工作流节点，计算所述两种配置下所述待比较工作流节点的运行时间概率分布，基于所述两种配置下所述待比较工作流节点的运行时间概率分布确定在所述两种配置中对所述路径集合的最优配置；

若所述待比较路径的数量为至少两条，且对所述路径集合存在至少两种配置，则对每种配置下的各条待比较路径分别进行运行时间概率分布的计算；基于相同配置下各待比较路径的所述运行时间概率分布，确定各配置下所述路径集合的最大运行时间概率分布；基于所述至少两种配置的各配置下的所述最大运行时间概率分布，确定所述至少两种配置中对所述路径集合的最优配置。

为实现上述目的，本发明实施例第二方面提供一种基于概率分布的工作流资源配置优化系统，该优化系统包括：

获取模块，用于获取包含工作流的所有可能路径的路径集合；