[发明专利]基于平稳分布概率的作业调度方法、装置、终端和介质

权利要求书

1.一种基于平稳分布概率的作业调度方法，其特征在于，所述方法包括：

构建基于DAG图的作业调度模型，并设定所述作业调度模型的系统参数；所述基于DAG图的作业调度模型的构建方法包括：所述DAG图的作业调度模型记为：G＝(W,J,V,L)；其中，W表示工作流集合，记为W＝{1,2,…,W}；任意一所述工作流w包含一个或多个任务；J表示任务集合，记为：J＝{1,2,…,J}；任意一所述任务j∈J只属于一个所述工作流w∈W；V表示虚拟机集合，记为：V＝{1,2,…,V}；虚拟机k∈V表示所述虚拟机集合V中的任意一个；L表示所述任务之间有向边集合，所述任务对应为所述DAG图中各节点，各所述节点之间的执行先后顺序和数据传递依赖关系以矩阵表示为当任务i依赖于任务j时，l_ij＝1，并且所述任务i的开始运行时间不早于所述任务j的完成时间；当任务i不依赖于任务j时，l_ij＝0；

在检测到工作流后，基于马尔科夫链平稳概率加权排序方法得到对应所述任务的排序列表；所述在检测到工作流后，基于马尔科夫链平稳概率加权排序方法得到对应所述任务的排序列表的方法包括：依据所述任务的所有后继子任务集合计算马尔科夫链转移概率；由所述马尔科夫链转移概率转移概率计算马尔科夫链稳态概率；根据所述马尔科夫链稳态概率计算所述任务对应的升秩值；依据各所述任务对应的所述升秩值进行非递增排序，以得到对应各所述任务的排序列表T_list；

针对各所述任务预留出最小可执行预算，依据额外预算与需求的比例将所述额外预算分割至各所述任务；

按照所述排序列表中各所述任务的排列顺序，由高至低依次以各所述任务对应的初始预算为依据分配至一虚拟机，直至全部所述任务分配完成以退出。

2.根据权利要求1所述的基于平稳分布概率的作业调度方法，其特征在于，所述基于DAG图的作业调度模型的构建方法还包括：

任意一所述任务j所需的最小CPU计算能力记为c_j，所需的最小内存大小记为m_j；

任意一所述虚拟机k的虚拟CPU计算能力记为C_k，所需的最小内存大小记为M_k；

依据所述作业调度模型构建离散时间模型，将任务时间分解为时隙序列记为T:{1,2,…,T}；

针对所述工作流集合W所支付的预算记为：D；

使用任意一所述虚拟机k的单位时间成本记为：p_k；

执行任意一所述任务j时在CPU上运行所需要花费的CPU小时数记为：h_j；

执行任意一所述任务j时在所述虚拟机k上运行需要的运行时间记为：R_jk＝h_j/C_k；

执行任意一所述任务j时在所述虚拟机k上运行花费的成本记为：p_kR_jk；

在网络传输速率稳定的环境下，所述任务之间的数据传输时间视为常量。

3.根据权利要求2所述的基于平稳分布概率的作业调度方法，其特征在于，所述设定所述作业调度模型的系统参数的方法包括：

以为二进制变量，设定当且仅当所述任务j分配到所述虚拟机k，且在时隙t开始运行时，

对于每个所述任务j，设定只有一个值为1，则相应表达式为：

4.根据权利要求2所述的基于平稳分布概率的作业调度方法，其特征在于，所述设定所述作业调度模型的系统参数的方法还包括：

设定所述任务j的最小资源需求需满足：

5.根据权利要求2所述的基于平稳分布概率的作业调度方法，其特征在于，所述设定所述作业调度模型的系统参数的方法还包括：

设定各所述任务之间的依赖关系的优先级约束关系为：

其中，在l_ij＝1时有效；表示所述任务j的执行开始时间；表示所述任务j的执行完成时间。