[发明专利]一种针对异构云数据中心的绿色云任务调度方法

说明书

一种针对异构云数据中心的绿色云任务调度方法，步骤为：(1)计算出每个任务在所有虚拟机上的预计执行时间，形成一个预计执行时间矩阵；(2)计算出相应的最小完成时间矩阵并选出首先被执行的云任务；(3)列出所有最小完成时间位于该标记的虚拟机上的云任务，并查找它们的最小完成时间和次小完成时间；(4)计算最小完成时间和次小完成时间分别与最先选出的云任务之间的完成时间最小差值；(5)确定最先部署的云任务，更新MCT矩阵；(6)判断云任务是否分配完成，没有完成则重复步骤(2)，完成则结束整个调度算法；本发明可实现云数据中心云任务参数的自动采集、损耗比较的计算、智能调度云任务，从而最大的降低云数据中心的能耗。

技术领域

本发明涉及分布式计算及云计算技术领域，尤其涉及一种针对异构云数据中心的绿色云任务调度方法。

背景技术

随着云计算不断的普及，越来越多的应用被托管到云平台上运行，使得企业及用户维护硬件的成本基本消失，从而进一步降低运营成本，让用户可以全身心的投入到应用的开发中，而不必去关心相应的基础设施维护。但是由于云计算系统是由大量分布在不同地区的物理主机构成的，而且这些物理主机的性能也千差万别，具体表现为计算能力的强弱和存储容量的大小等，这就构成了云计算系统的异构性。

云计算按照服务模式划分，主要分为三个层次：IaaS(Infrastructure as aService)、PaaS(Platform as a Service)和SaaS(Software as a Service)等。在这三个层次的研究中，调度算法始终都是核心问题之一，尤其是在IaaS层中，由于该层只是提供了基础的计算资源，这就更加显示出了调度算法的重要性。在一些大型的仿真任务中，由于调度任务的重复性，任务在异构集群上的执行时间可以通过前期的情况获得，因为其特殊的构成使得已有的调度算法不再适用，这些调度算法多数是以缩短完成时间和提升负载均衡为主要目标，而忽略了云数据中心的能耗。

发明内容

为了克服现有技术存在的问题，本发明提供了一种针对异构云数据中心的绿色云任务调度方法，应用了云计算技术、云任务调度技术以及云数据中心分布式管理技术构建了一个云任务检测、调度性能分析和自动化调度方法；可实现云数据中心云任务参数的自动采集、损耗比较的计算、智能调度云任务，从而最大的降低云数据中心的能耗。

为了实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种针对异构云数据中心的绿色云任务调度方法，包括以下步骤：

(1)计算出每个任务在所有虚拟机上的预计执行时间，形成一个n*m阶的预计执行时间(ETC)矩阵：

当有多个重复执行的云任务需要进行调度时，根据每个云任务在每台虚拟机上的执行时间列出一个n*m阶的预计执行时间(ETC)矩阵，该矩阵为下一步计算最小完成时间(MCT)矩阵提供基础；

(2)计算出相应的最小完成时间(MCT)矩阵并选出首先被执行的云任务：

若为第一次执行云任务时，则ETC矩阵与MCT矩阵相同，否则，需要进行MCT矩阵更新，选出MCT矩阵中每个任务的最小完成时间形成一个时间集，再从时间集中选出最小的一个，标记出该矩阵的列号，即为虚拟机号；

(3)列出所有最小完成时间位于该标记的虚拟机上的云任务，并查找它们的最小完成时间和次小完成时间：

按照损耗比较规则的要求，进一步选出所有最小完成时间在该虚拟机上的云任务，并依次查找它们的最小和次小完成时间用于进行损耗比较；

(4)计算最小完成时间和次小完成时间分别与最先选出的云任务之间的完成时间最小差值：

针对步骤(2)和步骤(3)选择的所有云任务，利用它们的最小和次小完成时间进行相减计算出它们的完成时间最小差值，该值则代表该云任务如果不在这个完成时间最小的虚拟机上执行，则需要多付出的最小执行时间；