一种基于多云资源调度的方法及系统、设备、介质与流程

本发明涉及云计算，尤其涉及一种基于多云资源调度的方法及系统、设备、介质，用于实现多云场景下的高效资源调度，实现任务请求与资源的最佳匹配。

背景技术：

1、云计算在诸多领域有着重要运用和广泛研究。随着云服务的蓬勃发展，为了满足用户避免被单一厂商锁定、优化成本、数据主权和安全隐私监管、享受不同云服务提供商的服务特性等复杂需求，统筹调度不同云服务提供商的云服务已成为重要的技术和业务发展方向，互联云及多云的理念应用而生。基于互联云及多云的调度方案正逐渐成为一体化算力调度的重要技术。

2、任务调度旨在满足用户服务需求，提高资源的使用效率并且保持均衡的资源负载，降低整个数据中心的能耗。任务调度策略一般分为资源配置策略和任务调度两个部分。资源分配从服务提供商角度出发，按照规则拆分和配给资源；任务调度是从用户提交的任务角度出发，把任务拆分并投放到合适的资源模块的过程，但是对于任何一个具体场景来说，资源往往是有限的，调度优化问题旨在实现任务请求与资源的最佳匹配。资源分配与任务调度成正比，资源分配得越合理，任务调度实行的效率越高。而如何实现任务请求与资源的最佳匹配，即选择最合适的资源对任务处理，是云算法发展面临的难题。

3、本发明提供了一种基于多云资源调度的方法及系统、设备、介质，最终实现多云场景下的高效资源调度，实现任务请求与资源的最佳匹配。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于多云资源调度的方法及系统、设备、介质，用于实现多云场景下的高效资源调度，实现任务请求与资源的最佳匹配。

2、本发明通过下述技术方案实现：一种基于多云资源调度的方法，包括以下步骤：

3、步骤s1，云用户提交资源调度任务至数据库，分析其对应的sla协议，确定用户的qos需求，配置多个云供应商来执行所述资源调度任务；

4、步骤s2，计算所述资源调度任务的多目标参数，所述多目标参数包括资源调度任务完成的时间参数、云供应商成本参数、虚拟机迁移持续时间参数、云吞吐量参数和负载均衡参数；

5、步骤s3，根据所述多目标参数进行资源供应，完成云用户提交的多云资源调度任务，提供所需服务。

6、为了更好地实现本发明，进一步地，所述步骤s2中资源调度任务完成的时间参数的计算方法包括：

7、所述资源调度任务完成的时间包括执行时间和传输时间；

8、所述执行时间表示为：

9、所述传输时间表示为：

10、所述资源调度任务完成的时间表示为：makespani＝executioni+transi；

11、其中，executioni表示第i个供应商的执行时间，transi表示第i个供应商的传输时间，g表示某个供应商中分配的任务数量，lj表示第j个任务的长度，mi(l→vm)表示分配给第i个供应商的第j个任务的虚拟机的mips值，ij是第j个任务的文件大小，oj表示第j个任务的输出大小，ubwi表示第i个服务商与数据中心之间的任务上传带宽，dbwi表示第i个服务商与数据中心之间的任务下载带宽。

12、为了更好地实现本发明，进一步地，所述步骤s2中云供应商成本参数的计算方法包括：

13、所述云供应商成本cost的计算公式表示为：

14、

15、其中，pi代表第i个供应商每单位时间的执行成本，qi代表第i个供应商每单位时间的传输成本。

16、为了更好地实现本发明，进一步地，所述步骤s2中虚拟机迁移持续时间参数的计算方法包括：

17、在虚拟机中使用预先复制在上一轮内存传输期间的脏页，复制n个回合，并且每个回合中传输的数据量表示为va(0≤a≤n)，而在每个传输回合中经过的时间表示为ta(0≤a≤n)；

18、在第i轮中传输的数据量表示为：

19、

20、其中，dp表示为内存污损率，vmem表示a＝0时，vm的内存大小；

21、引入变量λ来表示内存污损率dp与内存传输率的比率r，并表示为

22、虚拟机迁移持续时间tmig表示为

23、为了更好地实现本发明，进一步地，所述步骤s2中云吞吐量参数的计算方法包括：

24、所述云吞吐量throughput的表达式为：

25、

26、其中，k为云供应商的数量，nti是第i个供应商所接受的任务数量，executioni表示第i个供应商的执行时间。

27、为了更好地实现本发明，进一步地，所述步骤s2中负载均衡参数的计算方法包括：

28、所述负载均衡load的表达式为：

29、

30、其中，tave是表示每个云的平均任务执行时间，表示为executioni表示第i个供应商的执行时间。

31、为了更好地实现本发明，进一步地，所述步骤s3包括：

32、在进行任务调度时，通过所述负载均衡参数实时监视多资源调度任务负载情况；

33、设置负载均衡参数阈值，当监控到多云资源调度负载值小于或等于负载阈值时，正常进行多云资源调度；当监控到多云资源调度负载值大于负载阈值时，不进行资源调度任务分配，通过所述资源调度任务完成的时间参数、云供应商成本参数、虚拟机迁移持续时间参数、云吞吐量参数判断运行资源是否满足此次任务的执行，如果是，则将剩余的资源调度任务通过评估用户的qos需求进行分配；如果否则，水平扩展可用资源。

34、本发明还提供了一种基于多云资源调度的系统，包括任务提取单元、目标参数处理单元和资源调度单元，其中：

35、任务提取单元，用于在云用户提交资源调度任务至数据库后，分析其对应的sla协议，确定用户的qos需求，配置多个云供应商来执行所述资源调度任务，所述任务提取单元包括所述数据库；

36、目标参数处理单元，用于计算所述资源调度任务的多目标参数，所述多目标参数包括资源调度任务完成的时间参数、云供应商成本参数、虚拟机迁移持续时间参数、云吞吐量参数和负载均衡参数；

37、资源调度单元，用于根据所述多目标参数进行资源供应，完成云用户提交的多云资源调度任务，提供所需服务。

38、本发明还提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器；处理器中包括上述第二方面所记载的基于多云资源调度的系统。

39、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括指令；当指令在上述第三方面所记载的电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面所记载的方法。

40、本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：

41、(1)本发明提供一种基于多云资源调度的方法及系统、设备、介质，通过计算资源调度任务完成的时间、云供应商成本、虚拟机迁移持续时间、云吞吐量、负载均衡最终实现多云场景下的高效资源调度，实现任务请求与资源的最佳匹配。

技术特征：

1.一种基于多云资源调度的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多云资源调度的方法，其特征在于，所述步骤s2中资源调度任务完成的时间参数的计算方法包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于多云资源调度的方法，其特征在于，所述步骤s2中云供应商成本参数的计算方法包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于多云资源调度的方法，其特征在于，所述步骤s2中虚拟机迁移持续时间参数的计算方法包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于多云资源调度的方法，其特征在于，所述步骤s2中云吞吐量参数的计算方法包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于多云资源调度的方法，其特征在于，所述步骤s2中负载均衡参数的计算方法包括：

7.根据权利要求1所述的一种基于多云资源调度的方法，其特征在于，所述步骤s3包括：在进行任务调度时，通过所述负载均衡参数实时监视多资源调度任务负载情况；

8.一种基于多云资源调度的系统，其特征在于，包括任务提取单元、目标参数处理单元和资源调度单元，其中：

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；所述处理器中包括如权利要求8所述的基于多云资源调度的系统。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括指令；当指令在如权利要求9所述的电子设备上运行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-7任一项所述的方法。

技术总结
本发明涉及云计算技术领域，公开了一种基于多云资源调度的方法及系统，方法包括：步骤S1，云用户提交资源调度任务至数据库，分析对应的SLA协议，确定用户的QOS需求，配置多个云供应商来执行资源调度任务；步骤S2，计算资源调度任务的多目标参数，包括资源调度任务完成的时间参数、云供应商成本参数、虚拟机迁移持续时间参数、云吞吐量参数和负载均衡参数；步骤S3，根据多目标参数进行资源供应，完成云用户提交的多云资源调度任务，提供所需服务。系统包括任务提取单元、目标参数处理单元和资源调度单元。本申请还公开了一种电子设备及计算机可读存储介质。本申请用于实现多云场景下的高效资源调度，实现任务请求与资源的最佳匹配。

技术研发人员：田富强,林茂楠,黄浩,邓大建
受保护的技术使用者：国网信息通信产业集团有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/24