CN104881325B - 一种资源调度方法和资源调度*** - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种资源调度方法和资源调度***，涉及云计算领域，能够解决调度技术不兼容造成的资源分配不合理的问题。该***包括管理结点和物理节点，管理结点根据用户的调度策略获取达到调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合，并将资源集合发送给每个物理节点，物理节点根据资源集合确定物理节点上每个虚拟机分配的最小资源量，再将剩余资源量按比例分配给物理节点上每个虚拟机，再将分配后每个虚拟机得到的总资源量发送给管理结点，管理结点根据每个虚拟机对应的总资源量与物理节点上的每个虚拟机当前的资源使用量获取物理节点的资源使用率，进而根据资源使用率调度各个物理节点的资源负载。本发明实施例用于虚拟化资源调度。

Description

一种资源调度方法和资源调度***

技术领域

本发明涉及云计算领域，尤其涉及一种资源调度方法和资源调度***。

背景技术

围绕数据中心内基础设施资源的调度，可以分为三个层面，包括：应用层的资源调度、虚拟机层的资源调度和物理机层的资源调度。

其中，用于大规模数据集并行运算的软件架构MapReduce中实现的先入先出队列(First Input First Output，FIFO)、公平调度算法和计算机能力调度算法等属于应用层资源调度算法，其目标是最优化应用层的任务吞吐量或者是最小化任务完成时间；虚拟机层的调度算法代表的可以为Xen***中的credit scheduler算法，这类算法内置于虚拟化***内部，对单台物理机上的不同虚拟机的共享行为进行调节，其目标是保证虚拟机间对竞争资源的公平使用；物理层的调度算法可分为静态服务器整合和虚拟机热迁移技术。静态服务器整合是根据应用层对资源的需求结合物理服务器的性能，寻找固定的映射方式来建立应用程序和物理服务器及虚拟机的映射，当负载出现较大波动时需要人为干预将负载过大的物理服务器上的虚拟机迁移到负载较轻的服务器上，而虚拟机热迁移技术则是根据虚拟机资源的使用情况动态地调整虚拟机在物理机上的分布。

上述三种算法均针对虚拟机资源控制和调度的一些特性的资源调度产生了积极的效果，但是，由于各个算法具有一定的局限性，各种资源控制和调度技术由于其本身的目标和范围等特性，与其它调度技术可能存在制约或不兼容的情况，难以进行整合。例如，物理机层的调度算法根据虚拟机资源的使用情况需要达到节能的目的时，可动态地调整虚拟机在物理机上的分布，例如减少虚拟机的数量，但是如果应用层的资源调度算法需要达到最小化任务完成时间，又需要充足的虚拟机来完成，这样就造成了两种调度技术的制约，使得调度技术不兼容，资源分配不合理。

发明内容

本发明实施例提供一种资源调度方法和资源调度***，能够解决调度技术不兼容造成的资源分配不合理的问题。

第一方面，提供一种资源调度***，包括管理结点和物理节点，其中：

管理结点，用于根据用户的调度策略获取达到所述调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合，所述资源集合包括任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量，并将所述资源集合发送给每个物理节点；

所述物理节点，用于根据所述资源集合确定所述物理节点上每个虚拟机分配的最小资源量，再将分配所述最小资源量后所述物理节点的剩余资源量按比例分配给所述物理节点上的每个虚拟机；

所述物理节点，还用于将分配后所述物理节点上的每个虚拟机得到的总资源量发送给所述管理结点；

所述管理结点，还用于根据所述物理节点上的每个虚拟机对应的总资源量与所述物理节点上的每个虚拟机当前的资源使用量获取所述物理节点的资源使用率，进而根据所述资源使用率调度各个物理节点的资源负载。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能实现的方式中，所述管理结点具体用于：

根据所述用户的调度策略的效用函数获取达到所述调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合；

其中，所述效用函数包括：

结合第一方面或第一方面的第一种可能实现的方式，在第一方面的第二种可能实现的方式中，所述物理节点具体用于：

根据所述每个应用程序对应的所述资源集合中所述任一应用程序运行于所述虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量，确定属于所述物理节点上的每个虚拟机应分配的最小资源量，所述物理节点上的任一虚拟机占用的最小资源量为所述任一虚拟机在所述每个应用程序中对应的资源量之和；

获取所述物理节点的剩余资源量，所述剩余资源量为所述物理节点的总资源量减去为所述物理节点上的每个虚拟机确定的所述最小资源量；

将所述剩余资源量按比例分配给所述物理节点上的每个虚拟机，所述物理节点上的任一虚拟机分配到的所述剩余资源量为所述任一虚拟机的最小资源量占所述物理节点已分配的资源量的比例与所述剩余资源量的乘积，所述已分配的资源量为所述物理节点上的每个虚拟机的最小资源量之和。

结合第一方面的第二种可能实现的方式，在第一方面的第三种可能实现的方式中，所述管理结点具体用于：

根据公式获取所述物理节点的资源使用率，表示第i个物理节点的资源使用率，表示所述第i个物理节点上的第j个虚拟机对应的总资源量，表示所述第i个物理节点对应的资源总量，表示所述第i个物理节点上的第j个虚拟机当前的资源使用量；

若所述管理结点需要均衡所述各个物理节点的负载，则获取所述各个物理节点的资源使用率的方差最小时，所述各个物理节点上的虚拟机资源分布；

若所述管理结点需要减少所述物理节点的个数，则先按照所述各个物理节点的资源总量从大到小的顺序将所述各个物理节点进行排列，而后依次将虚拟机分配至物理节点上，直至当前分配的物理节点的资源总量均被分配完再对下一物理节点进行分配；

确定在将所有虚拟机均分配至物理节点上之后，是否存在未分配虚拟机的物理节点，若存在，则关闭所述未分配虚拟机的物理节点。

第二方面，提供一种资源调度方法，包括：

管理结点根据用户的调度策略获取达到所述调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合，所述资源集合包括任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量，并将所述资源集合发送给每个物理节点；

所述物理节点根据所述资源集合确定所述物理节点上每个虚拟机分配的最小资源量，再将分配所述最小资源量后所述物理节点的剩余资源量按比例分配给所述物理节点上的每个虚拟机；

所述物理节点将分配后所述物理节点上的每个虚拟机得到的总资源量发送给所述管理结点；

所述管理结点根据所述物理节点上的每个虚拟机对应的总资源量与所述物理节点上的每个虚拟机当前的资源使用量获取所述物理节点的资源使用率，进而根据所述资源使用率调度各个物理节点的资源负载。

结合第二方面，在第二方面的第一种可能实现的方式中，所述管理结点根据用户的调度策略获取达到所述调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合包括：

所述管理结点根据所述用户的调度策略的效用函数获取达到所述调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合；

其中，所述效用函数包括：

结合第二方面或第二方面的第一种可能实现的方式，在第二方面的第二种可能实现的方式中，所述物理节点根据所述资源集合确定所述物理节点上每个虚拟机分配的最小资源量，再将分配所述最小资源量后所述物理节点的剩余资源量按比例分配给所述物理节点上的每个虚拟机包括：

所述物理节点根据所述每个应用程序对应的所述资源集合中所述任一应用程序运行于所述虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量，确定属于所述物理节点上的每个虚拟机应分配的最小资源量，所述物理节点上的任一虚拟机占用的最小资源量为所述任一虚拟机在所述每个应用程序中对应的资源量之和；

所述物理节点获取所述物理节点的剩余资源量，所述剩余资源量为所述物理节点的总资源量减去为所述物理节点上的每个虚拟机确定的所述最小资源量；

所述物理节点将所述剩余资源量按比例分配给所述物理节点上的每个虚拟机，所述物理节点上的任一虚拟机分配到的所述剩余资源量为所述任一虚拟机的最小资源量占所述物理节点已分配的资源量的比例与所述剩余资源量的乘积，所述已分配的资源量为所述物理节点上的每个虚拟机的最小资源量之和。

结合第二方面的第二种可能实现的方式，在第二方面的第三种可能实现的方式中，所述根据所述物理节点上的每个虚拟机对应的总资源量与所述物理节点上的每个虚拟机当前的资源使用量获取所述物理节点的资源使用率，进而根据所述资源使用率调度各个物理节点的资源负载包括：

根据公式获取所述物理节点的资源使用率，表示第i个物理节点的资源使用率，表示所述第i个物理节点上的第j个虚拟机对应的总资源量，表示所述第i个物理节点对应的资源总量，表示所述第i个物理节点上的第j个虚拟机当前的资源使用量；

若所述管理结点需要均衡所述各个物理节点的负载，则获取所述各个物理节点的资源使用率的方差最小时，所述各个物理节点上的虚拟机资源分布；

若所述管理结点需要减少所述物理节点的个数，则先按照所述各个物理节点的资源总量从大到小的顺序将所述各个物理节点进行排列，而后依次将虚拟机分配至物理节点上，直至当前分配的物理节点的资源总量均被分配完再对下一物理节点进行分配；

确定在将所有虚拟机均分配至物理节点上之后，是否存在未分配虚拟机的物理节点，若存在，则关闭所述未分配虚拟机的物理节点。

第三方面，提供一种管理结点，包括虚拟化调度模块、数据存储模块、通信模块和数据监控模块，其中：

所述虚拟化调度模块，用于根据用户的调度策略获取达到所述调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合，所述资源集合包括任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量；

所述数据存储模块，用于存储所述每个应用程序对应的资源集合；

所述通信模块，用于将所述数据存储模块存储的所述资源集合发送给每个物理节点；

所述通信模块，还用于接收所述物理节点的每个虚拟机得到的总资源量；

所述数据监控模块，用于根据所述通信模块接收到的所述物理节点上的每个虚拟机对应的总资源量与所述物理节点上的每个虚拟机当前的资源使用量获取所述物理节点的资源使用率；

所述虚拟化调度模块，还用于根据所述数据监控模块获取的所述资源使用率调度各个物理节点的资源负载。

第四方面，提供一种物理节点，包括通信模块和虚拟化调度模块，其中：

所述通信模块，用于接收管理结点发送的每个应用程序的资源集合，所述资源集合包括任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量；

所述虚拟化调度模块，用于根据所述资源集合确定所述物理节点上每个虚拟机分配的最小资源量，再将分配所述最小资源量后所述物理节点的剩余资源量按比例分配给所述物理节点上的每个虚拟机；

所述通信模块，还用于将分配后所述物理节点上的每个虚拟机得到的总资源量发送给所述管理结点，以使所述管理结点根据所述总资源量调度各个物理节点的资源负载。

本发明实施例提供一种资源调度方法和资源调度***，该***包括管理结点和物理节点，管理结点根据用户的调度策略获取达到调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合，资源集合包括任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量，并将资源集合发送给每个物理节点，物理节点根据资源集合确定物理节点上每个虚拟机分配的最小资源量，再将分配最小资源量后物理节点的剩余资源量按比例分配给物理节点上的每个虚拟机，物理节点将分配后物理节点上的每个虚拟机得到的总资源量发送给管理结点，管理结点根据物理节点上的每个虚拟机对应的总资源量与物理节点上的每个虚拟机当前的资源使用量获取物理节点的资源使用率，进而根据资源使用率调度各个物理节点的资源负载，这样，通过该资源调度***，可优先考虑应用层的调度，在保证用户的资源需求的基础上，从虚拟化层、物理层的调度对资源进行调度，这种自顶而下的建模方案，基于应用层、虚拟机和物理节及的资源使用量，能够对***中的物理节点、虚拟机节点进行统一的性能监控和调度，从而从全局上更为合理地分配资源，能够解决调度技术不兼容造成的资源分配不合理的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种资源调度***的架构示意图；

图2为本发明实施例提供的一种资源调度方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种管理结点的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的一种物理节点的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为了从总体上对虚拟化***中的资源调度问题进行描述，本发明提出了一种集中式的资源调度***架构，并以此架构为基础，提出了一种自上而下的资源调度***，对资源调度问题进行了建模，并提出了相应的方法。

在本发明实施例中，如图1所示，上述集中式的资源调度***架构可以分成两部分：Sensor端(也可称为从属装置)和Master端(也可称为主控装置)，对应存在于本发明实施例中的物理节点和管理结点，两者组成了以Master端为中心的集中式架构。Master端与Sensor端通过虚拟化集群的物理子网进行数据流和控制流的传输，共同完成对虚拟化集群的监控和资源调度。

其中，Sensor端位于每一个物理节点内部，运行域物理节点虚拟化***的特权域Dom0，负责的内容可以包括：监控并收集同一物理节点上其它虚拟机的资源使用信息；根据收集的信息，实时地调整该物理节点内部的调度策略；将调度结果及收集的信息及时上报给Master端。Master端便根据Sensor端上报的调度结果及收集的信息形成集群的监控数据，进而对整个集群的资源分配情况进行调度，并将调度策略传输给Sensor端和Master端自身的其它虚拟机。

基于上述架构，首先对本发明实施例的资源调度***涉及的物理节点、虚拟机、应用层进行说明。

对于物理层的物理节点来说，在本发明实施例中记为：

S_Node＝{node₁,node₂,…,node_i,…,node_n}，表征在基础设施层中，可供虚拟机使用的n台物理节点的集合。对于每一个node_i来说，存在两个值：资源总量R_nodei和资源使用量L_nodei，分别表征node_i上可分配的资源总量和当前资源已占用的比例。

对于虚拟化层的虚拟机来说，在本发明实施例中，***内所有的虚拟机可由集合S_VM来表示，记为：S_VM＝{VM₁,VM₂,…,VM_j,…,VM_m}。对于每一个VM_j来说，存在两个值：资源总量R_VMi和资源使用量L_VMi，分别表征VM_i上可分配的资源总量以及当前资源已占用的比例。

对于应用层来说，在本发明实施例中，所有虚拟机上运行的应用可记为：S_APP＝{app₁,app₂,…,app_i,…,app_s}，以表征云计算用户运行在虚拟机上的应用程序。本发明实施例为了描述便利，一个虚拟机上运行一个应用程序，但是一个应用程序可以运行于多个虚拟机上。虚拟机被分配给应用程序的这种关系，本发明实施例可以记为。故而，有：

使得，成立.

基于上述说明，下面对本发明实施例进行具体说明。

本发明实施例提供一种资源调度***，参考如图1所示的***架构，该***包括管理结点和物理节点，其中：

管理结点，用于根据用户的调度策略获取达到调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合，资源集合包括任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量，并将资源集合发送给每个物理节点；

物理节点，用于根据资源集合确定物理节点上每个虚拟机分配的最小资源量，再将分配最小资源量后物理节点的剩余资源量按比例分配给物理节点上的每个虚拟机；

物理节点，还用于将分配后物理节点上的每个虚拟机得到的总资源量发送给管理结点；

管理结点，还用于根据物理节点上的每个虚拟机对应的总资源量与物理节点上的每个虚拟机当前的资源使用量获取物理节点的资源使用率，进而根据资源使用率调度各个物理节点的资源负载。

具体来说，在应用层调度技术中，管理结点在根据用户的调度策略获取达到调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合时可以具体用于：根据用户的调度策略的效用函数获取达到调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合。

其中，该效用函数可以包括：

f_app(app_k)表示调度策略的目标，目标为用户购买虚拟机资源的费用最小或虚拟机完成任务的时间最短，cost_t表示分配给第k个应用程序的第t个虚拟机VM_t的单位资源单位时间内的价格，R_t表示分配给第k个应用程序的第t个虚拟机占用的资源量，f_time(R_t,mission_t)表示第t个虚拟机完成所分配的任务量mission_t时所占用的时间。

这是由于，在云计算的应用中，用户需要通过付费购买一定的虚拟机资源，因此，为了完成提交的作业，用户需要在资源与费用之间权衡。用户申请的虚拟机越多，则资源越多，完成作业的时间越短，当然总的费用也会提高，也即资源如何选取，取决于用户的调度策略。

例如，用户希望花费最小时，其调度策略的目标可以表示为：对于每一个VM_t，确定出R_t，使得f_app(app_k,R_t‘)＝min(f_app(app_k,R_t))。

如果用户希望完成任务的时间最短，其调度策略的目标可以表示为：对于每一个VM_t，确定出R_t，使得：

min(f_time(R_t',minssion_t'))＝min(min(f_time(R_t,minssion_t)))

当然，不论用户最终选择的调度策略是基于何种目标，可以记用户为app_k选择的资源集合为：其中，s_k表示为app_k确定的第s_k个虚拟机，表示分配给第k个应用程序的第s_k个虚拟机占用的资源量。也即资源集合包括任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量。

这里的资源可以理解为分配给虚拟机的CPU资源、内存、网络带宽和磁盘容量等。

在应用层完成对应用程序的资源分配后，管理结点需要将为各个应用程序确定的资源集合发送给每个物理节点，以便于物理节点根据接收到的资源集合确定每个虚拟机的总资源量，也即进行虚拟化层的资源调度。

首先，物理节点在接收到资源集合之后，可以先根据资源集合确定物理节点上的每个虚拟机分配的最小资源量，再将分配最小资源量之后该物理节点的剩余资源量按比例分配给该物理节点上的每个虚拟机。

具体地，物理节点可以根据每个应用程序对应的资源集合中任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量，确定属于该物理节点上的每个虚拟机应分配的最小资源量，该物理节点上的任一虚拟机占用的最小资源量为任一虚拟机在每个应用程序中对应的资源量之和。也即，要先保证每个应用程序运行时的所需虚拟机的资源量。

示例性的，由于物理节点上的资源量是一定的，可以认为物理节点在分配资源前初始的剩余资源量R_res_nodei＝R_nodei，1<＝j<＝n_i，第i个物理节点上的第j个虚拟机分配到的资源量而后从j＝1开始，为每一个虚拟机分配最小的资源量。也即，将置为其中：

并且 表示app_k在第i个物理节点的第j个虚拟机上分配到的资源量，同时更新剩余资源量R_res_nodei为：

直至j＝n_i。

在为物理节点上的每个虚拟机分配了最小资源量之后，物理节点可以获取其剩余资源量，该剩余资源量就为物理节点的总资源量减去为物理节点上的每个虚拟机确定的最小资源量。

而后，可以将剩余资源量按比例分配给物理节点上的每个虚拟机，物理节点上的任一虚拟机分配到的剩余资源量为任一虚拟机的最小资源量占物理节点已分配的资源量的比例与剩余资源量的乘积，已分配的资源量为物理节点上的每个虚拟机的最小资源量之和。

具体来说，由于物理节点上的虚拟机分配到的最小资源量可能不相同，剩余资源量可以按照虚拟机的最小资源量占已分配的资源量的比例来分配给各个虚拟机，也就是虚拟机得到的最小资源量多一些的可以继续分配多一些剩余资源量，虚拟机得到的最小资源量少一些的可以继续分配少一些的剩余资源量，以保证虚拟机资源充足。具体可以按照如下方法分配剩余资源量R_res_nodei：

举例来说，物理节点上有10个CPU资源，且该物理节点上运行有2个虚拟机，第一个虚拟机需要的最小资源量为5个CPU资源，第二个虚拟机需要的最小资源量为3个CPU资源，在为每个虚拟机分配最小资源量之后，剩余2个CPU资源，可以按照5/8*2的算法为第一个虚拟机继续分配剩余资源量，按照3/8*2的算法为第二个虚拟机继续分配剩余资源量，那么第一个虚拟机得到的总资源量为5/8*2+5，第二个虚拟机得到的总资源量为3/8*2+3。

物理节点在为每个虚拟机分配资源量之后，物理节点可将每个虚拟机得到的总资源量发送给管理结点，以便于管理结点根据虚拟机资源对物理层进行调度。具体可以根据物理节点上的每个虚拟机对应的总资源量与物理节点上的每个虚拟机当前的资源使用量获取物理节点的资源使用率，进而根据资源使用率调度各个物理节点的资源负载。

具体地，可以根据公式获取物理节点的资源使用率，表示第i个物理节点的资源使用率，表示第i个物理节点上的第j个虚拟机对应的总资源量，表示第i个物理节点对应的资源总量，表示第i个物理节点上的第j个虚拟机当前的资源使用量。

而后可以根据物理层调度的目标进行资源调度，若管理结点需要均衡各个物理节点的负载，则获取各个物理节点的资源使用率的方差最小时，各个物理节点上的虚拟机资源分布，即当物理层调度方案的目标是负载均衡时，其效用函数可以为：

映射M(S_VM，S_Node)，使得[L_nodei-E(L_nodei)]²最小；

当某一物理节点的资源使用率较低时，表明该物理节点上虚拟机的空闲资源较多，此时可以将其他节点上的虚拟机迁移至本节点；当某一物理节点的资源使用率较高时，表明该物理节点上虚拟机的空闲资源较少，此时可以将本节点上的虚拟机迁移至其它节点上，以达到各个节点的负载均衡。

若管理结点需要减少物理节点的个数，则可以先按照各个物理节点的资源总量从大到小的顺序将各个物理节点进行排列，而后依次将虚拟机分配至物理节点上，直至当前分配的物理节点的资源总量均被分配完再对下一物理节点进行分配，再确定在将所有虚拟机均分配至物理节点上之后，是否存在未分配虚拟机的物理节点，若存在，则关闭未分配虚拟机的物理节点，这样一来，可以需要将虚拟机分配至尽可能少的物理节点上，以减少处于开机状态的物理节点数量，降低物理节点的能耗。

通过上述3个层次的说明，也即如果要实现虚拟化***中的资源调度策略，可以优先考虑应用层的调度方案，在保证用户的资源需求的基础上，基础设施提供者才从虚拟化层、物理层的角度对资源的配置状态进行调整。也即在整个调度的过程中，优先级为：应用层＞虚拟化层＞物理层，可以使得调度***综合考虑云计算使用者和基础设施资源提供和双方的利益，从全局上更为合理地分配资源。

本发明实施例提供一种资源调度***，该***包括管理结点和物理节点，管理结点根据用户的调度策略获取达到调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合，资源集合包括任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量，并将资源集合发送给每个物理节点，物理节点根据资源集合确定物理节点上每个虚拟机分配的最小资源量，再将分配最小资源量后物理节点的剩余资源量按比例分配给物理节点上的每个虚拟机，物理节点将分配后物理节点上的每个虚拟机得到的总资源量发送给管理结点，管理结点根据物理节点上的每个虚拟机对应的总资源量与物理节点上的每个虚拟机当前的资源使用量获取物理节点的资源使用率，进而根据资源使用率调度各个物理节点的资源负载，这样，通过该资源调度***，可优先考虑应用层的调度，在保证用户的资源需求的基础上，从虚拟化层、物理层的调度对资源进行调度，这种自顶而下的建模方案，基于应用层、虚拟机和物理节及的资源使用量，能够对***中的物理节点、虚拟机节点进行统一的性能监控和调度，从而从全局上更为合理地分配资源，能够解决调度技术不兼容造成的资源分配不合理的问题。

本发明又一实施例提供一种资源调度方法，如图2所示，包括：

201、管理结点根据用户的调度策略获取达到调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合，资源集合包括任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量，并将资源集合发送给每个物理节点。

具体地，管理结点根据用户的调度策略获取达到调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合可以包括：

管理结点根据用户的调度策略的效用函数获取达到调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合；

其中，效用函数包括：

202、物理节点根据资源集合确定物理节点上每个虚拟机分配的最小资源量，再将分配最小资源量后物理节点的剩余资源量按比例分配给物理节点上的每个虚拟机。

具体地，物理节点根据每个应用程序对应的资源集合中任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量，确定属于物理节点上的每个虚拟机应分配的最小资源量，物理节点上的任一虚拟机占用的最小资源量为任一虚拟机在每个应用程序中对应的资源量之和，而后获取物理节点的剩余资源量，剩余资源量为物理节点的总资源量减去为物理节点上的每个虚拟机确定的最小资源量，再将剩余资源量按比例分配给物理节点上的每个虚拟机，物理节点上的任一虚拟机分配到的剩余资源量为任一虚拟机的最小资源量占物理节点已分配的资源量的比例与剩余资源量的乘积，已分配的资源量为物理节点上的每个虚拟机的最小资源量之和。

203、物理节点将分配后物理节点上的每个虚拟机得到的总资源量发送给管理结点。

204、管理结点根据物理节点上的每个虚拟机对应的总资源量与物理节点上的每个虚拟机当前的资源使用量获取物理节点的资源使用率，进而根据资源使用率调度各个物理节点的资源负载。

具体地，可以根据公式获取物理节点的资源使用率，表示第i个物理节点的资源使用率，表示第i个物理节点上的第j个虚拟机对应的总资源量，表示第i个物理节点对应的资源总量，表示第i个物理节点上的第j个虚拟机当前的资源使用量；

若管理结点需要均衡各个物理节点的负载，则获取各个物理节点的资源使用率的方差最小时，各个物理节点上的虚拟机资源分布；

若管理结点需要减少物理节点的个数，则先按照各个物理节点的资源总量从大到小的顺序将各个物理节点进行排列，而后依次将虚拟机分配至物理节点上，直至当前分配的物理节点的资源总量均被分配完再对下一物理节点进行分配，进而确定在将所有虚拟机均分配至物理节点上之后，是否存在未分配虚拟机的物理节点，若存在，则关闭未分配虚拟机的物理节点。

本实施例中管理结点和物理节点的具体实现方式可以参考上述资源调度***实施例中的阐述，这里不在赘述。

本发明实施例提供一种资源调度方法，应用于资源调度***，该***包括管理结点和物理节点，管理结点根据用户的调度策略获取达到调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合，资源集合包括任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量，并将资源集合发送给每个物理节点，物理节点根据资源集合确定物理节点上每个虚拟机分配的最小资源量，再将分配最小资源量后物理节点的剩余资源量按比例分配给物理节点上的每个虚拟机，物理节点将分配后物理节点上的每个虚拟机得到的总资源量发送给管理结点，管理结点根据物理节点上的每个虚拟机对应的总资源量与物理节点上的每个虚拟机当前的资源使用量获取物理节点的资源使用率，进而根据资源使用率调度各个物理节点的资源负载，这样，通过该资源调度***，可优先考虑应用层的调度，在保证用户的资源需求的基础上，从虚拟化层、物理层的调度对资源进行调度，这种自顶而下的建模方案，基于应用层、虚拟机和物理节及的资源使用量，能够对***中的物理节点、虚拟机节点进行统一的性能监控和调度，从而从全局上更为合理地分配资源，能够解决调度技术不兼容造成的资源分配不合理的问题。

本发明又一实施例提供一种管理结点3，如图3所示，该管理结点包括主控(Master)装置30，主控装置30包括虚拟机监视器(Virtual Machine Manager，VMM)接口301、接口模块302、数据收集模块303、数据存储模块304、数据监控模块305、虚拟化调度模块306、通信模块307和告警模块308。

其中，接口模块302和通信模块307用于收集管理结点以及集群内其它物理节点收集的数据，以形成集群的监控数据，并集中存储在数据存储模块304中。虚拟化调度模块306用于根据历史及实时的监控数据，对整个集群的资源分配情况进行调整，并将调整策略通过通信模块307传输给物理节点和管理结点自身的其他虚拟机。

在本发明实施例中，虚拟化调度模块306，用于根据用户的调度策略获取达到调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合，资源集合包括任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量；

数据存储模块304，用于存储每个应用程序对应的资源集合；

通信模块307，用于将数据存储模块存储的资源集合发送给每个物理节点；

通信模块307，还用于接收物理节点的每个虚拟机得到的总资源量；

数据监控模块305，用于根据通信模块接收到的物理节点上的每个虚拟机对应的总资源量与物理节点上的每个虚拟机当前的资源使用量获取物理节点的资源使用率；

虚拟化调度模块306，还用于根据数据监控模块获取的资源使用率调度各个物理节点的资源负载。

可选的，虚拟化调度模块306可以具体用于：

根据用户的调度策略的效用函数获取达到调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合；

其中，效用函数包括：

可选的，虚拟化调度模块306可以具体用于：

根据公式获取物理节点的资源使用率，表示第i个物理节点的资源使用率，表示第i个物理节点上的第j个虚拟机对应的总资源量，表示第i个物理节点对应的资源总量，表示第i个物理节点上的第j个虚拟机当前的资源使用量；

若管理结点需要均衡各个物理节点的负载，则获取各个物理节点的资源使用率的方差最小时，各个物理节点上的虚拟机资源分布；

若管理结点需要减少物理节点的个数，则先按照各个物理节点的资源总量从大到小的顺序将各个物理节点进行排列，而后依次将虚拟机分配至物理节点上，直至当前分配的物理节点的资源总量均被分配完再对下一物理节点进行分配；

确定在将所有虚拟机均分配至物理节点上之后，是否存在未分配虚拟机的物理节点，若存在，则关闭未分配虚拟机的物理节点。

本发明实施例中各模块的具体实现方式可以参考上述资源调度***的实施例和方法实施例中的具体描述，这里不再赘述。

本发明实施例提供一种管理结点，该管理结点中的虚拟化调度模块，用于根据用户的调度策略获取达到调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合，资源集合包括任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量，数据存储模块，用于存储每个应用程序对应的资源集合，通信模块，用于将数据存储模块存储的资源集合发送给每个物理节点，通信模块，还用于接收物理节点的每个虚拟机得到的总资源量；数据监控模块，用于根据通信模块接收到的物理节点上的每个虚拟机对应的总资源量与物理节点上的每个虚拟机当前的资源使用量获取物理节点的资源使用率；虚拟化调度模块，还用于根据数据监控模块获取的资源使用率调度各个物理节点的资源负载，这样，可优先考虑应用层的调度，在保证用户的资源需求的基础上，从虚拟化层、物理层的调度对资源进行调度，这种自顶而下的建模方案，基于应用层、虚拟机和物理节及的资源使用量，能够对资源调度***中的物理节点、虚拟机节点进行统一的性能监控和调度，从而从全局上更为合理地分配资源，能够解决调度技术不兼容造成的资源分配不合理的问题。

本发明又一实施例提供一种物理节点4，如图4所示，包括从属(Sensor)装置40，该从属装置40包括VMM接口401、接口模块402、数据收集及存储模块403、虚拟化调度模块404和通信模块405。

其中，数据收集及存储模块403可以通过VMM接口401对所有的虚拟机及物理节点的资源进行监控，并将收集到的数据传递给虚拟化调度模块404，虚拟化调度模块404根据调度策略做出是否对当前的资源分配方案进行变更的决定。通信模块405负责向VMM或者管理结点传输控制命令或者数据信息，以便管理结点做出全面的调度策略，同时也将物理节点内部的资源调度策略置于物理节点内部，可以简化不同物理节点的虚拟机间的交互。

在本发明实施例中，通信模块405，可以用于接收管理结点发送的每个应用程序的资源集合，资源集合包括任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量；

虚拟化调度模块404，用于根据资源集合确定物理节点上每个虚拟机分配的最小资源量，再将分配最小资源量后物理节点的剩余资源量按比例分配给物理节点上的每个虚拟机；

通信模块405，还用于将分配后物理节点上的每个虚拟机得到的总资源量发送给管理结点，以使管理结点根据总资源量调度各个物理节点的资源负载。

可选的，虚拟化调度模块404可以具体用于：

根据每个应用程序对应的资源集合中任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量，确定属于物理节点上的每个虚拟机应分配的最小资源量，物理节点上的任一虚拟机占用的最小资源量为任一虚拟机在每个应用程序中对应的资源量之和；

获取物理节点的剩余资源量，剩余资源量为物理节点的总资源量减去为物理节点上的每个虚拟机确定的最小资源量

将剩余资源量按比例分配给物理节点上的每个虚拟机，物理节点上的任一虚拟机分配到的剩余资源量为任一虚拟机的最小资源量占物理节点已分配的资源量的比例与剩余资源量的乘积，已分配的资源量为物理节点上的每个虚拟机的最小资源量之和。

本发明实施例中的各模块的具体实现方式可以参见上述资源调度***和方法实施例中的具体阐述，这里不再赘述。

本发明实施例提供一种物理节点，其中的通信模块，用于接收管理结点发送的每个应用程序的资源集合，资源集合包括任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量；虚拟化调度模块，用于根据资源集合确定物理节点上每个虚拟机分配的最小资源量，再将分配最小资源量后物理节点的剩余资源量按比例分配给物理节点上的每个虚拟机；通信模块，还用于将分配后物理节点上的每个虚拟机得到的总资源量发送给管理结点，以使管理结点根据总资源量调度各个物理节点的资源负载，这样，可优先考虑应用层的调度，在保证用户的资源需求的基础上，从虚拟化层、物理层的调度对资源进行调度，这种自顶而下的建模方案，基于应用层、虚拟机和物理节及的资源使用量，能够对资源调度***中的物理节点、虚拟机节点进行统一的性能监控和调度，从而从全局上更为合理地分配资源，能够解决调度技术不兼容造成的资源分配不合理的问题。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的节点和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理包括，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种资源调度***，其特征在于，包括管理结点和物理节点，其中：

管理结点，用于根据用户的调度策略获取达到所述调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合，所述资源集合包括任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量，并将所述资源集合发送给每个物理节点；

所述物理节点，用于根据所述资源集合确定所述物理节点上每个虚拟机分配的最小资源量，再将分配所述最小资源量后所述物理节点的剩余资源量按比例分配给所述物理节点上的每个虚拟机；

所述物理节点，还用于将分配后所述物理节点上的每个虚拟机得到的总资源量发送给所述管理结点；

所述管理结点，还用于根据所述物理节点上的每个虚拟机对应的总资源量与所述物理节点上的每个虚拟机当前的资源使用量获取所述物理节点的资源使用率，进而根据所述资源使用率调度各个物理节点的资源负载，

所述管理结点具体用于：

根据所述用户的调度策略的效用函数获取达到所述调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合；

其中，所述效用函数包括：

f_app(app_k)表示所述调度策略的目标，所述目标为所述用户购买所述虚拟机资源的费用最小或所述虚拟机完成任务的时间最短，cost_t表示分配给第k个应用程序的第t个虚拟机VM_t的单位资源单位时间内的价格，R_t表示分配给所述第k个应用程序的第t个虚拟机占用的资源量，f_time(R_t,mission_t)表示所述第t个虚拟机完成所分配的任务量mission_t时所占用的时间。

2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述物理节点具体用于：

根据所述每个应用程序对应的所述资源集合中所述任一应用程序运行于所述虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量，确定属于所述物理节点上的每个虚拟机应分配的最小资源量，所述物理节点上的任一虚拟机占用的最小资源量为所述任一虚拟机在所述每个应用程序中对应的资源量之和；

获取所述物理节点的剩余资源量，所述剩余资源量为所述物理节点的总资源量减去为所述物理节点上的每个虚拟机确定的所述最小资源量；

将所述剩余资源量按比例分配给所述物理节点上的每个虚拟机，所述物理节点上的任一虚拟机分配到的所述剩余资源量为所述任一虚拟机的最小资源量占所述物理节点已分配的资源量的比例与所述剩余资源量的乘积，所述已分配的资源量为所述物理节点上的每个虚拟机的最小资源量之和。

3.根据权利要求2所述的***，其特征在于，所述管理结点具体用于：

根据公式获取所述物理节点的资源使用率，表示第i个物理节点的资源使用率，表示所述第i个物理节点上的第j个虚拟机对应的总资源量，表示所述第i个物理节点对应的资源总量，表示所述第i个物理节点上的第j个虚拟机当前的资源使用量；

若所述管理结点需要均衡所述各个物理节点的负载，则获取所述各个物理节点的资源使用率的方差最小时，所述各个物理节点上的虚拟机资源分布；

若所述管理结点需要减少所述物理节点的个数，则先按照所述各个物理节点的资源总量从大到小的顺序将所述各个物理节点进行排列，而后依次将虚拟机分配至物理节点上，直至当前分配的物理节点的资源总量均被分配完再对下一物理节点进行分配；

确定在将所有虚拟机均分配至物理节点上之后，是否存在未分配虚拟机的物理节点，若存在，则关闭所述未分配虚拟机的物理节点。

4.一种资源调度方法，其特征在于，包括：

管理结点根据用户的调度策略获取达到所述调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合，所述资源集合包括任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量，并将所述资源集合发送给每个物理节点；

所述物理节点根据所述资源集合确定所述物理节点上每个虚拟机分配的最小资源量，再将分配所述最小资源量后所述物理节点的剩余资源量按比例分配给所述物理节点上的每个虚拟机；

所述物理节点将分配后所述物理节点上的每个虚拟机得到的总资源量发送给所述管理结点；

所述管理结点根据所述物理节点上的每个虚拟机对应的总资源量与所述物理节点上的每个虚拟机当前的资源使用量获取所述物理节点的资源使用率，进而根据所述资源使用率调度各个物理节点的资源负载，

所述管理结点根据用户的调度策略获取达到所述调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合包括：

所述管理结点根据所述用户的调度策略的效用函数获取达到所述调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合；

其中，所述效用函数包括：

f_app(app_k)表示所述调度策略的目标，所述目标为所述用户购买所述虚拟机资源的费用最小或所述虚拟机完成任务的时间最短，cost_t表示分配给第k个应用程序的第t个虚拟机VM_t的单位资源单位时间内的价格，R_t表示分配给所述第k个应用程序的第t个虚拟机占用的资源量，f_time(R_t,mission_t)表示所述第t个虚拟机完成所分配的任务量mission_t时所占用的时间。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述物理节点根据所述资源集合确定所述物理节点上每个虚拟机分配的最小资源量，再将分配所述最小资源量后所述物理节点的剩余资源量按比例分配给所述物理节点上的每个虚拟机包括：

所述物理节点根据所述每个应用程序对应的所述资源集合中所述任一应用程序运行于所述虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量，确定属于所述物理节点上的每个虚拟机应分配的最小资源量，所述物理节点上的任一虚拟机占用的最小资源量为所述任一虚拟机在所述每个应用程序中对应的资源量之和；

所述物理节点获取所述物理节点的剩余资源量，所述剩余资源量为所述物理节点的总资源量减去为所述物理节点上的每个虚拟机确定的所述最小资源量；

所述物理节点将所述剩余资源量按比例分配给所述物理节点上的每个虚拟机，所述物理节点上的任一虚拟机分配到的所述剩余资源量为所述任一虚拟机的最小资源量占所述物理节点已分配的资源量的比例与所述剩余资源量的乘积，所述已分配的资源量为所述物理节点上的每个虚拟机的最小资源量之和。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述物理节点上的每个虚拟机对应的总资源量与所述物理节点上的每个虚拟机当前的资源使用量获取所述物理节点的资源使用率，进而根据所述资源使用率调度各个物理节点的资源负载包括：

根据公式获取所述物理节点的资源使用率，表示第i个物理节点的资源使用率，表示所述第i个物理节点上的第j个虚拟机对应的总资源量，表示所述第i个物理节点对应的资源总量，表示所述第i个物理节点上的第j个虚拟机当前的资源使用量；

若所述管理结点需要均衡所述各个物理节点的负载，则获取所述各个物理节点的资源使用率的方差最小时，所述各个物理节点上的虚拟机资源分布；

若所述管理结点需要减少所述物理节点的个数，则先按照所述各个物理节点的资源总量从大到小的顺序将所述各个物理节点进行排列，而后依次将虚拟机分配至物理节点上，直至当前分配的物理节点的资源总量均被分配完再对下一物理节点进行分配；

确定在将所有虚拟机均分配至物理节点上之后，是否存在未分配虚拟机的物理节点，若存在，则关闭所述未分配虚拟机的物理节点。

7.一种管理结点，其特征在于，包括虚拟化调度模块、数据存储模块、通信模块和数据监控模块，其中：

所述虚拟化调度模块，用于根据用户的调度策略的效用函数获取达到所述调度策略的目标时每个应用程序对应的资源集合，所述资源集合包括任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量；

所述数据存储模块，用于存储所述每个应用程序对应的资源集合；

通信模块，用于将所述数据存储模块存储的所述资源集合发送给每个物理节点；

所述通信模块，还用于接收所述物理节点的每个虚拟机得到的总资源量；

所述数据监控模块，用于根据所述通信模块接收到的所述物理节点上的每个虚拟机对应的总资源量与所述物理节点上的每个虚拟机当前的资源使用量获取所述物理节点的资源使用率；

所述虚拟化调度模块，还用于根据所述数据监控模块获取的所述资源使用率调度各个物理节点的资源负载；

其中，所述效用函数包括：

f_app(app_k)表示所述调度策略的目标，所述目标为所述用户购买所述虚拟机资源的费用最小或所述虚拟机完成任务的时间最短，cost_t表示分配给第k个应用程序的第t个虚拟机VM_t的单位资源单位时间内的价格，R_t表示分配给所述第k个应用程序的第t个虚拟机占用的资源量，f_time(R_t,mission_t)表示所述第t个虚拟机完成所分配的任务量mission_t时所占用的时间。

8.一种物理节点，其特征在于，包括通信模块和虚拟化调度模块，其中：

所述通信模块，用于接收管理结点发送的每个应用程序的资源集合，所述资源集合包括任一应用程序运行于虚拟机上时每个虚拟机占用的资源量；

所述虚拟化调度模块，用于根据所述资源集合确定所述物理节点上每个虚拟机分配的最小资源量，再将分配所述最小资源量后所述物理节点的剩余资源量按比例分配给所述物理节点上的每个虚拟机；

所述通信模块，还用于将分配后所述物理节点上的每个虚拟机得到的总资源量发送给所述管理结点，以使所述管理结点根据所述总资源量调度各个物理节点的资源负载。