CN105279012A - 云平台作业调度方法 - Google Patents

云平台作业调度方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105279012A
CN105279012A CN201510849061.XA CN201510849061A CN105279012A CN 105279012 A CN105279012 A CN 105279012A CN 201510849061 A CN201510849061 A CN 201510849061A CN 105279012 A CN105279012 A CN 105279012A
Authority
CN
China
Prior art keywords
virtual machine
time
real time
priority
scheduling
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201510849061.XA
Other languages
English (en)
Inventor
王天宇
宋雷
刘爽
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chengdu Wishcloud Technology Co Ltd
Original Assignee
Chengdu Wishcloud Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chengdu Wishcloud Technology Co Ltd filed Critical Chengdu Wishcloud Technology Co Ltd
Priority to CN201510849061.XA priority Critical patent/CN105279012A/zh
Publication of CN105279012A publication Critical patent/CN105279012A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

本发明提供了一种云平台作业调度方法,该方法包括:根据实时作业所在虚拟机的配额值来分配更新时隙,提高实时作业所在虚拟机的调度优先级,并且通过时间段来调整所述虚拟机的调度周期。本发明提出了一种云平台作业调度方法,在云平台的动态负载情况下,满足实时作业的虚拟机调度需求,具有更好的资源利用率和更稳定的性能。

Description

云平台作业调度方法
技术领域
本发明涉及云计算,特别涉及一种云平台作业调度方法。
背景技术
虚拟化技术推动着云计算技术的快速发展。分布式环境使得传统的非并行式软件结构成为制约***性能的瓶颈。通过挖掘作业中的并行特性,使多个并行作业在分布式的不同核上同时执行,从而充分利用硬件资源,提高执行效率。特别在实时应用领域,由于处理的时效性要求,使得充分发挥多核优势、以更小的代价满足实时应用需求成为一种趋势。如何在云平台上满足实时作业的调度需求是虚拟机调度面临的一个挑战。由于语义鸿沟的问题,现有的调度方法无法实现良好的实时作业调度,物理主机独立调度其调度队列,对并行虚拟机缺少协同调度能力;轮转调度方式使得调度周期受队列中虚拟机数量影响,无法确保调度周期;资源按固定权值分配,动态负载下无法保证实时作业虚拟机的资源利用率等,从而导致实时作业在虚拟机上的运行效率下降。
发明内容
为解决上述现有技术所存在的问题,本发明提出了一种云平台作业调度方法,包括:
根据实时作业所在虚拟机的配额值来分配更新时隙,提高实时作业所在虚拟机的调度优先级,并且通过时间段来调整所述虚拟机的调度周期。
优选地,所述根据实时作业所在虚拟机的配额值来分资源占用时间,进一步包括:
在创建虚拟机时预先为其分配合适的资源比例参数,在配额更新时,按照该参数分配实时作业虚拟机的配额值,而非实时作业虚拟机则按自身权值的比例分配剩余可用配额值;
对于物理主机下的虚拟机集合{M0,M1,M2,…,Mn},每次调度后,实时作业虚拟机再次进入可调度状态的时间时隙如下:
Ti B≥TEi
其中,Ti B表示更新时隙,TE表示虚拟机被调度时占用的时间段长度,ωi表示虚拟机的分配比例的参数值,i=0,…,n,n表示当前物理主机中虚拟机的数量。
优选地,所述提高实时作业所在虚拟机的调度优先级,进一步包括:实时作业虚拟机一旦能够被调度运行,则被赋予实时优先级,该优先级的虚拟机将被***调度队列头部,并被优先调度;当特权域被硬件中断唤醒时,特权域将进入dom0优先级,被***调度队列首部,并以抢占方式被调度,保证实时作业运行时其I/O操作被处理;其他域的虚拟机被事件唤醒时,排在dom0优先级的实时作业虚拟机之后;
设定并行实时作业虚拟机的优先级高于非并行实时作业虚拟机优先级,而将非实时作业虚拟机的优先级设置为最低,相同实时优先级的虚拟机按FIFO方式进行排序和调度;
所述通过时间段来调整所述虚拟机的调度周期,进一步包括:
将虚拟机每个周期的可执行时间分为若干段,每段的执行时间段以1毫秒为上限;当实时作业虚拟机的配额值更新时,虚拟机的调度的时间段为可变时间段TE,其值由下式决定:若,则TE=Si/|Si+1|,若,则TE=1;其中,Si表示实时作业虚拟机每个执行时隙中的实际执行时间;即当虚拟机在一个周期中的执行时间为整数时,其调度时间段以1毫秒为单位分配,而当执行时间非整数时,其调度时间段将分为多个小于1毫秒的时间段,在并行虚拟机被中断运行后,重新调度时不会使用更多的配额值,从而保持与其他并行虚拟机的同步参数状态。
本发明相比现有技术,具有以下优点:
本发明提出了一种云平台作业调度方法,在云平台的动态负载情况下,满足实时作业的虚拟机调度需求,具有更好的资源利用率和更稳定的性能。
附图说明
图1是根据本发明实施例的云平台作业调度方法的流程图。
具体实施方式
下文与图示本发明原理的附图一起提供对本发明一个或者多个实施例的详细描述。结合这样的实施例描述本发明,但是本发明不限于任何实施例。本发明的范围仅由权利要求书限定,并且本发明涵盖诸多替代、修改和等同物。在下文描述中阐述诸多具体细节以便提供对本发明的透彻理解。出于示例的目的而提供这些细节,并且无这些具体细节中的一些或者所有细节也可以根据权利要求书实现本发明。
本发明的一方面提供了一种云平台作业调度方法。图1是根据本发明实施例的云平台作业调度方法流程图。本发明针对实时作业虚拟机资源,一方面确保了实时作业虚拟机的资源占用率,另一方面也保证其调度周期不受调度队列中虚拟机数量的影响;细化了基于调度优先级;并且基于动态时间段的资源分配和调度。本发明提出的实时调度方法在动态负载条件下,能够满足实时作业虚拟机调度需要,具有更好的资源利用率和更稳定的调度性能。
物理主机下的虚拟机集合{M0,M1,M2,…,Mn},将其对应的权值集合记为{W0,W1,W2,…,Wn},可用的总配额值为CU,虚拟机Mi(i=0,…,n)分配到的资源比例为:
μ i = C i / C U = W i / Σ j = 0 n W j
其中,Ci是Mi在更新时隙内的可用配额值,如果Mi是实时作业,并且能够正确执行,则显然需要满足:μi≥SiPi
其中,Pi为实时作业的执行时隙,Si为实时作业在执行时隙期间的实际需要的资源占用时间。
为实现实时作业的资源占用率,本发明通过创建虚拟机时预先为其分配合适的资源比例参数,在配额更新时,实时作业虚拟机的配额值按照该参数进行分配。其他非实时作业虚拟机,则按自身权值的比例分配剩余可用配额值。由此,确保***中的虚拟机数量和权值变化时,实时作业虚拟机总是可以分配到所需的CPU资源。
虚拟机被调度后,再次进入调度队列的可调度周期由下式决定:TB≥(n-1)TE。其中,TB表示更新时间时隙,TE表示虚拟机被调度时占用的时间段长度,n表示当前物理主机中虚拟机的数量。这个时间时隙反映出虚拟机可调度的最小周期与调度队列中的虚拟机数量有关。当虚拟机数量变化时,该周期也会随之发生变化。
由于实时作业虚拟机按绝对比例进行资源分配,则每次调度后,实时作业虚拟机再次进入可调度状态的时间时隙如下:
Ti B≥TEi
其中,Ti B表示更新的时隙,TE表示虚拟机被调度时占用的时间段长度,ωi表示虚拟机的分配比例的参数值。
因此,实时作业虚拟机的可调度周期只与调度时间段的长度和分配给虚拟机的比例有关。只要调整调度时间段长度即可改变调度周期,使其满足实时作业虚拟机的调度要求。
为了确保实时作业能够及时调度,需要提高其优先级,当虚拟机的配额值更新时,实时作业虚拟机一旦能够被调度运行,则将被赋予实时优先级。该优先级高于普通虚拟机优先级,该优先级的虚拟机将被***调度队列头部,并被优先调度。方法中,当特权域被硬件中断唤醒时,进入dom0优先级,被***调度队列首部,并以抢占方式被调度,从而保证实时作业运行时其I/O操作能够被及时处理。其他域的虚拟机被事件唤醒时,排在dom0优先级的实时作业虚拟机之后。根据虚拟机中作业类型的不同,本发明将虚拟机分为三类:并行作业实时作业虚拟机、非并行作业实时作业虚拟机和非实时作业虚拟机三类,分别用P1、P2、P3表示其各自优先级。显然,P1、P2的优先级高于P3。并且设定并行实时作业虚拟机的优先级P1高于非并行实时作业虚拟机优先级P2,这样能够保证更好的调度性能。而相同实时优先级的虚拟机将按FIFO方式进行排序和调度。
本发明进一步通过动态调度时间段,将虚拟机每个周期的可执行时间分为若干段,每段的执行时间段以1毫秒为上限。当实时作业虚拟机的配额值更新时,虚拟机的调度的时间段为可变时间段TE,其值由下式决定:若,则TE=Si/|Si+1|,若,则TE=1;其中,Si表示实时作业虚拟机每个执行时隙中的实际执行时间。上式表示,当虚拟机在一个周期中的执行时间为整数时,其调度时间段以1毫秒为单位分配,而当执行时间非整数时,其调度时间段将分为多个小于1毫秒的时间段。保证在并行虚拟机被中断运行后,重新调度时不会使用更多的配额值,从而保持与其他并行虚拟机的同步参数状态。
综上所述,本发明提出了一种云平台作业调度方法,在云平台的动态负载情况下,满足实时作业的虚拟机调度需求,具有更好的资源利用率和更稳定的性能。
显然,本领域的技术人员应该理解,上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算***来实现,它们可以集中在单个的计算***上,或者分布在多个计算***所组成的网络上,可选地,它们可以用计算***可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储***中由计算***来执行。这样,本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
应当理解的是,本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理,而不构成对本发明的限制。因此,在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。此外,本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (3)

1.一种云平台作业调度方法,其特征在于,包括:
根据实时作业所在虚拟机的配额值来分配更新时隙,提高实时作业所在虚拟机的调度优先级,并且通过时间段来调整所述虚拟机的调度周期。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据实时作业所在虚拟机的配额值来分资源占用时间,进一步包括:
在创建虚拟机时预先为其分配合适的资源比例参数,在配额更新时,按照该参数分配实时作业虚拟机的配额值,而非实时作业虚拟机则按自身权值的比例分配剩余可用配额值;
对于物理主机下的虚拟机集合{M0,M1,M2,…,Mn},每次调度后,实时作业虚拟机再次进入可调度状态的时间时隙如下:
Ti B≥TEi
其中,Ti B表示更新时隙,TE表示虚拟机被调度时占用的时间段长度,ωi表示虚拟机的分配比例的参数值,i=0,…,n,n表示当前物理主机中虚拟机的数量。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述提高实时作业所在虚拟机的调度优先级,进一步包括:实时作业虚拟机一旦能够被调度运行,则被赋予实时优先级,该优先级的虚拟机将被***调度队列头部,并被优先调度;当特权域被硬件中断唤醒时,特权域将进入dom0优先级,被***调度队列首部,并以抢占方式被调度,保证实时作业运行时其I/O操作被处理;其他域的虚拟机被事件唤醒时,排在dom0优先级的实时作业虚拟机之后;
设定并行实时作业虚拟机的优先级高于非并行实时作业虚拟机优先级,而将非实时作业虚拟机的优先级设置为最低,相同实时优先级的虚拟机按FIFO方式进行排序和调度;
所述通过时间段来调整所述虚拟机的调度周期,进一步包括:
将虚拟机每个周期的可执行时间分为若干段,每段的执行时间段以1毫秒为上限;当实时作业虚拟机的配额值更新时,虚拟机的调度的时间段为可变时间段TE,其值由下式决定:若则TE=Si/|Si+1|,若则TE=1;其中,Si表示实时作业虚拟机每个执行时隙中的实际执行时间;即当虚拟机在一个周期中的执行时间为整数时,其调度时间段以1毫秒为单位分配,而当执行时间非整数时,其调度时间段将分为多个小于1毫秒的时间段,在并行虚拟机被中断运行后,重新调度时不会使用更多的配额值,从而保持与其他并行虚拟机的同步参数状态。
CN201510849061.XA 2015-11-27 2015-11-27 云平台作业调度方法 Pending CN105279012A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510849061.XA CN105279012A (zh) 2015-11-27 2015-11-27 云平台作业调度方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510849061.XA CN105279012A (zh) 2015-11-27 2015-11-27 云平台作业调度方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN105279012A true CN105279012A (zh) 2016-01-27

Family

ID=55148067

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510849061.XA Pending CN105279012A (zh) 2015-11-27 2015-11-27 云平台作业调度方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105279012A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107357641A (zh) * 2017-06-21 2017-11-17 西安电子科技大学 一种云计算中任务调度方法
CN107678860A (zh) * 2017-10-13 2018-02-09 郑州云海信息技术有限公司 一种kvm虚拟机cpu调度策略的优化方法及***
US10922141B2 (en) * 2017-12-11 2021-02-16 Accenture Global Solutions Limited Prescriptive analytics based committed compute reservation stack for cloud computing resource scheduling
CN113434262A (zh) * 2021-08-30 2021-09-24 云宏信息科技股份有限公司 dom0调度方法、虚拟机运行方法、存储介质和计算机

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7356817B1 (en) * 2000-03-31 2008-04-08 Intel Corporation Real-time scheduling of virtual machines
CN102012835A (zh) * 2010-12-22 2011-04-13 北京航空航天大学 一种支持软实时应用的虚拟cpu调度方法
CN102135903A (zh) * 2011-03-09 2011-07-27 上海交通大学 基于硬件虚拟化的Xen实时性增强***及其方法
CN103605567A (zh) * 2013-10-29 2014-02-26 河海大学 面向实时性需求变化的云计算任务调度方法
CN103793274A (zh) * 2014-02-19 2014-05-14 上海交通大学 一种credit调度器中增量时间片调整架构及方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7356817B1 (en) * 2000-03-31 2008-04-08 Intel Corporation Real-time scheduling of virtual machines
CN102012835A (zh) * 2010-12-22 2011-04-13 北京航空航天大学 一种支持软实时应用的虚拟cpu调度方法
CN102135903A (zh) * 2011-03-09 2011-07-27 上海交通大学 基于硬件虚拟化的Xen实时性增强***及其方法
CN103605567A (zh) * 2013-10-29 2014-02-26 河海大学 面向实时性需求变化的云计算任务调度方法
CN103793274A (zh) * 2014-02-19 2014-05-14 上海交通大学 一种credit调度器中增量时间片调整架构及方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
丁晓波 等: "一种基于资源预分配的虚拟机软实时调度方法", 《计算机工程与科学》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107357641A (zh) * 2017-06-21 2017-11-17 西安电子科技大学 一种云计算中任务调度方法
CN107678860A (zh) * 2017-10-13 2018-02-09 郑州云海信息技术有限公司 一种kvm虚拟机cpu调度策略的优化方法及***
US10922141B2 (en) * 2017-12-11 2021-02-16 Accenture Global Solutions Limited Prescriptive analytics based committed compute reservation stack for cloud computing resource scheduling
CN113434262A (zh) * 2021-08-30 2021-09-24 云宏信息科技股份有限公司 dom0调度方法、虚拟机运行方法、存储介质和计算机

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Liu et al. Online multi-workflow scheduling under uncertain task execution time in IaaS clouds
CN102890643B (zh) 基于应用效果即时反馈的显卡虚拟化下的资源调度***
Calheiros et al. Cost-effective provisioning and scheduling of deadline-constrained applications in hybrid clouds
Regnier et al. Run: Optimal multiprocessor real-time scheduling via reduction to uniprocessor
CN103064746B (zh) 基于当前credit进行预测调度的处理器资源精确分配方法
CN102253857B (zh) 一种多核环境下的Xen虚拟机调度控制方法
US20150143366A1 (en) Optimizing placement of virtual machines
CN105279012A (zh) 云平台作业调度方法
Fischer et al. Workload scheduling in distributed stream processors using graph partitioning
Soner et al. Integer programming based heterogeneous cpu–gpu cluster schedulers for slurm resource manager
Zhang et al. Scheduling bag-of-tasks applications on hybrid clouds under due date constraints
Hebbache et al. Shedding the shackles of time-division multiplexing
Klusáček et al. Real-life experience with major reconfiguration of job scheduling system
WO2022262476A1 (en) Dynamic renewable runtime resource management
CN106383747A (zh) 一种计算资源调度方法及装置
Klusáček et al. Planning and metaheuristic optimization in production job scheduler
Walraven et al. Adaptive performance isolation middleware for multi-tenant saas
US20120029899A1 (en) Method and data processing system for simulating an embedded system
García et al. An efficient cloud scheduler design supporting preemptible instances
US9195515B1 (en) Method and system for process load balancing
Liu et al. Scheduling parallel jobs using migration and consolidation in the cloud
Mai et al. Exploiting time-malleability in cloud-based batch processing systems
US20180081724A1 (en) Resource sharing management of a field programmable device
Upadhye et al. Cloud resource allocation as non-preemptive approach
Verboven et al. Multiplexing low and high QoS workloads in virtual environments

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20160127

RJ01 Rejection of invention patent application after publication