节点计算能力的汇报方法和计算节点的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种节点计算能力的汇报方法和计算节 点、一种集群管理方法和集群管理节点。
【背景技术】
[0002] 计算机集群是一种计算机系统，其通过多台计算机（又称为计算节点）连接起来 协作完成计算作业。这些计算节点位于同一管理域中，其具有唯一的管理策略并且作为一 个整体向用户提供服务。例如，Apache Mesos就是一个分布式系统的集群架构，可以实现 高效率的并行计算和海量存储。
[0003] 将计算机集群上的计算任务分配到多个计算节点上的过程可以称为任务的调度。 现有任务的调度方法通常为：每个计算节点将自己的CPU核心数上报给集群内的调度器， 该调度器按照CPU核心数进行任务的调度。
[0004] 然而，计算机集群中不可避免地存在计算能力不均衡的计算节点，也即，即使在 CPU核心数相同的情况下，这些不均衡的计算节点仍可能具有不同的计算能力。
[0005] 这样，在实际中会存在如下情况：一个计算任务可以细分为多个子任务，从而可以 分配到多个计算节点上并发执行，假设每个子任务需要的资源为1个CPU、256MB内存，而计 算机集群中的第一计算节点的CPU主频为I. 5GHz，而第二计算节点的CPU主频为3. 0GHz， 显然，当同样大小的子任务被分配到这两个计算节点上计算时，这两个计算节点对于子任 务的完成时间是不同的，这将会导致整个任务的完成时间由最慢的子任务决定，失去了原 本的并行计算能力。
[0006] 还有可能存在另一种更糟的情况：如果这些细分的子任务并不是并行的，而是存 在某种依赖关系，例如，某个子任务的计算输出可能是另一个子任务的输入，那么，整个任 务的计算能力由最慢的子任务决定。
[0007] 综上，由于计算机集群中计算节点的计算能力不均衡的特性，使得计算机集群的 计算资源无法充分利用，这无疑影响了计算效率。
【发明内容】
[0008] 本发明实施例所要解决的技术问题是提供一种节点计算能力的汇报方法和计算 节点、一种集群管理方法和管理节点，能够确定计算节点的真实计算能力信息，使得调度 器更准确地估计任务大小需要的计算节点的计算能力，从而可以获得可预期的任务执行时 间，合理利用计算资源，提高计算机集群的计算能力。
[0009] 为了解决上述问题，本发明公开了一种节点计算能力的汇报方法，包括：
[0010] 计算节点获取自身硬件资源的质信息和量信息；
[0011] 计算节点依据所述硬件资源的质信息和量信息，确定所述硬件资源的计算能力信 息；
[0012] 计算节点向管理节点汇报所述硬件资源的计算能力信息。
[0013] 优选地，所述计算节点依据所述硬件资源的质信息和量信息，确定所述硬件资源 的计算能力信息的步骤，包括：
[0014] 依据所述硬件资源的质信息和量信息的乘积与变量因子的比值，确定所述硬件资 源的计算能力信息；其中，所述变量因子在计算机集群中具有唯一值。
[0015] 优选地，通过如下步骤确定所述变量因子：
[0016] 确定计算机集群中最小的CPU主频为变量因子；
[0017] 或者，确定计算机集群中所有计算节点的平均CPU主频为变量因子；
[0018] 或者，设定一个非零数值作为变量因子。
[0019] 优选地，所述硬件资源包括CPU，则所述CPU的量信息包括：CPU核心数信息，所述 CPU的质信息包括：CPU主频信息。
[0020] 另一方面，本发明还公开了一种集群管理方法，包括：
[0021] 收集各计算节点对应硬件资源的计算能力信息；其中，所述硬件资源的计算能力 信息为依据所述硬件资源的质信息和量信息确定得到。
[0022] 又一方面，本发明还公开了一种计算节点，包括：
[0023] 获取模块，用于计算节点获取自身硬件资源的质信息和量信息；
[0024] 确定模块，用于计算节点依据所述硬件资源的质信息和量信息，确定所述硬件资 源的计算能力信息；及
[0025] 汇报模块，用于计算节点向管理节点汇报所述硬件资源的计算能力信息。
[0026] 优选地，所述确定模块，包括：
[0027] 计算单元，用于依据所述硬件资源的质信息和量信息的乘积与变量因子的比值， 确定所述硬件资源的计算能力信息；其中，所述变量因子在计算机集群中具有唯一值。
[0028] 优选地，所述计算单元，包括：
[0029] 第一计算子单元，用于确定计算机集群中最小的CPU主频为变量因子；或者
[0030] 第二计算子单元，用于确定计算机集群中所有计算节点的平均CPU主频为变量因 子；或者
[0031] 第三计算子单元，用于设定一个非零数值作为变量因子。
[0032] 再一方面，本发明还公开了一种集群管理节点，包括：
[0033] 收集模块，用于收集各计算节点对应硬件资源的计算能力信息；其中，所述硬件资 源的计算能力信息为依据所述硬件资源的质信息和量信息确定得到。
[0034] 与现有技术相比，本发明实施例包括以下优点：
[0035] 本发明实施例在确定CPU的计算能力信息的过程中，既考虑到了传统的量信息， 又考虑到了被本领域技术人员忽略的质信息，因此，相对于现有方案，本发明实施例确定 的CPU的计算能力信息能够更真实地反映 CPU的计算能力，因此能够避免由于计算节点的 异质特性导致汇报的计算能力不准确的问题；并且，更真实的计算能力信息能够使得调度 器更准确地估计任务大小需要的计算节点的计算能力，从而可以获得可预期的任务执行时 间，合理利用计算资源，提高计算机集群的计算能力，也即能够解决最终任务的完成时间由 计算能力最差的计算节点来决定的问题。
【附图说明】
[0036] 图1是本发明的一种节点计算能力的汇报方法实施例一的步骤流程图；以及 [0037] 图2是本发明的一种计算节点实施例的结构框图。
【具体实施方式】
[0038] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实 施方式对本发明作进一步详细的说明。
[0039] 本专利发明人注意到计算机集群中各计算节点汇报的计算能力不准确主要是由 硬件资源的异质特性引起的，因此创造性地提出，计算节点依据所述硬件资源的质信息和 量信息来共同确定所述硬件资源的计算能力信息；以CPU硬件资源为例，其量信息主要包 括CPU核心数，其质信息主要包括CPU主频，也即本发明实施例在确定CPU的计算能力信息 的过程中，既考虑到了传统的量信息，又考虑到了被本领域技术人员忽略的质信息，因此， 相对于现有方案，本发明实施例确定的CPU的计算能力信息能够更真实地反映 CPU的计算 能力，从而避免了由于计算节点的异质特性导致汇报的计算能力不准确的问题；并且，更真 实的计算能力信息能够使得调度器更准确地估计任务大小需要的计算节点的计算能力，从 而可以获得可预期的任务执行时间，合理利用计算资源，提高计算机集群的计算能力。
[0040] 汇报方法实施例一
[0041] 参照图1，示出了本发明的一种节点计算能力的汇报方法实施例一的步骤流程图， 具体可以包括如下步骤：
[0042] 步骤101、计算节点获取自身硬件资源的质信息和量信息；
[0043] 在本发明的一种应用示例中，计算节点的硬件资源可以包括CPU。现有方案中，计 算节点仅仅向管理节点汇报CPU核心数，即CPU的量信息；然而，CPU在核心数相同的情况 下，还可能具有不同的CPU主频，即CPU的质信息；也就是CPU具有异质特性，因此，具有相 同CPU核心数的计算节点的计算能力可能是不均衡的，所以，本发明实施例既考虑了获取 硬件资源的量信息，又考虑了硬件资源的质信息。当然，除了 CPU主频之外，还存在其它CPU 的质信息，例如CPU型号、微架构、工艺、支持的指令集等等，本发明实施例对具体CPU的质 信息不加以限制。
[0044] 在本发明的另一种应用示例中，计算节点的硬件资源还可以包括磁盘。作为计算 机的数据存储器，容量是磁盘最主要的衡量参数，因此，磁盘容量信息可以作为磁盘的量信 息；然而，在处理与数据库相关的任务时，需要频繁地读写磁盘，磁盘的读写速