基于模拟退火的异构计算资源调度方法及系统与流程

本发明涉及云计算，具体地，涉及一种基于模拟退火的异构计算资源调度方法及系统。

背景技术：

1、云服务架构技术作为一种新型的计算服务供给方式，通过虚拟化技术，将复杂的硬件和软件技术隐藏在背后，为客户提供按需付费的定制化解决方案，能够有效的降低客户对异构资源的使用成本，提高开发效率。云服务架构中，多个计算节点提供不同类型、不同数量的硬件资源组成资源池，通过异构资源的合理配给和虚拟化封装，为众多用户提供个性化的计算服务,因此异构资源调度是实现云服务架构高效能计算的关键技术之一。

2、资源调度是云服务提供商对物理机、软件、数据等资源的分配和调度，针对来自客户的资源分配请求，在维护系统稳定的基础上，最大化利用计算资源，从而实现整个云服务架构计算系统运行过程的优化。然而主机提供了多维度的异构硬件资源，包括cpu、内存、存储、网络带宽，以及用于加速计算的gpu、fpga等。现有调度算法通常会首先剔除不符合资源分配要求的计算节点，然后从可以提供所需资源的主机列表中，选择某个指标最大的主机作为目标主机进行资源分配，这种资源调度方式简单高效，但不够准确，无法有效分配资源，容易导致资源碎片化，造成资源浪费，单位计算资源成本较高。

3、专利文献cn115981868a公开了一种资源调度方法及计算设备。其中，响应于资源调度请求，确定资源损失模型；基于不同主机的可分配资源向量，利用所述资源损失模型计算不同主机的损失值；所述可分配资源向量由多个资源维度的资源分量构成；确定损失值满足调度要求的候选主机集合；从所述候选主机集合中确定为所述资源调度请求分配资源的目标主机。

4、但是专利文献cn115981868a通过选择夹角最小的候选主机作为目标主机，缺乏对不同量纲影响的考虑，且没有对资源分配方案进一步优化。

5、专利文献cn116264549a公开了一种云计算资源调度方法，该方法包括：从预设的多个可选资源配置模板中确定用户发送的资源配置请求所对应的目标资源配置模板；资源配置请求用于请求为用户配置云计算资源；根据多个预设的可选计算节点分别对于目标资源配置模板的匹配度从多个可选计算节点中确定目标计算节点，以为用户进行资源配置；其中，各个可选计算节点对于各个可选资源配置模板的匹配度根据各个可选计算节点的资源使用情况预先分别确定。

6、但是专利文献cn116264549a过计算可选计算节点对于目标资源配置模板的匹配度确定目标计算节点，资源表示和调度过程相对复杂，缺乏可扩展性。

7、因此，市场上需要一种能够充分利用现有计算资源，降低系统功耗的基于模拟退火的异构计算资源调度方法及系统。

技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于模拟退火的异构计算资源调度方法及系统。

2、根据本发明提供的一种基于模拟退火的异构计算资源调度方法，包括：

3、步骤s1：确定资源分配效用模型；

4、步骤s2：基于可分配资源向量，利用所述资源分配效用模型评估资源分配后节点的效用变化，筛选得到满足调度要求的候选节点集合；

5、步骤s3：从所述候选节点集合中选择目标节点响应资源调度请求分配资源。

6、优选地，所述资源分配效用模型从多个维度综合评价分配效果，不同的节点资源对应不同维度分配。

7、优选地，定义资源特征向量表示云计算应用需要的多维度的资源，将用户请求的资源和节点上的物理资源进行统一表示和描述；

8、所述资源特征向量所在的空间为资源特征空间，所述资源特征空间的每一维对应一个特征，当向云计算系统添加新类型的硬件时，在所述资源特征向量后面增加对应维度，以描述新增的硬件资源。

9、优选地，当将资源请求r分配到主机h时，产生的效用如下：

10、

11、其中，r表示租户请求的硬件资源，h表示物理主机或计算节点上的可用物理资源，σ表示不同类型资源的权重矩阵；

12、将同一资源请求分配给不同的主机，获得效用不同，将效用值从大到小排列，从所述排列中选择效用值最大的候选主机作为目标主机，公式如下：

13、

14、其中，rg表示目标主机，hi表示相应物理主机在当前资源维度上可以用来进行分配的资源数量，hc表示效用值从大到小排列集合。

15、优选地，当有多个资源请求时，使用模拟退火法为所有租户请求搜索最优资源分配，包括如下步骤：

16、步骤s3.1：确定资源调度初始解；

17、步骤s3.2：从用户资源请求集合中随机选择一个用户资源请求；

18、步骤s3.3：计算所述用户资源请求分配到候选节点集合时，系统的效用集合，并从所述效用集合中选取效用值最大的候选节点，得到新解；

19、步骤s3.4：根据所述资源调度初始解判断所述新解是否优于当前最优解，若是，则接收新解；若否，则以概率接受新解；

20、步骤s3.5：判断是否达到迭代次数，若是，则执行步骤s3.6；若否，则返回步骤s3.2；

21、步骤s3.6：判断是否到达终止温度，若是，则最终的用户请求分配方案；若否，则降低温度后返回步骤s3.2。

22、根据本发明提供的一种基于模拟退火的异构计算资源调度系统，包括：

23、模块m1：确定资源分配效用模型；

24、模块m2：基于可分配资源向量，利用所述资源分配效用模型评估资源分配后节点的效用变化，筛选得到满足调度要求的候选节点集合；

25、模块m3：从所述候选节点集合中选择目标节点响应资源调度请求分配资源。

26、优选地，所述资源分配效用模型从多个维度综合评价分配效果，不同的节点资源对应不同维度分配。

27、优选地，定义资源特征向量表示云计算应用需要的多维度的资源，将用户请求的资源和节点上的物理资源进行统一表示和描述；

28、所述资源特征向量所在的空间为资源特征空间，所述资源特征空间的每一维对应一个特征，当向云计算系统添加新类型的硬件时，在所述资源特征向量后面增加对应维度，以描述新增的硬件资源。

29、优选地，当将资源请求r分配到主机h时，产生的效用如下：

30、

31、其中，r表示租户请求的硬件资源，h表示物理主机或计算节点上的可用物理资源，σ表示不同类型资源的权重矩阵；

32、将同一资源请求分配给不同的主机，获得效用不同，将效用值从大到小排列，从所述排列中选择效用值最大的候选主机作为目标主机，公式如下：

33、

34、其中，rg表示目标主机，hi表示相应物理主机在当前资源维度上可以用来进行分配的资源数量，hc表示效用值从大到小排列集合。

35、优选地，当有多个资源请求时，使用模拟退火法为所有租户请求搜索最优资源分配，包括如下模块：

36、模块m3.1：确定资源调度初始解；

37、模块m3.2：从用户资源请求集合中随机选择一个用户资源请求；

38、模块m3.3：计算所述用户资源请求分配到候选节点集合时，系统的效用集合，并从所述效用集合中选取效用值最大的候选节点，得到新解；

39、模块m3.4：根据所述资源调度初始解判断所述新解是否优于当前最优解，若是，则接收新解；若否，则以概率接受新解；

40、模块m3.5：判断是否达到迭代次数，若是，则触发模块m3.6；若否，则返回模块m3.2；

41、模块m3.6：判断是否到达终止温度，若是，则最终的用户请求分配方案；若否，则降低温度后返回模块m3.2。

42、与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

43、1、本发明通过建立计算资源的统一表示方法，能够在云计算、异构计算等场景建立异构资源的一致性描述，以对资源请求和资源分配进行定量表示和分析。

44、2、本发明基于计算资源的统一表示方法，定义了资源分配的效用函数，通过权重调节不同类型计算资源对效用函数的影响，进而对资源调度结果对云计算系统的影响进行量化分析。

45、3、本发明使用启发式算法进行资源调度优化，不需要初始化种群，计算效率更高，并且采用统一的可扩展资源表示模型，不需要预设可选资源配置模板，易于使用和扩展，调度过程不需要预先创建目标资源配置模板，通过模拟退火算法优化可行解，提高整个计算系统的资源利用率。