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    基于三支隊列的實時云任務節(jié)能調(diào)度算法

    2019-04-12 06:40:44姜春茂王凱旋
    鄭州大學學報(理學版) 2019年2期
    關鍵詞:多任務空閑隊列

    姜春茂,王凱旋

    (哈爾濱師范大學 計算機科學與信息工程學院 黑龍江 哈爾濱 150080)

    0 引言

    云計算是一種新型的信息服務模式,通?;谔摂M化和分布式計算技術.在云計算過程中,資源的虛擬化利用率較低,但同時又有著較高的能耗.文獻[1]研究表明,閑置資源的能耗可以達到總能耗的60%或者更多,所以提高云環(huán)境中的資源使用率和降低云能耗變得非常重要.文獻[2]研究表明,當云環(huán)境中的虛擬機在資源利用率超過70%時,能耗會急劇上升.為了更合理地節(jié)約能耗,采用了云計算中一項能夠有效降低云能耗的技術——任務合并[3-5].任務合并是一個為了最大化資源利用率和最小化能耗,而將一個任務(服務請求)集合分配到一個云計算資源集合的過程,它能夠按照設定好的調(diào)度策略將任務分配給最適合的虛擬機來執(zhí)行.

    借鑒三支決策的基本思想[6-8],本文提出了基于三支隊列的實時云任務節(jié)能調(diào)度算法(簡記為TQS算法).當用戶提交一個實時任務給云平臺以后,首先會利用其截止時間進行松弛時間的計算,之后按照松弛時間將任務放入緊急調(diào)度隊列、正常調(diào)度隊列和松弛調(diào)度隊列.結合虛擬機的實際負載情況,對三個隊列提交任務進行調(diào)度.結果表明,在滿足任務實時性需求的情況下,TQS算法能夠有效降低云能耗.

    1 相關工作

    三支決策的基本思想是通過一對閾值(α,β)將全集U劃分成三個獨立的部分,然后針對各個區(qū)域開發(fā)相應的策略.三支決策的唯一特征是使用三支方法進行問題的解決和信息的處理.三支是基本的出發(fā)點,決策是應用之一.

    三支決策[3]作為一種有效的粒度計算方法,內(nèi)在地切合了云平臺的諸多特點,如云任務可以按照任務的類型(計算密集型、存儲密集型、通信密集型)、作業(yè)的長短(長、中、短)等進行分類;虛擬機則涉及合并、遷移、關閉.本文結合三支決策的基本思想對實時云任務的松弛時間進行“三分”,不同的隊列采取不同的任務合并策略進行調(diào)度執(zhí)行.

    文獻[2]提出了ETC (energy-aware task consolidation)算法:當虛擬機在資源利用率超過70%時,能耗會急劇上升.因此,ETC算法認為將每個虛擬機利用率的上限限制在70%為最優(yōu).在云計算中調(diào)度器調(diào)度任務時,會按照一定的調(diào)度順序提交任務給虛擬機運行(例如先到先服務、最短作業(yè)時間優(yōu)先等策略),每次提交的虛擬機都不會超過70%的使用率,如果所有虛擬機的利用率都超過了70%,那么就尋找當前資源利用率最低的虛擬機來運行這個任務.文獻[9]提出了ESTC (energy saving task consolidation)算法:調(diào)度器會優(yōu)先將任務提交給空閑的虛擬機,這樣就極大降低了云環(huán)境中虛擬機的空閑率,減少了能耗,如果最后沒有空閑的虛擬機,就找一個利用率最低的虛擬機來運行提交的任務.文獻[10]提出了MTC (multi-criteria based task consolidation)算法:給每個時刻同時到達的任務計算一個適應值,調(diào)度器按照適應值的升序來調(diào)度任務,適應值低的優(yōu)先提交,越高的會越晚提交,適應值F的計算公式為

    F=λ·NT+(1-λ)·NU,

    (1)

    式中:0<λ<1;NT表示規(guī)格化運行時間,即當前任務的運行時間除以同時到達任務中的最大運行時間;NU為規(guī)格化利用率.之后按照適應值從大到小進行排序,調(diào)度器依次提交任務給虛擬機執(zhí)行.文獻 [11]提出了MQS (multi queue scheduling)算法:MQS算法是一種多隊列調(diào)度算法,在調(diào)度之前,調(diào)度器會按照任務的突發(fā)時間對任務進行升序排序,這里的突發(fā)時間是指任務從到達到任務開始所需要的時間,可以表示為

    Ti(BT)=Ti(ST)-Ti(AT).

    (2)

    本文提出了TQS算法,其基本思想是按照突發(fā)時間排序,將任務分成三個隊列,之后將三個隊列通過一定的算法分為兩個隊列進行提交運行.TQS是一種基于實時任務的松弛時間進行任務的三支劃分,然后合并調(diào)度的機制,即將提交的任務按照松弛時間進行三支隊列排序,之后按照不同的隊列順序?qū)θ蝿者M行調(diào)度執(zhí)行.

    2 TQS算法

    2.1 問題描述

    一個具有n個實時云任務的集合T={T1,T2,…,Tn},Ti是一個六元組{AT,ST,UT,PT,FT,DL},任務屬性含義如表1所示,m個虛擬機的集合V={V1,V2,…,Vm},其屬性如表2所示.

    表1 任務屬性Tab.1 Task properties

    表2 虛擬機屬性Tab.2 Virtual machine properties

    每一個任務都會被調(diào)度器分配到一臺合適的虛擬機上運行,每一臺虛擬機又都具有一定的屬性,虛擬機的利用率與能耗呈線性增長關系.為了降低云計算中的能耗,需要設計一個調(diào)度算法來降低虛擬機在運行任務時的利用率,從而達到降低能耗的目的.在降低能耗的同時,也需要考慮任務的違約率,如果違約率過高,將會極大地影響到用戶體驗.

    2.2 調(diào)度算法

    TQS算法是一種任務合并調(diào)度算法,算法除了考慮到節(jié)約云環(huán)境能耗,還考慮了任務的SLA違約問題.SLA違約問題是指用戶提交任務后,任務完成的時間超過了任務的截止時間.在云環(huán)境中虛擬機利用率越高,單位時間內(nèi)能耗就越多.TQS算法的主要思想就是減少虛擬機運行在高利用率的時間,讓不緊急的任務盡可能得晚,但是又在不違約的情況下提交給虛擬機運行,從而減少能耗.緊急任務(UrgentTask)提交如圖1所示,其中LocalTask為已經(jīng)運行在虛擬機上的任務,如果此時將UrgentTask立即提交,重疊時間為4.2 s,在此期間,虛擬機運行的利用率為20%.

    正常任務(NormalTask)提交如圖2所示,如果到達的任務按照松弛時間判斷為NormalTask,那么可以等候一段時間再提交,此時的重疊時間為3.2 s,這就證明在任務延后提交后,虛擬機在利用率為20%時運行了3.2 s,比UrgentTask提交時減少了1 s.

    圖1 緊急任務提交Fig.1 Emergency tasks submitted

    圖2 正常任務提交Fig.2 Normal tasks submitted

    圖3 松弛任務提交Fig.3 Relax tasks submitted

    松弛任務(RelaxTask)提交如圖3所示,此任務可以等待整個云環(huán)境中最先完成任務而空閑下來的虛擬機再進行提交運行.從圖中可以看到,兩個任務沒有重疊時間,所以虛擬機沒有達到過20%的利用率,這樣就使虛擬機一直運行在較低的利用率水平,從而達到節(jié)省能耗的目的.

    松弛時間(RelaxTime)代表了一個任務需要處理的緊急程度.通過對松弛時間的判定,將任務分為緊急任務、正常任務和松弛任務,分別將其放入三個相對應的調(diào)度隊列,即緊急隊列(UrgentQuene)、正常隊列(NormalQuene)和松弛隊列(RelaxQuene).

    當調(diào)度器開始調(diào)度時,具體步驟如下:

    1) 首先提交緊急隊列中的任務.

    2) 處在正常隊列中的任務會一直等待,直到正常隊列中排序最前的任務的松弛時間小于5 s,將此任務移動到緊急隊列中,再立即提交此任務.

    3) 對松弛隊列中的任務,可以一直等到云環(huán)境中最早完成任務的虛擬機完成正在運行的任務后,再將松弛隊列中的第一個任務提交給虛擬機運行,之后每1 s刷新一次隊列狀態(tài).

    當一個任務到達時,任務的松弛時間可以表示為

    Ti(RT)=Ti(DL)-(CT+Ti(PT)),

    (3)

    式中:RT(RelaxTime)為松弛時間;DL(DeadLine)為任務的截止時間;CT(CurrentTime)為當前系統(tǒng)的運行時間;PT(PeriodTime)為任務的運行時間.

    如果任務Ti的RT小于5 s并且大于0,則Ti為緊急任務,將其加入緊急隊列;如果任務Ti的RT大于5 s,但是小于云環(huán)境中所有虛擬機的最小任務完成時間(意味著此任務無法等到有空閑虛擬機出現(xiàn)),那么Ti為正常任務,將其添加到正常隊列;如果任務Ti的RT大于云環(huán)境中所有虛擬機的最小任務完成時間(意味著此任務可以等到一臺空閑虛擬機的出現(xiàn)),那么將其添加到松弛隊列.

    假定一個虛擬機集合V={V1,V2,V3},其中Vi={TUi,UUi,RUi,TLi,MTi},虛擬機屬性如表2所示.設置一個任務集合T={T1,T2,T3},其中Ti={ATi,STi,UTi,PTi,F(xiàn)Ti,DLi},任務屬性如表1所示.云計算中空閑虛擬機與處在工作狀態(tài)中的虛擬機的能耗計算方法是不同的.

    空閑虛擬機的能耗計算公式為

    E(IVMi)=P20·Δv,

    (4)

    式中:E(IVMi)為VMi在空閑時的能耗;P20為虛擬機在利用率為20%時的能耗;Δv=vmax-vmin,為虛擬機開機時間減去虛擬機關機時間,即虛擬機持續(xù)運行的時間.

    處在運行狀態(tài)下的虛擬機的能耗計算公式為

    (5)

    式中:E(NVM2(X))為VM2在利用率為X時的能耗;%為取余運算符.

    算法具體步驟如下.

    輸入:n個任務與m個虛擬機;輸出: 云計算總能耗.

    Step1計算每個任務的松弛時間.

    Step2按照松弛時間判斷任務,將任務分為三個隊列,Ti∈UQ,Ti∈NQ,Ti∈RQ.

    Step3首先提交緊急隊列中的任務,如果有空閑虛擬機,優(yōu)先使用空閑虛擬機,如果虛擬機全為運行狀態(tài),就挑選當前利用率最低的虛擬機進行提交.

    Step4更新時間,檢查正常隊列中是否有任務的松弛時間小于5 s,如果有,就將任務移動到緊急隊列,Ti∈UQ,再提交給虛擬機.

    Step5檢查是否有虛擬機K完成任務,如果完成,就將在松弛隊列中的第一個任務提交給虛擬機K運行.

    Step6所有任務提交完成后,按照能耗計算公式計算總能耗.

    2.3 算法復雜度分析

    TQS算法的時間復雜度主要集中在調(diào)度步驟,設提交的任務總數(shù)為n,執(zhí)行任務的虛擬機總數(shù)為m,虛擬機最早完成任務的時間為k.在調(diào)度過程中,遍歷兩次任務總數(shù)n,遍歷搜索一次虛擬機總數(shù)m,迭代次數(shù)為O(n2×m),所以TQS算法的時間復雜度為O(n3).

    TQS算法中建有任務鏈表、虛擬機鏈表,建有緊急隊列、正常隊列、松弛隊列,每個隊列內(nèi)部對象均為可數(shù),即TQS算法的空間復雜度為O(n).

    表3 生成任務屬性Tab.3 Generate task properties s

    2.4 算例說明

    給出一個算例,提交5個實時任務,生成任務屬性如表3所示.云環(huán)境中有兩臺虛擬機VM1和VM2,初始狀態(tài)如下:TU為100%,UU為0,RU為100%,TL為Null,MT為0.

    1) 從表3中可以看出,最先到達的為T5,根據(jù)式(3)計算其松弛時間為:T5(RT)=35 s,但是因為此時虛擬機沒有運行任務,所以將T5提交給VM1直接運行,此時VM1的MT為T5的開始時間(ST)加上運行時間(PT),為55 s.

    2) 表3中第二個到達的任務為T1,根據(jù)式(3)計算其松弛時間為:T1(RT)=0 s,此時VM2上并沒有運行任務,所以將T1提交給VM2運行,此時VM2的MT為T1的開始時間(ST)加上運行時間(PT),為168 s.

    3) 在13 s時任務T4到達,T4(RT)=1 s,所以將T4放入緊急隊列,并且同時立即提交,此時兩個虛擬機都被占用,選擇利用率為12%的VM1來執(zhí)行T4,此時VM1的最大任務完成時間為T4的完成時間,為58 s.

    4) 在21 s時任務T3到達,T3(RT)=49 s,因為5 s

    5) 在28 s時任務T2到達,T2(RT)=58 s,因為5 s

    3 實驗數(shù)據(jù)分析

    測試的主機CPU均為四核,主RAM為16 GB,硬盤容量為1 TB,帶寬1 Gbit/s,實驗所需虛擬機在利用率為1%~20%、21%~30%、31%~40%、41%~50%、51%~60%、61%~70%、71%~80%、81%~90%、91%~100%時的能耗分別為78.5、83、85、88、93、102、109、122、136 W[3].

    3.1 在少量任務情況下的實驗數(shù)據(jù)分析

    在模擬環(huán)境中隨機生成了三個任務,屬性見表3中的T1、T2、T3,其中任務到達時間(AT)服從泊松分布,運行時間(PT)服從指數(shù)分布.主機上運行三臺虛擬機用作云任務處理機,實驗共運行10次.三個任務在三臺虛擬機上分別使用ETC、ESTC、MTC、ETC&MQS、ESTC&MQS和TQS算法,在少量任務情況下不同時間的能耗如表4所示.

    通過實驗數(shù)據(jù)可以計算得出ETC、ESTC、MTC、ETC&MQS、ESTC&MQS和TQS算法的總能耗分別為46 937、34 547、43 910、48 624、34 547、31 721 W.可以看出,在較少任務數(shù)量的實驗中,ETC、MTC和ETC&MQS算法的能耗較高,ESTC和ESTC&MQS算法的能耗相對較低,TQS算法的能耗為最優(yōu).

    表4 在少量任務情況下不同時間的能耗Tab.4 Energy consumptions under a small amount of tasks at different time W

    3.2 在較多任務情況下的實驗數(shù)據(jù)分析

    在較多任務測試的情況下,實驗自動生成了500個任務,其中任務到達時間(AT)服從泊松分布,運行時間(PT)服從指數(shù)分布,經(jīng)過10次實驗,取平均值得出6種算法在較多任務情況下不同時間的能耗,結果如表5所示.

    表5 在較多任務情況下不同時間的能耗Tab.5 Energy consumptions under more tasks at different time 103 W

    從實驗數(shù)據(jù)可以得出ETC、ESTC、MTC、ETC&MQS、ESTC&MQS和TQS算法的總能耗分別為2.3×107、4.39×106、2.29×107、2.44×107、4.39×106、4.08×106W.從500個任務的實驗結果可以看出,在較多任務情況下,ETC、MTC和ETC&MQS算法的能耗非常高,ESTC和ESTC&MQS算法的能耗相對較低, TQS算法的能耗為最優(yōu).

    3.3 算法的能耗增長趨勢測試

    系統(tǒng)分別隨機生成5、10、15、20、25、30、35、40、45個任務,其中任務到達時間(AT)服從泊松分布,運行時間(PT)服從指數(shù)分布,系統(tǒng)相應地自動生成5、10、15、20、25、30、35、40、45個虛擬機,共進行了10次實驗.結果表明,在少量任務時,6種算法的能耗都較低,但在任務數(shù)超過25個時,ETC、ETC&MQS和MTC算法的能耗開始急劇增長,而在較多任務情況下,TQS算法仍然保持著較低的能耗水平.實驗結果驗證了TQS算法能夠在保證違約率的同時減少在云計算中的能耗.

    4 小結

    本文提出了基于三支隊列的實時云任務節(jié)能調(diào)度算法,在不違約的情況下能更加合理地調(diào)度任務,將每個任務的截止時間利用得更好,盡可能地減少云環(huán)境中虛擬機運行在高利用率的時間.實驗結果表明,無論TQS算法在少量任務或者較多任務的情況下,能耗都優(yōu)于其他5種算法,尤其是ETC算法.基于實時任務的松弛時間進行任務的合并調(diào)度算法,確實能夠有效降低在云環(huán)境中的能耗.下一步將在算法的優(yōu)化和面向容器的能耗優(yōu)化中,更多地使用多粒度三支決策的思想進行任務的調(diào)度、容器的合并等.

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