CN101751298A - 一种基于能量和时间约束的移动网格任务调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于能量和时间约束的移动网格任务调度方法，包括如下步骤：把网格中的所有资源加入资源集中；对于任务集中的每个任务，获取完成该任务总共需要的能量小于自身剩余可用能量的资源；获取找到的资源执行该任务的任务执行时间，进而获取期望完成时间；优先调度期望完成时间较短的机器-任务对。本方法减少由于不稳定的网络连接和设备有限的能量对网格任务调度所造成的影响，使得网格调度系统能够获得较好的性能。

Description

一种基于能量和时间约束的移动网格任务调度方法

技术领域

本发明涉及一种网格任务调度方法，特别涉及基于能量和时间约束的移动网格任务调度方法。

背景技术

网格计算就是将地理上分布的、异构的各种资源连接在一起，形成一台虚拟的高性能超级计算机，为用户提供随处可得并且可靠的计算能力。网格中的资源大多数都是“固定的”，它们的位置基本不会发生变化，能够提供较稳定的网络连接和数据处理能力。近年来，随着无线技术和移动技术的进步，出现了各式各样的移动设备，如智能手机、PDA和laptop等，这些移动设备也正在被纳入到了网格系统中，成为网格系统的一部分，形成了移动网格(Mobile Grid)。

当移动设备作为网格资源时，由于移动设备自身的一些缺陷(不可靠的网络连接和有限的能量等)，资源的可用性和可靠性都大大降低。在进行网格任务调度时，这些因素会影响到网格调度系统的整体性能。因此，在移动网格的任务调度算法中，要充分考虑到这些缺陷给任务调度带来的负面影响。

在移动网格中，移动设备与网格之间采用的是无线连接，这种连接是不稳定的，移动设备随时都有可能与网格系统断开连接。当这种情况出现在任务执行的过程中时，必然会导致任务完成时间的增加。另一方面移动设备的能量也是有限的，在执行任务期间必须保证能量充足。否则，移动设备就没有能量继续执行任务，而任务需要重新被调度。这种情况也会使任务完成时间增加，整个调度系统的性能就会下降。

因此，有必要提供一种移动网格任务调度方法来克服上述缺陷。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于能量和时间约束的移动网格任务调度方法，充分考虑移动资源的能量和网络连接因素，优先把任务分配给具备充足的能量并且完成时间较短的机器，保证任务调度能够成功进行，提高调度系统的性能。

为了实现上述目的，本发明提供了一种基于能量和时间约束的移动网格任务调度方法，包括如下步骤：把网格中的所有资源加入资源集中；对于任务集中的每个任务，获取完成该任务总共需要的能量小于自身剩余可用能量的资源；获取找到的资源执行该任务的任务执行时间，进而获取期望完成时间；优先调度期望完成时间较短的机器-任务对。

在本发明的一个实施例中，所述方法还包括步骤：如果期望完成时间相同，优先调度执行该任务总共需要的能量与剩余可用能量的比值较小的机器形成的机器-任务对。

在本发明的另一个实施例中，获取完成该任务总共需要的能量包括接收任务数据和发送计算结果需要的能量和进行计算需要的能量。

在本发明的再一个实施例中，所述找到的资源执行该任务的任务执行时间包括机器进行计算需要的时间以及机器传输数据需要的时间。

在本发明的又一个实施例中，所述机器传输数据需要的时间通过概率模型计算得到。

与现有技术相比，本发明基于能量和时间约束的移动网格任务调度方法根据任务执行过程，获取具备充足的能量完成任务的机器，再在所述找出的机器中获取在最短时间内完成任务的机器，优先调度该机器-任务对，从而减少由于不稳定的网络连接和设备有限的能量对网格任务调度所造成的影响，使得网格调度系统能够获得较好的性能。

通过以下的描述并结合附图，本发明将变得更加清晰，这些附图用于解释本发明的实施例。

附图说明

图1为本发明基于能量和时间约束的移动网格任务调度方法的流程图。

具体实施方式

现在参考附图描述本发明的实施例，附图中类似的元件标号代表类似的元件。

在对本发明方法进行详细描述之前，先对移动网格中的资源，任务以及本方法使用的参数进行说明。

移动网格中资源

本发明提到的网格资源主要指移动设备，如智能手机、PDA和laptop等。对于某一网格资源也可称之为机器，它可提供一定的计算能力、存储能力以及其它的网格服务。我们把移动网格中的k个机器记为资源集M＝{m₁，m₂，...，m_k}，每个机器在同一时间内只能执行一个网格任务，直到任务完成才能执行其它的任务。在调度的过程中，假设机器的状态信息都已经保存在某一网格服务器上。机器的状态信息主要包括就绪时间、剩余能量和网络连接状态等信息。

移动网格中任务

网格中n个相互独立的任务可以表示为任务集T＝{t₁，t₂，...，t_n}。为了便于分析问题，我们假设网格环境下提交的任务为元任务，满足两个条件：一，每个任务都是原子的和独立的，任务之间没有通讯和数据依赖；二，每个机器一次只能执行一个任务，当一个任务被执行完成之后才能执行下一个任务。机器执行一个网格任务分为三个阶段：数据输入阶段、任务执行阶段和结果输出阶段。

参数定义

t_in ^j表示机器处于网络连接状态下接收第j个任务的原始数据所需的时间；

t_i ^j表示机器i计算第j个任务需要的时间；

t_out ^j表示机器处于网络连接状态下发送第j个任务的计算结果数据所需的时间；

P_conn表示机器处于网络连接状态的概率；

P_disc表示机器处于网络断开状态的概率；

α表示机器处于连接状态时网络断开连接的概率；

β表示机器处于断开状态时网络恢复连接的概率；

B_avai ⁱ表示机器i剩余可用能量；

R_comm ⁱ表示机器i在接收(或发送)数据时单位时间内消耗的能量；

R_exec ⁱ表示机器i进行计算时单位时间内消耗的能量。

下面将对本发明基于能量和时间约束的移动网格任务调度方法依据的理论进行说明。

机器完成任务需要的能量

在把任务分配给机器之前，首先确定该机器是否有足够的能量来执行这项任务。只有当机器有足够的能量时，才有必要进一步考虑是不把任务分配给它执行。假设机器与网格系统断开连接时消耗很少的能量，可以忽略不计。机器i完成任务j总共需要的能量E_ij分为两部分：一是接收和发送数据需要的能量；二是机器进行计算需要的能量。即：

$E_{\mathrm{ij}}=(t_{\mathrm{in}}^j+t_{\mathrm{out}}^j)R_{\mathrm{comm}}^i+t_i^j{R}_{\mathrm{exec}}^i$

满足条件

的机器能够保证执行任务不受能量的影响。

机器完成任务所需的时间

在机器执行任务的三个阶段中，进行数据输入和结果输出时会受到不稳定网络连接的影响。如果在进行数据输入和结果输出时网络连接断开，调度系统就需要等待网络连接恢复，这必将影响任务的完成时间(Makespan)。因此在进行任务映射的时候，应该尽量选择Makespan较小的机器。

移动设备只会处于两种状态：连接状态和非连接状态。两者转换的概率分别是α和β，两者均服从泊松分布。由此可以得到下面两等式：

P_conn+P_disc＝1和αP_conn＝βP_disc

由上式计算可得： $P_{\mathrm{conn}}=\frac{\mathrm{\α}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}},$ $P_{\mathrm{disc}}=\frac{\mathrm{\β}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}}$

下面来计算传输数据需要的时间：

假设网络处于连接状态下传输数据需要时间为t，则机器传输数据时实际需要的时间为g(t)，显然g(t)≥t。

机器的初始状态有两种：网络连接状态和网络断开状态。在网络连接状态下传输数据的时间为g_c(t)，在网络断开状态下传输数据的时间为g_d(t)。

假定任务传输数据需要时间为σ。

(1)机器初始状态为网络连接状态

在t时刻，机器传输数据所需时间可表示为g_c(t+σ)-g_c(t)，分为两种情况：

a.传输过程中网络一直处于连接状态。传输数据需要的时间为σ，概率为e^-ασ；

b.传输过程中出现网络断连。传输数据需要的时间为σ+β^-1，概率为1-e^-ασ，其中β^-1为网络恢复连接平均需要等待的时间。

因此，机器传输数据所需时间可表示为：

g_c(t+σ)-g_c(t)＝σe^-ασ+(σ+β^-1)(1-e^-ασ)

下面计算网络连接状态下传输数据的时间g_c(t)

$\frac{\∂g_c\left(t\right)}{\∂t}=\underset{\mathrm{\σ}\→0}{\lim }\frac{g_c(t+\mathrm{\σ})-g_c\left(t\right)}{\mathrm{\σ}},$ 把上式代入可得 $\frac{\∂g_c\left(t\right)}{\∂t}=1+\frac{\mathrm{\α}}{\mathrm{\β}}$

所以 $g_c\left(t\right)=(1+\frac{\mathrm{\α}}{\mathrm{\β}})t$

(2)机器初始状态为网络断开状态。此时需要β^-1的时间恢复网络连接，则 $g_d\left(t\right)={\mathrm{\β}}^{-1}+g_c\left(t\right)={\mathrm{\β}}^{-1}+(1+\frac{\mathrm{\α}}{\mathrm{\β}})t$

综合(1)和(2)两种情况，机器传输数据需要时间为：

$g\left(t\right)=g_c\left(t\right)P_{\mathrm{conn}}+g_d\left(t\right)P_{\mathrm{disc}}$

$=\frac{\mathrm{\α}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}}(1+\frac{\mathrm{\α}}{\mathrm{\β}})t+\frac{\mathrm{\β}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}}[\frac{1}{\mathrm{\β}}+(1+\frac{\mathrm{\α}}{\mathrm{\β}})t]=(1+\frac{\mathrm{\α}}{\mathrm{\β}})t+\frac{\mathrm{\α}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}}\frac{1}{\mathrm{\β}}$

因此，第i个机器完成第j个网格任务的执行时间为：

$T_{\mathrm{ij}}=g_i\left(t_{\mathrm{in}}^j\right)+t_i^j+g_i\left(t_{\mathrm{out}}^j\right).$

T_ij是指执行任务需要的时间，其中t_i ^j是机器进行计算需要的时间，它不受到网络连接的影响。任务在被执行之前可能机器正在执行其它的任务，需要等待机器就绪，用d_i表示机器i的就绪时间。因此，任务j在机器i上的期望完成时间可表示为：ECT_ij＝T_ij+d_i。

下面详细说明本发明基于能量和时间约束的移动网格任务调度方法的具体步骤。

步骤S11，不考虑资源的网络连接状况，把网格中的所有资源都加入到资源集M中；

步骤S12，对于任务集T中的每个任务，找出完成该任务总共需要的能量小于自身剩余可用能量的资源，即找出所有满足条件

的机器。

步骤S13，计算找到的资源执行该任务的任务执行时间T_ij，得到任务的期望完成时间ECT_ij。

步骤S14，判断是否存在期望完成时间相同，如果存在，继续下一步，如果不存在，转步骤S16；

步骤S15，优先调度执行该任务总共需要的能量与剩余可用能量的比值(E_ij/B_avai ⁱ)较小的机器形成的机器-任务对；转步骤S17；

步骤S16，优先调度期望完成时间较短的机器-任务对；

步骤S17，更新任务集和机器状态；

步骤S18，判断任务集T是否为空，如果否，转步骤S12，如果是，结束。

由上可知，本实施例基于能量和时间约束的移动网格任务调度方法结合经典的Min-Min调度算法以及移动网格任务调度的特点，根据任务执行过程，计算能量消耗，并通过一个概率模型计算出能够各个资源完成任务需要的时间，选择可用的资源(“可用的资源”主要是指具备充足的能量并且能在较短的时间内完成网格任务的资源)参与调度，尽量减少由于不稳定的网络连接和设备有限的能量对网格任务调度所造成的影响，使得网格调度系统能够获得较好的性能。

以上结合最佳实施例对本发明进行了描述，但本发明并不局限于以上揭示的实施例，而应当涵盖各种根据本发明的本质进行的修改、等效组合。

Claims (5)

1.一种基于能量和时间约束的移动网格任务调度方法，包括如下步骤：

把网格中的所有资源加入资源集中；

对于任务集中的每个任务，获取完成该任务总共需要的能量小于自身剩余可用能量的资源；

获取找到的资源执行该任务的任务执行时间，进而获取期望完成时间；以及

优先调度期望完成时间较短的机器-任务对。

2.如权利要求1所述的基于能量和时间约束的移动网格任务调度方法，其特征在于，还包括步骤：

如果期望完成时间相同，优先调度执行该任务总共需要的能量与剩余可用能量的比值较小的机器形成的机器-任务对。

3.如权利要求1所述的基于能量和时间约束的移动网格任务调度方法，其特征在于，获取完成该任务总共需要的能量包括接收任务数据和发送计算结果需要的能量和进行计算需要的能量。

4.如权利要求1所述的基于能量和时间约束的移动网格任务调度方法，其特征在于，所述找到的资源执行该任务的任务执行时间包括机器进行计算需要的时间以及机器传输数据需要的时间。

5.如权利要求4所述的基于能量和时间约束的移动网格任务调度方法，其特征在于，所述机器传输数据需要的时间通过概率模型计算得到。

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