CN109343940A - 一种云平台中多媒体任务调度优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开的一种云平台中多媒体任务调度优化方法，具体步骤如下：步骤1:将多媒体任务流程图转化为有向无环图；步骤2:统计有向无环图中传输路径的数量N，并计算每条传输路径的完成时间S_i；步骤3:确定关键路径；步骤4:若关键路径的执行时间Q_i不大于平均完成时间则进行融合操作；步骤5:对关键路径进行融合操作至其完成时间S_i不大于平均完成时间为止，至此优化完毕。本发明的一种云平台中多媒体任务调度优化方法，能够高效地完成云平台中多媒体任务调度工作，特别是对于复杂的多媒体任务调度工作，仍能高效并用更少的时间完成。

Description

一种云平台中多媒体任务调度优化方法

技术领域

本发明属于云计算技术领域，具体涉及一种云平台中多媒体任务调度优化方法。

背景技术

多媒体业务具有计算复杂度较高、实时性较强、特殊硬件依赖性较大等特点，移动互联网的迅猛发展，移动终端的存储容量有限、计算能力较弱、网络敏感度较强，以及移动终端用户数量的急剧增加均使得在云计算平台中部署多媒体任务势在必行。

云平台中多媒体任务的资源调度实际上是按照媒体任务请求，以最大服务满意度和资源利用率实现资源分配的过程。调度策略指导并影响着资源管理的性能，其目的是如何利用最少的资源实现最有效的服务质量要求，如用户满意度、资源利用率以及成本损耗等。

在基于云平台的多媒体任务中，应用提供商供给一定数量的虚拟机来处理多媒体任务，并迫切需要有效的调度算法将多媒体任务最优地分配给各种虚拟机进行处理。通常，云平台中多媒体任务调度有两种形式。一种是用户级任务调度，按照当前工作负载将每个任务的用户请求分配给不同的虚拟机,通过均衡虚拟机的负载，可以避免云中用户过多引起的堵塞；另一种是任务级调度，相对用户级调度来说，任务级调度则趋于更细粒度的调度工作，通常可以将多媒体任务分解成若干任务集，任务集可以是串行、并行或者混合型，任务级调度的最终目的就是以最少的总完成时间将任务分配给虚拟机。

目前，关于任务级调度的调度方法有:1)利用DOT矩阵模型定义数据集、运算和运算间的依赖关系来优化任务调度，DOT矩阵运算实现了任务调度的优化，缺点是算法复杂度较高，效率低下；2)基于一些限制条件将任务分类且设置任务的优先级。系统通过选择高优先级的任务去分配资源，直到所有的任务得到资源。虽然这种方法可以优化系统性能，但是不适合复杂的任务。

因此，寻找一种针对计算复杂度较高、实时性较强、特殊硬件依赖性较大的多媒体业务，在保证服务质量的前提下对多媒体业务调度时间尽可能的少的一种调度优化方法，成为研究趋势。

发明内容

本发明的目的在于提供一种云平台中多媒体任务调度优化方法，能够高效地完成云平台中多媒体任务调度工作，特别是对于复杂的多媒体任务，仍能高效并用更少的时间完成调度工作。

本发明所采用的技术方案是：一种云平台中多媒体任务调度优化方法，具体步骤如下：

步骤1:将多媒体任务流程图转化为有向无环图；

步骤2:统计有向无环图中传输路径的数量N，并计算每条传输路径的执行时间Q_i、传输时间T_i、完成时间S_i；

步骤3:计算有向无环图中所有传输路径的平均完成时间并将完成时间S_i大于平均完成时间的传输路径作为关键路径；

步骤4:判断关键路径的执行时间Q_i是否大于平均完成时间若关键路径的执行时间Q_i不大于平均完成时间则进行融合操作；

步骤5:判断融合操作之后的关键路径的完成时间S_i是否大于平均完成时间若完成时间S_i大于平均完成时间则再对此关键路径进行融合操作至其完成时间S_i不大于平均完成时间为止，至此优化完毕。

本发明的特点还在于，

有向无环图中每条传输路径上一个节点代表一个子任务，节点权值表示该子任务执行时间q_x，每两个节点之间的有向边代表该有向边连接的子任务之间的依赖关系，有向边权值表示子任务间的传输时间t_x。

依赖关系为有向边连接的两个子任务中前一个任务处理完毕后一个任务开始执行。

每条传输路径的执行时间Q_i的计算方法为：

每条传输路径的传输时间T_i的计算方法为：

每条传输路径的完成时间S_i的计算方法为：

S_i＝Q_i+T_i (3)

式中，n为有向无环图中一条传输路径上节点的个数。

平均完成时间的计算方法为：

融合操作为合并关键路径上权值最大有向边连接的两个任务使得这两个任务在同一台虚拟机上处理。

本发明的有益效果是：本发明一种云平台中多媒体任务调度优化方法，能够减少多媒体任务的传输时间以最小的总传输时间将任务分配给虚拟机，使得云平台中多媒体任务在一定的成本限制下减少传输时间，进而缩短整个任务的完成时间。

附图说明

图1是本发明一种云平台中多媒体任务调度优化方法流程框图；

图2是多媒体文件播放任务的流程图；

图3是与图2对应的多媒体文件播放任务的DAG图；

图4是优化前后多媒体文件播放任务的每条路径的完成时间柱状图。

具体实施方式

本发明提供的一种云平台中多媒体任务调度优化方法，具体步骤如下：

具体步骤如下：

步骤1:将多媒体任务流程图转化为有向无环图；

步骤2:统计有向无环图中传输路径的数量N，并计算每条传输路径的执行时间Q_i、传输时间T_i、完成时间S_i；

步骤3:计算有向无环图中所有传输路径的平均完成时间并将完成时间S_i大于平均完成时间的传输路径作为关键路径；

步骤4:判断关键路径的执行时间Q_i是否大于平均完成时间若关键路径的执行时间Q_i不大于平均完成时间则进行融合操作；

步骤5:判断融合操作之后的关键路径的完成时间S_i是否大于平均完成时间若完成时间S_i大于平均完成时间则再对此关键路径进行融合操作至其完成时间S_i不大于平均完成时间为止，至此优化完毕。

有向无环图中每条传输路径上一个节点代表一个子任务，节点权值表示该子任务执行时间q_x，每两个节点之间的有向边代表该有向边连接的子任务之间的依赖关系，有向边权值表示子任务间的传输时间t_x。

依赖关系为有向边连接的两个子任务中前一个任务处理完毕后一个任务开始执行。

每条传输路径的执行时间Q_i的计算方法为：

每条传输路径的传输时间T_i的计算方法为：

每条传输路径的完成时间S_i的计算方法为：

S_i＝Q_i+T_i (3)

式中，n为有向无环图中一条传输路径上节点的个数。

平均完成时间的计算方法为：

融合操作为合并关键路径上权值最大有向边连接的两个任务使得这两个任务在同一台虚拟机上处理。

本发明提供的一种云平台中多媒体任务调度优化方法可减少传输时间，进而缩短整个任务的完成时间。

利用本发明一种云平台中多媒体任务调度优化方法对多媒体任务调度优化，使得在保证服务质量的前提下对任务的完成时间进行优化，减少任务传输时间，用更少的时间完成任务的调度。

下面结合具体实施方式对本发明进行详细说明。

本发明提供的一种云平台中多媒体任务调度优化方法，具体步骤如下：

步骤1:将多媒体任务流程图转化为有向无环图，如图2所示，图2中每一框图步骤都视作一个子任务，这些子任务包括：接收多媒体文件、读取多媒体文件数据、分流、选择音频解码器、选择视频解码器、音频解码、视频解码、音视频同步、音视频输出。将图2转换为如图3所示的一个多媒体播放有向无环图，有向无环图中每条传输路径上一个节点代表一个子任务，图2中的每个子任务对应图3中的A、B、C、D、E、F、G、H、I各个任务节点，节点权值表示该子任务执行时间q_x，单位为毫秒，每两个节点之间的有向边代表该有向边连接的子任务之间的依赖关系，即有向边连接的两个子任务中前一个任务处理完毕后一个任务开始执行，有向边权值表示子任务间的传输时间t_x，单位为毫秒；

步骤2:如图1所示，统计有向无环图中传输路径的数量N，共ABCDFHI、ABCFHI、ABCGHI、ABCEGHI四条传输路径，N＝4，并计算四条传输路径的执行时间Q_i、传输时间T_i、完成时间S_i，每条输路径的执行时间Q_i的计算方法为：

每条传输路径的传输时间T_i的计算方法为：

每条传输路径的完成时间S_i的计算方法为：

S_i＝Q_i+T_i (3)

式中，n为有向无环图中一条传输路径上节点的个数。

如图4所示，依据以上公式依次求得优化之前的四条传输路径ABCDFHI、ABCFHI、ABCGHI、ABCEGHI的执行时间Q₁、Q₂、Q₃、Q₄，传输时间T₁、T₂、T₃、T₄，得完成时间S₁、S₂、S₃、S₄分别为283毫秒、204毫秒、219毫秒、256毫秒，图4中的路径1、2、3、4分别表示路径ABCDFHI、ABCFHI、ABCGHI、ABCEGHI；

步骤3:计算有向无环图中所有传输路径的平均完成时间并将完成时间S_i大于平均完成时间的传输路径作为关键路径，平均完成时间的计算方法为：

依据以上公式求得四条传输路径的平均完成时间为240.5毫秒，完成时间S_i大于240.5毫秒的路经有ABCDFHI和ABCEGHI，确定ABCDFHI和ABCEGHI为关键路径；

步骤4:判断关键路径的执行时间Q_i是否大于平均完成时间若关键路径的执行时间Q_i不大于平均完成时间则进行融合操作，融合操作为合并关键路径上权值最大有向边连接的两个任务使得这两个任务在同一台虚拟机上处理；

对于关键路径ABCDFHI，其执行时间Q_i为208毫秒，小于平均完成时间为204.5毫秒，在此关键路径上权值最大有向边为任务节点C、D之间的有向边，权值为30，合并C、D两个子任务在同一个虚拟机上完成，此条传输路径上的传输时间减少30毫秒。

对于关键路径ABCEGHI，其执行时间Q_i为209毫秒，小于四条传输路径的平均完成时间为204.5毫秒，在此关键路径上权值最大有向边为任务节点C、E之间的有向边，权值为16，合并C、E两个子任务在同一个虚拟机上完成，此条传输路径上的传输时间减少16毫秒。

步骤5:判断融合操作之后的关键路径的完成时间S_i是否大于平均完成时间若完成时间S_i大于平均完成时间则再对此关键路径进行融合操作至其完成时间S_i不大于平均完成时间为止，至此优化完毕。

对于关键路径ABCDFHI，传输时间T_i减少30毫秒之后其完成时间S₁为253毫秒，大于240.5毫秒，继续进行关键路径融合操作，选取新的权值最大有向边DF，权值为13，合并D、F两个子任务在同一个虚拟机上完成，则传输时间T₁就会减少13毫秒。对于关键路径ABCDFHI，传输时间T₁减少13毫秒之后其完成时间S₁为240毫秒，小于240.5毫秒，停止融合操作，优化完毕；

对于关键路径ABCEGHI，传输时间T₄减少16毫秒之后其完成时间S₄为240毫秒，小于240.5毫秒，停止融合操作，优化完毕。

至此所有传输路径的完成时间S_i均不大于平均完成时间每条传输路径新的完成时间S_i如图4中优化之后柱状图所示，通过对比图4中优化之前与优化之后的柱状图可以看出，使用本发明云平台中多媒体任务调度优化方法后多媒体文件播放任务的完成时间从283毫秒减少到240毫秒，多媒体文件播放任务的完成时间和有向无环图中最长完成时间传输路径的完成时间S_i相等。由此可以看出本发明云平台中多媒体任务调度优化方法在保证任务完成质量的前提下消除了传输延时，使得云平台中多媒体任务调度在一定的成本限制下减少传输时间，进而缩短整个任务的完成时间。

本发明一种云平台中多媒体任务调度优化方法首先找出有向无环图中的关键路径，通过对关键路径融合操作将关键路径上的依赖性任务组合起来，形成新的有向无环图，减少传输路径传输时间T_i，最终达到对多媒体任务完成时间优化的目的。

通过遍历整个有向无环图的所有传输路径，取大于平均完成时间的路径为工作流的关键路径。一条传输路径的完成时间S_i主要考虑了子任务执行时间q_x和子任务间的传输时间t_x。在更一般的情况下工作流可能存在多条关键路径。受资源成本的限制，如果要对任务的最终完成时间进行优化，关键路径的完成时间S_i就必须缩短，也就是子任务执行时间q_x和子任务间的传输时间t_x必须优化。本发明通过合并关键路径上的子任务，缩短路径传输时间T_i进而减少路径完成时间S_i。关键路径融合的目的就是对有向无环图中逻辑相邻的节点进行归并，合成一个新的组合任务节点。任务调度期间，这些能合并的子任务可以分配到同一虚拟机中，这样，消除了传输延时，并能够节省带宽。

Claims (6)

1.一种云平台中多媒体任务调度优化方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤1:将多媒体任务流程图转化为有向无环图；

步骤2:统计有向无环图中传输路径的数量N，并计算每条传输路径的执行时间Q_i、传输时间T_i、完成时间S_i；

步骤3:计算有向无环图中所有传输路径的平均完成时间并将完成时间S_i大于平均完成时间的传输路径作为关键路径；

步骤4:判断关键路径的执行时间Q_i是否大于平均完成时间若关键路径的执行时间Q_i不大于平均完成时间则进行融合操作；

步骤5:判断融合操作之后的关键路径的完成时间S_i是否大于平均完成时间若完成时间S_i大于平均完成时间则再对此关键路径进行融合操作至其完成时间S_i不大于平均完成时间为止，至此优化完毕。

2.如权利要求1所述的一种云平台中多媒体任务调度优化方法，其特征在于，所述有向无环图中每条传输路径上一个节点代表一个子任务，节点权值表示该子任务执行时间q_x，每两个节点之间的有向边代表该有向边连接的子任务之间的依赖关系，有向边权值表示子任务间的传输时间t_x。

3.如权利要求2所述的一种云平台中多媒体任务调度优化方法，其特征在于，所述依赖关系为有向边连接的两个子任务中前一个任务处理完毕后一个任务开始执行。

4.如权利要求2所述的一种云平台中多媒体任务调度优化方法，其特征在于，所述每条传输路径的执行时间Q_i的计算方法为：

所述每条传输路径的传输时间T_i的计算方法为：

所述每条传输路径的完成时间S_i的计算方法为：

S_i＝Q_i+T_i (3)

式中，n为有向无环图中一条传输路径上节点的个数。

5.如权利要求1所述的一种云平台中多媒体任务调度优化方法，其特征在于，所述平均完成时间的计算方法为：

6.如权利要求1所述的一种云平台中多媒体任务调度优化方法，其特征在于，所述融合操作为合并关键路径上权值最大有向边连接的两个任务使得这两个任务在同一台虚拟机上处理。