CN117971430A - 一种作业调度方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种作业调度方法、装置、设备及介质。其中,方法包括:接收与目标作业对应的作业调度请求;使用蚁群算法,根据各个可选虚拟机的使用成本确定与目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机;将目标作业的作业执行器放置于与目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机中运行;通过目标作业的作业执行器执行目标作业。本发明实施例可以根据各个可选虚拟机的使用成本,将一个使用成本较低的虚拟机确定为用于放置目标作业的作业执行器的虚拟机,可以根据各个可选虚拟机的使用成本,合理地、准确地将作业的作业执行器放置于一个使用成本较低的虚拟机上运行,降低作业执行过程的使用成本,提高资源利用率。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种作业调度方法、装置、设备及介质。
背景技术
企业的业务系统中会产生大量的作业。在业务系统的运行过程中,需要对业务系统中产生的作业进行调度,通过作业的作业执行器执行作业。作业执行器需要放置于虚拟机上运行。作业执行器在运行过程中可以执行作业执行器对应的作业。
相关技术中,常用的作业调度方案为:将作业的作业执行器放置于一个虚拟机上运行,然后通过作业执行器执行作业。相关技术中的作业调度方案没有考虑各个虚拟机的使用成本,无法根据各个虚拟机的使用成本合理地、准确地将作业的作业执行器放置于一个虚拟机上运行,导致作业执行过程的使用成本较高,资源利用率较低。
发明内容
本发明提供了一种作业调度方法、装置、设备及介质,以解决相关技术中的作业调度方案无法根据各个虚拟机的使用成本合理地、准确地将作业的作业执行器放置于一个虚拟机上运行,导致作业执行过程的使用成本较高,资源利用率较低的问题。
根据本发明的一方面,提供了一种作业调度方法,包括:
接收与目标作业对应的作业调度请求;
使用蚁群算法,根据各个可选虚拟机的使用成本确定与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机;
将所述目标作业的作业执行器放置于与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机中运行;
通过所述目标作业的作业执行器执行所述目标作业。
根据本发明的另一方面,提供了一种作业调度装置,包括:
请求接收模块,用于接收与目标作业对应的作业调度请求;
虚拟机确定模块,用于使用蚁群算法,根据各个可选虚拟机的使用成本确定与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机;
执行器放置模块,用于将所述目标作业的作业执行器放置于与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机中运行;
作业执行模块,用于通过所述目标作业的作业执行器执行所述目标作业。
根据本发明的另一方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
至少一个处理器;
以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;
其中,所述存储器存储有被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的作业调度方法。
根据本发明的另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的作业调度方法。
本发明实施例的技术方案,通过接收与目标作业对应的作业调度请求,然后使用蚁群算法,根据各个可选虚拟机的使用成本确定与目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机;将目标作业的作业执行器放置于与目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机中运行;最后通过目标作业的作业执行器执行目标作业,解决了相关技术中的作业调度方案无法根据各个虚拟机的使用成本合理地、准确地将作业的作业执行器放置于一个虚拟机上运行,导致作业执行过程的使用成本较高,资源利用率较低的问题,可以根据各个可选虚拟机的使用成本,将一个使用成本较低的虚拟机确定为用于放置目标作业的作业执行器的虚拟机,然后将目标作业的作业执行器放置于用于放置目标作业的作业执行器的虚拟机中运行,通过目标作业的作业执行器执行目标作业,可以根据各个可选虚拟机的使用成本,合理地、准确地将作业的作业执行器放置于一个使用成本较低的虚拟机上运行,降低作业执行过程的使用成本,提高资源利用率。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一提供的一种作业调度方法的流程图。
图2为本发明实施例二提供的一种作业调度方法的流程图。
图3为本发明实施例三提供的一种作业调度装置的结构示意图。
图4为实现本发明实施例的作业调度方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“目标”、“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包含”、“包括”和“具有”以及它们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种作业调度方法的流程图。本实施例可适用于将作业的作业执行器放置于一个虚拟机上运行,然后通过作业执行器执行作业的情况。该方法可以由作业调度装置来执行,该作业调度装置可以采用硬件和/或软件的形式实现,该作业调度装置可配置于电子设备中。如图1所示,该方法包括:
步骤101、接收与目标作业对应的作业调度请求。
可选的,企业的业务系统中会产生大量的作业。作业可以是业务系统运行时需要完成的业务逻辑。作业的作业执行器可以是用于执行作业的组件。作业的作业执行器需要放置于虚拟机上运行。作业的作业执行器在运行过程中可以执行作业。
可选的,在每一个作业产生之后,需要对作业进行调度,通过作业的作业执行器执行作业。电子设备用于对业务系统中产生的作业进行调度,在每一个作业产生之后,将作业的作业执行器放置于一个虚拟机上运行,然后通过作业执行器执行作业。
可选的,目标作业是当前时刻需要调度的作业。与目标作业对应的作业调度请求可以是用于请求电子设备对目标作业进行调度,将目标作业的作业执行器放置于一个虚拟机上运行,然后通过目标作业的作业执行器执行目标作业。目标用户可以通过终端设备将与目标作业对应的作业调度请求发送至电子设备。电子设备接收与目标作业对应的作业调度请求。目标用户可以是负责管理业务系统的技术人员。
步骤102、使用蚁群算法,根据各个可选虚拟机的使用成本确定与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机。
可选的,可选虚拟机是可以用于放置作业执行器的虚拟机。电子设备中设置有M个虚拟机。与电子设备建立通信连接的云服务器中设置有N个虚拟机。M是电子设备中设置的虚拟机的总数量。N是云服务器中设置的虚拟机的总数量。M和N是大于2的整数。电子设备和云服务器中设置的各个虚拟机即为各个可选虚拟机。电子设备和云服务器中设置有M+N个可选虚拟机。M+N个可选虚拟机中的每个可选虚拟机设置有唯一对应的数字编号。可选虚拟机的使用成本可以是通过可选虚拟机上放置的作业执行器执行目标作业会占用的资源数量。占用的资源数量可以是占用的虚拟机中的中央处理器内核的数量,还可以是占用的虚拟机中的内存空间的容量。与目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机是用于放置目标作业的作业执行器的虚拟机。
可选的,使用蚁群算法,根据各个可选虚拟机的使用成本确定与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机,包括:确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机;确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机的使用成本;根据使用成本对所有蚂蚁对应的目标虚拟机进行排序,确定所有蚂蚁对应的目标虚拟机中的最优目标虚拟机和最差目标虚拟机,更新各个可选虚拟机的信息素值;对所述目标作业的迭代次数加1,判断所述目标作业的迭代次数是否小于最大迭代次数;若是,则返回执行确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机的操作,继续进行下一次迭代过程;若否,则根据每次迭代过程中的最优目标虚拟机,确定与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机。
可选的,蚁群算法的蚁群包含W只蚂蚁。W是蚁群算法的蚁群中的蚂蚁的总数量。W是大于2的整数。示例性的,W为10。蚁群算法的蚁群包含10只蚂蚁。蚁群中的每只蚂蚁设置有唯一对应的数字编号。蚁群中的每只蚂蚁按照数字编号从小到大的顺序依次排列。每只蚂蚁对应的目标虚拟机是每只蚂蚁在各个可选虚拟机中选中的与目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机。可选虚拟机被蚂蚁选中的概率是可选虚拟机被蚂蚁选中为与目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机的概率。确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机是指从蚁群中的第一只蚂蚁开始,依次分别确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机,直至确定出蚁群中的最后一只蚂蚁对应的目标虚拟机。
可选的,确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机,包括:针对每一只蚂蚁执行下述操作:计算各个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率;根据各个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率,确定所述蚂蚁对应的目标虚拟机。
可选的,M+N个可选虚拟机中的每个可选虚拟机设置有唯一对应的数字编号。电子设备可以按照数字编号从小到大的顺序对M+N个可选虚拟机进行排列,从M+N个可选虚拟机中的第一个可选虚拟机开始,依次分别计算各个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率,直至计算出M+N个可选虚拟机中的最后一个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率。
可选的,计算各个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率,包括:针对M+N个可选虚拟机中的每一个可选虚拟机执行下述操作:根据下述概率计算公式,计算第i个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率:
其中,probi为第i个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率,i∈[1,M+N],τi为可选虚拟机的信息素值,α和β为预先设置的用于计算可选虚拟机被蚂蚁选中的概率的参数,为目标作业的作业执行器在第i个可选虚拟机上执行目标作业所需要的时长。电子设备可以从本地数据库中读取τi、α、β以及/>示例性的,α可以为1,β可以为5。初始状态下,各个可选虚拟机的信息素值为1。概率计算公式是电子设备中设置的用于计算可选虚拟机被蚂蚁选中的概率的公式。
可选的,根据各个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率,确定所述蚂蚁对应的目标虚拟机,包括:使用轮盘赌算法根据各个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率,确定所述蚂蚁对应的目标虚拟机。
可选的,使用轮盘赌算法根据各个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率,确定所述蚂蚁对应的目标虚拟机,包括:根据M+N个可选虚拟机中的各个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率,确定M+N个可选虚拟机中的各个可选虚拟机的累积概率;随机生成一个数组L;其中,数组L中包含M+N个元素,各个元素的元素值的取值范围在0到1之间,各个元素的元素值是不相同的,各个元素按照元素值从小到大的顺序进行排列;从M+N个可选虚拟机中的第一个可选虚拟机开始检测,检测可选虚拟机的累积概率是否大于数组L中的与可选虚拟机处于相同的排序位置的元素的元素值,将第一个检测到的累积概率大于数组L中的与可选虚拟机处于相同的排序位置的元素的元素值的可选虚拟机确定为所述蚂蚁对应的目标虚拟机,即被所述蚂蚁选中的目标虚拟机。
可选的,根据M+N个可选虚拟机中的各个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率,确定M+N个可选虚拟机中的各个可选虚拟机的累积概率,包括:针对M+N个可选虚拟机中的每一个可选虚拟机执行下述操作:根据下述累积概率计算公式,计算第i个可选虚拟机的累积概率:
其中,qi为第i个可选虚拟机的累积概率,i∈[1,M+N],probj为第j个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率,j∈[1,i]。第i个可选虚拟机的累积概率为M+N个可选虚拟机中的前i个可选虚拟机的可选虚拟机被蚂蚁选中的概率之和。累积概率计算公式是电子设备中设置的用于计算可选虚拟机的累积概率的公式。
可选的,确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机的使用成本,包括:根据每只蚂蚁对应的目标虚拟机的虚拟机类型和成本单价,确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机的使用成本。
可选的,每只蚂蚁对应的目标虚拟机的虚拟机类型为本地虚拟机或云虚拟机。若蚂蚁对应的目标虚拟机是电子设备中设置的虚拟机,则蚂蚁对应的目标虚拟机的虚拟机类型为本地虚拟机。若蚂蚁对应的目标虚拟机是云服务器中设置的虚拟机,则蚂蚁对应的目标虚拟机的虚拟机类型为云虚拟机。
可选的,根据每只蚂蚁对应的目标虚拟机的虚拟机类型和成本单价,确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机的使用成本,包括:针对每只蚂蚁对应的目标虚拟机执行下述操作:若第k只蚂蚁对应的目标虚拟机的虚拟机类型为本地虚拟机,则根据下述使用成本计算公式,计算第k只蚂蚁对应的目标虚拟机的使用成本:
其中,为第k只蚂蚁对应的目标虚拟机的使用成本,k∈[1,W],xk为1,/>为虚拟机类型为本地虚拟机的虚拟机的成本单价,虚拟机类型为本地虚拟机的虚拟机的成本单价是预先设置的通过电子设备中设置的虚拟机上放置的作业执行器执行作业时在单位时间内会占用的资源数量,单位时间可以是1秒,/>是目标作业的作业执行器在第k只蚂蚁对应的目标虚拟机上执行目标作业所需要的时长。电子设备可以从本地数据库中读取xk、以及/>使用成本计算公式是电子设备中设置的用于计算蚂蚁对应的目标虚拟机的使用成本的公式。
可选的,根据每只蚂蚁对应的目标虚拟机的虚拟机类型和成本单价,确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机的使用成本,包括:针对每只蚂蚁对应的目标虚拟机执行下述操作:若第k只蚂蚁对应的目标虚拟机的虚拟机类型为云虚拟机,则根据下述使用成本计算公式,计算第k只蚂蚁对应的目标虚拟机的使用成本:
其中,为第k只蚂蚁对应的目标虚拟机的使用成本,k∈[1,W],yk为1,/>为虚拟机类型为云虚拟机的虚拟机的成本单价,虚拟机类型为云虚拟机的虚拟机的成本单价是预先设置的通过云服务器中设置的虚拟机上放置的作业执行器执行作业时在单位时间内会占用的资源数量,单位时间可以是1秒,/>是目标作业的作业执行器在第l只蚂蚁对应的目标虚拟机上执行目标作业所需要的时长。电子设备可以从本地数据库中读取yk、/>以及/>使用成本计算公式是电子设备中设置的用于计算蚂蚁对应的目标虚拟机的使用成本的公式。
可选的,最优目标虚拟机是本次迭代过程中的所有蚂蚁对应的目标虚拟机中的使用成本最低的目标虚拟机。最差目标虚拟机是本次迭代过程中的所有蚂蚁对应的目标虚拟机中的使用成本最高的目标虚拟机。根据使用成本对所有蚂蚁对应的目标虚拟机进行排序,确定所有蚂蚁对应的目标虚拟机中的最优目标虚拟机和最差目标虚拟机,包括:按照使用成本从低到高的顺序对所有蚂蚁对应的目标虚拟机进行排序,将排在第一位的目标虚拟机确定为所有蚂蚁对应的目标虚拟机中的最优目标虚拟机,将排在最后一位的目标虚拟机确定为所有蚂蚁对应的目标虚拟机中的最差目标虚拟机。
可选的,更新各个可选虚拟机的信息素值,包括:针对M+N个可选虚拟机中的每一个可选虚拟机执行下述操作:根据下述信息素值计算公式,计算第i个可选虚拟机的新的信息素值:
τi(t+1)=(1-ρ)τi(t)+Δ*τi(t)+Δ**τi(t),
其中,τi(t+1)是第i个可选虚拟机的新的信息素值,τi(t)是电子设备中存储的第i个可选虚拟机的信息素值,ρ是预先设置的系数,i∈[1,M+N];若第i个可选虚拟机是本次迭代过程中的最优目标虚拟机,则Δ*τi(t)=Q1/Costbest(t);若第i个可选虚拟机不是本次迭代过程中的最优目标虚拟机,则Δ*τi(t)=0;若第i个可选虚拟机是本次迭代过程中的最差目标虚拟机,则Δ**τi(t)=Q2/Costworst(t);若第i个可选虚拟机不是本次迭代过程中的最差目标虚拟机,则Δ**τi(t)=0;Q1和Q2是预先设置的系数,Costbest(t)是本次迭代过程中的最优目标虚拟机的使用成本,Costworst(t)是本次迭代过程中的最差目标虚拟机的使用成本;将电子设备中存储的第i个可选虚拟机的信息素值更新为第i个可选虚拟机的新的信息素值。电子设备可以从本地数据库中读取τi(t)、ρ、Q1以及Q2。信息素值计算公式是电子设备中设置的用于计算可选虚拟机的新的信息素值的公式。
可选的,τmin是预先设置的可选虚拟机的信息素值的下限值。τmax是预先设置的可选虚拟机的信息素值的上限值。可选虚拟机的信息素值的取值范围限定在τmin和τmax之间。电子设备的本地数据库中存储有τmin和τmax。若第i个可选虚拟机的新的信息素值小于τmin,则将电子设备中存储的第i个可选虚拟机的信息素值更新为τmin。若第i个可选虚拟机的新的信息素值大于τmax,则将电子设备中存储的第i个可选虚拟机的信息素值更新为τmax。
可选的,从确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机,确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机的使用成本,直至根据使用成本对所有蚂蚁对应的目标虚拟机进行排序,确定所有蚂蚁对应的目标虚拟机中的最优目标虚拟机和最差目标虚拟机,更新各个可选虚拟机的信息素值为一个迭代过程。目标作业的迭代次数是在对目标作业进行调度的过程中已完成的迭代过程的总数量。初始状态下,目标作业的迭代次数为0。在根据使用成本对所有蚂蚁对应的目标虚拟机进行排序,确定所有蚂蚁对应的目标虚拟机中的最优目标虚拟机和最差目标虚拟机,更新各个可选虚拟机的信息素值之后,即可确定本次迭代过程完成,对所述目标作业的迭代次数加1。
可选的,最大迭代次数是需要设置的在对目标作业进行调度的过程中需要完成的迭代过程的总数量。电子设备可以从本地数据库中读取最大迭代次数。判断所述目标作业的迭代次数是否小于最大迭代次数。若所述目标作业的迭代次数小于所述最大迭代次数,表明在对目标作业进行调度的过程中已完成的迭代过程的总数量还没有达到在对目标作业进行调度的过程中需要完成的迭代过程的总数量,则返回执行确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机的操作,继续进行下一次迭代过程。若所述目标作业的迭代次数大于等于所述最大迭代次数,表明在对目标作业进行调度的过程中已完成的迭代过程的总数量已经达到在对目标作业进行调度的过程中需要完成的迭代过程的总数量,则根据每次迭代过程中的最优目标虚拟机,确定与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机。
可选的,根据每次迭代过程中的最优目标虚拟机,确定与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机,包括:按照使用成本从低到高的顺序对每次迭代过程中的最优目标虚拟机进行排序,将排在第一位的最优目标虚拟机确定为与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机。
可选的,每次迭代过程中的最优目标虚拟机即为在每次迭代过程中确定出的使用成本最低的用于放置目标作业的作业执行器的虚拟机。在按照使用成本从低到高的顺序对每次迭代过程中的最优目标虚拟机进行排序之后,排在第一位的最优目标虚拟机即为在所有迭代过程中确定出的使用成本最低的用于放置目标作业的作业执行器的虚拟机,将排在第一位的最优目标虚拟机确定为与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机,从而将一个使用成本较低的虚拟机确定为用于放置目标作业的作业执行器的虚拟机。
可选的,若排在第一位的最优目标虚拟机为多个虚拟机,则从排在第一位的多个虚拟机中随机获取一个虚拟机,作为与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机。
步骤103、将所述目标作业的作业执行器放置于与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机中运行。
可选的,将所述目标作业的作业执行器放置于与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机中运行,包括:通过执行器放置组件,将所述目标作业的作业执行器放置于与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机中运行。执行器放置组件是电子设备中设置的用于将指定作业执行器放置于指定虚拟机中运行的组件。电子设备可以通过执行器放置组件将指定作业执行器放置于指定虚拟机中运行。
可选的,通过执行器放置组件,将所述目标作业的作业执行器放置于与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机中运行,包括:通过执行器放置组件执行下述操作:将目标作业的作业执行器部署于与目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机中,运行目标作业的作业执行器,从而将目标作业的作业执行器放置于与目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机中运行。由此,根据各个可选虚拟机的使用成本,合理地、准确地将目标作业的作业执行器放置于一个使用成本较低的虚拟机上运行,降低作业执行过程的使用成本,提高资源利用率。
步骤104、通过所述目标作业的作业执行器执行所述目标作业。
可选的,通过所述目标作业的作业执行器执行所述目标作业,包括:将目标作业的作业执行器发送至目标作业的作业执行器,以使目标作业的作业执行器执行目标作业。电子设备将目标作业的作业执行器发送至目标作业的作业执行器。目标作业的作业执行器在接收到目标作业之后,会开始执行目标作业。
本发明实施例的技术方案,通过接收与目标作业对应的作业调度请求,然后使用蚁群算法,根据各个可选虚拟机的使用成本确定与目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机;将目标作业的作业执行器放置于与目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机中运行;最后通过目标作业的作业执行器执行目标作业,解决了相关技术中的作业调度方案无法根据各个虚拟机的使用成本合理地、准确地将作业的作业执行器放置于一个虚拟机上运行,导致作业执行过程的使用成本较高,资源利用率较低的问题,可以根据各个可选虚拟机的使用成本,将一个使用成本较低的虚拟机确定为用于放置目标作业的作业执行器的虚拟机,然后将目标作业的作业执行器放置于用于放置目标作业的作业执行器的虚拟机中运行,通过目标作业的作业执行器执行目标作业,可以根据各个可选虚拟机的使用成本,合理地、准确地将作业的作业执行器放置于一个使用成本较低的虚拟机上运行,降低作业执行过程的使用成本,提高资源利用率。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种作业调度方法的流程图。本发明实施例可以与上述一个或者多个实施例中各个可选方案结合。如图2所示,该方法包括:
步骤201、接收与目标作业对应的作业调度请求。
步骤202、确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机。
步骤203、确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机的使用成本。
步骤204、根据使用成本对所有蚂蚁对应的目标虚拟机进行排序,确定所有蚂蚁对应的目标虚拟机中的最优目标虚拟机和最差目标虚拟机,更新各个可选虚拟机的信息素值。
步骤205、对所述目标作业的迭代次数加1,判断所述目标作业的迭代次数是否小于最大迭代次数:若是,则返回执行步骤202,继续进行下一次迭代过程;若否,则执行步骤206。
步骤206、根据每次迭代过程中的最优目标虚拟机,确定与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机。
步骤207、将所述目标作业的作业执行器放置于与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机中运行。
步骤208、通过所述目标作业的作业执行器执行所述目标作业。
本发明实施例的技术方案,可以基于蚁群算法对目标作业进行调度,可以根据各个可选虚拟机的使用成本,将一个使用成本较低的虚拟机确定为用于放置目标作业的作业执行器的虚拟机,然后将目标作业的作业执行器放置于用于放置目标作业的作业执行器的虚拟机中运行,通过目标作业的作业执行器执行目标作业,可以根据各个可选虚拟机的使用成本,合理地、准确地将作业的作业执行器放置于一个使用成本较低的虚拟机上运行,降低作业执行过程的使用成本,提高资源利用率。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种作业调度装置的结构示意图。所述装置可以配置于电子设备中。如图3所示,所述装置包括:请求接收模块301、虚拟机确定模块302、执行器放置模块303以及作业执行模块304。
其中,请求接收模块301,用于接收与目标作业对应的作业调度请求;虚拟机确定模块302,用于使用蚁群算法,根据各个可选虚拟机的使用成本确定与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机;执行器放置模块303,用于将所述目标作业的作业执行器放置于与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机中运行;作业执行模块304,用于通过所述目标作业的作业执行器执行所述目标作业。
本发明实施例的技术方案,通过接收与目标作业对应的作业调度请求,然后使用蚁群算法,根据各个可选虚拟机的使用成本确定与目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机;将目标作业的作业执行器放置于与目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机中运行;最后通过目标作业的作业执行器执行目标作业,解决了相关技术中的作业调度方案无法根据各个虚拟机的使用成本合理地、准确地将作业的作业执行器放置于一个虚拟机上运行,导致作业执行过程的使用成本较高,资源利用率较低的问题,可以根据各个可选虚拟机的使用成本,将一个使用成本较低的虚拟机确定为用于放置目标作业的作业执行器的虚拟机,然后将目标作业的作业执行器放置于用于放置目标作业的作业执行器的虚拟机中运行,通过目标作业的作业执行器执行目标作业,可以根据各个可选虚拟机的使用成本,合理地、准确地将作业的作业执行器放置于一个使用成本较低的虚拟机上运行,降低作业执行过程的使用成本,提高资源利用率。
在本发明实施例的一个可选实施方式中,可选的,虚拟机确定模块302具体用于:确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机;确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机的使用成本;根据使用成本对所有蚂蚁对应的目标虚拟机进行排序,确定所有蚂蚁对应的目标虚拟机中的最优目标虚拟机和最差目标虚拟机,更新各个可选虚拟机的信息素值;对所述目标作业的迭代次数加1,判断所述目标作业的迭代次数是否小于最大迭代次数;若是,则返回执行确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机的操作,继续进行下一次迭代过程;若否,则根据每次迭代过程中的最优目标虚拟机,确定与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机。
在本发明实施例的一个可选实施方式中,可选的,虚拟机确定模块302在执行确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机的操作时,具体用于:针对每一只蚂蚁执行下述操作:计算各个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率;根据各个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率,确定所述蚂蚁对应的目标虚拟机。
在本发明实施例的一个可选实施方式中,可选的,虚拟机确定模块302在执行根据各个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率,确定所述蚂蚁对应的目标虚拟机的操作时,具体用于:使用轮盘赌算法根据各个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率,确定所述蚂蚁对应的目标虚拟机。
在本发明实施例的一个可选实施方式中,可选的,虚拟机确定模块302在执行确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机的使用成本的操作时,具体用于:根据每只蚂蚁对应的目标虚拟机的虚拟机类型和成本单价,确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机的使用成本。
在本发明实施例的一个可选实施方式中,可选的,虚拟机确定模块302在执行根据使用成本对所有蚂蚁对应的目标虚拟机进行排序,确定所有蚂蚁对应的目标虚拟机中的最优目标虚拟机和最差目标虚拟机的操作时,具体用于:按照使用成本从低到高的顺序对所有蚂蚁对应的目标虚拟机进行排序,将排在第一位的目标虚拟机确定为所有蚂蚁对应的目标虚拟机中的最优目标虚拟机,将排在最后一位的目标虚拟机确定为所有蚂蚁对应的目标虚拟机中的最差目标虚拟机。
在本发明实施例的一个可选实施方式中,可选的,虚拟机确定模块302在执行根据每次迭代过程中的最优目标虚拟机,确定与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机的操作时,具体用于:按照使用成本从低到高的顺序对每次迭代过程中的最优目标虚拟机进行排序,将排在第一位的最优目标虚拟机确定为与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
上述作业调度装置可执行本发明任意实施例所提供的作业调度方法,具备执行作业调度方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图4示出了可以用来实现本发明实施例的作业调度方法的电子设备10的结构示意图。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图4所示,电子设备10包括至少一个处理器11,以及与至少一个处理器11通信连接的存储器,如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等,其中,存储器存储有被至少一个处理器执行的计算机程序,处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18构建到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在随机访问存储器(RAM)13中,还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、只读存储器(ROM)12以及随机访问存储器(RAM)13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至输入/输出(I/O)接口15,包括:输入单元16,例如键盘、鼠标等;输出单元17,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元18,例如磁盘、光盘等;以及通信单元19,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理,例如作业调度方法。
在一些实施例中,作业调度方法可被实现为计算机程序,其被有形地包含于计算机可读存储介质,例如存储单元18。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由只读存储器(ROM)12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序构建到随机访问存储器(RAM)13并由处理器11执行时,可以执行上文描述的作业调度方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行作业调度方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的作业调度方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器,使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中,计算机可读存储介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。备选地,计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术,该电子设备具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入、或者触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决了传统物理主机与VPS服务中,存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种作业调度方法,其特征在于,包括:
接收与目标作业对应的作业调度请求;
使用蚁群算法,根据各个可选虚拟机的使用成本确定与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机;
将所述目标作业的作业执行器放置于与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机中运行;
通过所述目标作业的作业执行器执行所述目标作业。
2.根据权利要求1所述的作业调度方法,其特征在于,使用蚁群算法,根据各个可选虚拟机的使用成本确定与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机,包括:
确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机;
确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机的使用成本;
根据使用成本对所有蚂蚁对应的目标虚拟机进行排序,确定所有蚂蚁对应的目标虚拟机中的最优目标虚拟机和最差目标虚拟机,更新各个可选虚拟机的信息素值;
对所述目标作业的迭代次数加1,判断所述目标作业的迭代次数是否小于最大迭代次数;
若是,则返回执行确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机的操作,继续进行下一次迭代过程;
若否,则根据每次迭代过程中的最优目标虚拟机,确定与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机。
3.根据权利要求2所述的作业调度方法,其特征在于,确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机,包括:
针对每一只蚂蚁执行下述操作:
计算各个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率;
根据各个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率,确定所述蚂蚁对应的目标虚拟机。
4.根据权利要求3所述的作业调度方法,其特征在于,根据各个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率,确定所述蚂蚁对应的目标虚拟机,包括:
使用轮盘赌算法根据各个可选虚拟机被蚂蚁选中的概率,确定所述蚂蚁对应的目标虚拟机。
5.根据权利要求2所述的作业调度方法,其特征在于,确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机的使用成本,包括:
根据每只蚂蚁对应的目标虚拟机的虚拟机类型和成本单价,确定每只蚂蚁对应的目标虚拟机的使用成本。
6.根据权利要求2所述的作业调度方法,其特征在于,根据使用成本对所有蚂蚁对应的目标虚拟机进行排序,确定所有蚂蚁对应的目标虚拟机中的最优目标虚拟机和最差目标虚拟机,包括:
按照使用成本从低到高的顺序对所有蚂蚁对应的目标虚拟机进行排序,将排在第一位的目标虚拟机确定为所有蚂蚁对应的目标虚拟机中的最优目标虚拟机,将排在最后一位的目标虚拟机确定为所有蚂蚁对应的目标虚拟机中的最差目标虚拟机。
7.根据权利要求2所述的作业调度方法,其特征在于,根据每次迭代过程中的最优目标虚拟机,确定与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机,包括:
按照使用成本从低到高的顺序对每次迭代过程中的最优目标虚拟机进行排序,将排在第一位的最优目标虚拟机确定为与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机。
8.一种作业调度装置,其特征在于,包括:
请求接收模块,用于接收与目标作业对应的作业调度请求;
虚拟机确定模块,用于使用蚁群算法,根据各个可选虚拟机的使用成本确定与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机;
执行器放置模块,用于将所述目标作业的作业执行器放置于与所述目标作业的作业执行器对应的目标虚拟机中运行;
作业执行模块,用于通过所述目标作业的作业执行器执行所述目标作业。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
至少一个处理器;
以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;
其中,所述存储器存储有被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的作业调度方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的作业调度方法。
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