一种面向云计算平台任务调度的多级负载评估方法

摘要

本发明公开了一种面向云计算平台任务调度的多级负载评估方法。本发明方法充分考虑任务节点自身负载的动态变化、不同任务节点性能的差异以及不同任务负载需求的差异，选取了运行队列平均进程数、平均CPU利用率、平均内存利用率、平均网络带宽利用率作为评估所需的负载参数，并对其赋予不同的优先级，为大规模服务器集群的任务调度提供一种多级负载评估方法。本发明还公开了一种云计算平台自适应任务调度方法。相比现有技术，本发明具有高精度，低消耗的优点，充分满足了云计算平台任务调度策略的需求。

主权项

一种面向云计算平台任务调度的多级负载评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、任务节点计算当前采集周期内自身的运行队列平均进程数，并与预设的进程数饱和阈值进行比较：如运行队列平均进程数＜进程数饱和阈值，转至步骤B；否则，判断该任务节点处于饱和态，即负载超出承受范围；步骤B、任务节点计算当前采集周期内自身的平均CPU利用率和平均内存利用率，并分别与预设的CPU利用率饱和阈值，内存利用率饱和阈值进行比较：如平均CPU利用率＜CPU利用率饱和阈值，且平均内存利用率＜内存利用率饱和阈值，则转步骤C；否则，判断该任务节点处于饱和态；步骤C、任务节点计算当前采集周期内自身的平均网络带宽利用率，并与预设的网络带宽利用率饱和阈值进行比较：如平均网络带宽利用率＜网络带宽利用率饱和阈值，则转步骤D；否则，判断该任务节点处于饱和态；步骤D、将运行队列平均进程数、平均CPU利用率、平均内存利用率、平均网络带宽利用率分别与预先设置的进程数最优阈值、CPU利用率最优阈值、内存利用率最优阈值、网络带宽利用率最优阈值比较，其中，进程数最优阈值＜进程数饱和阈值，CPU利用率最优阈值＜CPU利用率饱和阈值，内存利用率最优阈值＜内存利用率饱和阈值，网络带宽利用率最优阈值＜网络带宽利用率饱和阈值：当运行队列平均进程数＜进程数最优阈值、平均CPU利用率＜CPU利用率最优阈值、平均内存利用率＜内存利用率最优阈值，以及＜网络带宽利用率最优阈值同时得到满足，则判断该任务节点处于饥饿态，即负载较轻，可以继续承担新任务；否则，判断该任务节点处于最优态，即负载合理。