摘  要： 分析了己有的調度機制和常用的任務調度算法，并在此基礎上設計了資源評價模型。將資源評價模型加入調度系統中，資源信息由評價模塊進行分析和評價，并提供給任務調度器，實現資源和任務的優化匹配，提高了服務質量（QoS）。
關鍵詞： 云計算；資源評價；模型

　近幾年來，隨著云計算技術的廣泛應用以及電子商務、網絡社區、搜索服務等互聯網應用的快速發展，人們對網絡服務和計算服務的需求迅速增加，對服務質量的要求也在不斷提高。在傳統的商業模式下，用戶為了獲取某項服務，需要不斷升級硬件設備，本地安裝軟件、配置程序等。而如今，云計算作為一種新的計算模式，使得用戶可以通過任何電子終端或網絡瀏覽器，隨時隨地按照需要獲取服務，而不必考慮基礎設施的架構、維護以及服務的實現細節等。云計算正逐漸被商品化，人們付出一定的費用來獲取所需的服務[1]，與水、電、煤氣及電話服務等類似。由于這種商業特性，用戶服務質量的保障受到各大云服務提供商的重視，因而任務調度與資源分配問題也顯得格外重要。在己有的任務調度系統中，任務調度模塊與資源信息收集模塊往往緊密耦合，任務調度的選擇對象為所有節點的全部資源信息。任務調度器需要對收集到的所有節點的各類資源信息進行整理，并與任務進行匹配，以選擇最適宜的節點進行調度，對資源的評價功能多是集中在中心調度器中。在資源大規模性及動態性強的云計算環境下，這種機制給中心任務調度器帶來了很大的壓力，影響調度效率，并且對任務執行效率、資源收費策略及系統利用率等缺乏綜合考慮。
針對上述特點，作者設計了資源評價模型，并將資源評價模型加入到調度系統中，資源信息由評價模塊進行分析和評價，將評價結果提供給任務調度器，實現資源和任務的優化匹配，提高了服務質量（QoS）。
1 模型體系結構
　本模型基于Linux系統的分布式平臺上實現，采用無中心分布式管理模式，通過各節點的相互監控實現服務和節點故障的檢測，并通過協商進行故障服務的接管。本模型設計結合資源評價的分布式調度模型，不存在中心評價與調度節點，各節點的地位作用是對等的，節點間需相互協商以完成資源評價與任務調度。每個節點都針對任務信息進行本地資源評價，并與其他候選調度節點進行比較及綜合評價，找到最優節點，以決定是否將任務由本節點執行。
　模型體系結構如圖1所示，具體描述如下：
　（1）節點首先發現任務，作為任務源節點，將任務信息以廣播的形式發布在組群中，發起協商。
　（2）組群內所有節點收到協商邀請，收集本地資源信息，針對任務需求進行本地資源評價，從而獲得任務分配到該節點的性能評估值，并將本地評估值在組群內廣播。
　（3）各參與協商節點收集其他參與節點的本地評價信息，并根據任務調度目標，對包括本節點在內的所有候選調度節點進行綜合評價，選出評估值最優的節點；若最優節點為本節點，則將任務在本地執行，否則，放棄本次協商。

2 模型功能與模塊劃分
2.1 系統功能模塊
　本實驗室已有的基于Linux的分布式平臺，主要提供容錯及故障接管功能，通過核心態心跳檢測機制進行節點間的監控，接管故障節點，重啟失效任務，如圖2所示。資源監控模塊負責對系統計算資源、存儲資源、網絡資源以及負載信息的收集；任務監控模塊負責對任務的監控，以及對新任務的獲取；心跳檢測模塊是系統進行故障監測的核心模塊，它實現在系統核心態，通過定時發布心跳信息進行節點間的相互監控；用戶模塊接收用戶輸入參數，以及向用戶顯示系統狀態等；中心控制模塊是系統的核心模塊，負責系統各模塊間的消息傳遞，根據資源信息、任務信息、用戶信息以及故障信息進行任務調度和故障接管等。

　本文重點描述資源評價模型（即處于中心控制模塊中），結合任務信息、資源信息及節點故障信息對各節點執行任務的適宜程度進行評估，將評估結果提供給任務調度子模塊，作為任務調度的依據。
2.2 評價模塊及消息流程
　本模型是針對任務調度的資源評價模型，其核心功能是資源評價，包括本地評價和綜合評價。根據功能對資源評價模塊進行劃分，如圖3所示。

　系統采用分布式架構，每個節點都包含相同的模塊，采用消息驅動機制。消息包括4種：（1）MSG_TASK表示新任務消息；（2）MSG_HELP表示失效任務接管信息；（3）MSG_ASSESS表示本地評價信息；（4）MSG_FITNESS表示最終評價結果。
　根據消息類型及其攜帶的不同參數，確定消息的處理方式。消息傳遞流程如圖4所示。任務信息由心跳檢測模塊通過MSG_HELP消息或任務監控模塊通過MSG_TASK消息發布，分別表示失效任務接管和新任務調度。消息形式為（task_id，task_infor），表示任務標識號和任務信息。評價模塊收到任務信息，設置該task_id的ITIMER_REAL定時器；本地評價模塊執行Self_assess（），并將評價信息通過消息MSG_ASSESS（task_id，node_id，assessment）發送；綜合評價模塊處理接收到的所有節點的MSG_ASSESS消息，將該評價信息加入到候選節點列表candidate_list中；在定時器到了指定時間后執行Final_ssess（），對包括本節點在內的所有節點進行綜合評價；并發送最終評價結果MSG_RESULT（tasKid，result），同時忽略此后收到的該task_id的MSG_ASSESS。主要結構如下。
　receive（message）；
　switch（message.msg--type）
　{  //根據消息類型判斷
　Ease MSG_TASK：
　Ease MSG_HELP：
　Sef_assess（）；  //本地評價
　Send_assess（）；  //發送本地評價信息
　Case MSG_ASSESS：
　Addto_candidate_list（）；  //將節點加入候選節點列表
　Final_assess（）；  //綜合評價
　Send_result（）；  //發送最終評價結果
　Case MSG_RESULT：
　sched_task（）； //調度模塊根據評價結果執行任務調度
　}

2.3 任務信息參數化
　該子模塊負責把任務信息進行抽象，得到評價所需的參數化任務描述，需輸出的信息包括任務的客觀屬性和用戶的QoS需求。對于任務客觀屬性信息，可通過任務長度、數據文件大小等抽象出任務對各類資源的需求量Rq以及限制條件。
　任務主觀描述信息建立在對用戶QoS需求的分析上，而用戶往往只能提供定性的需求信息，模型無法將其作為參數直接使用。然而要求用戶提供定量的QoS描述不適合云計算這種面向服務的商業計算模式。因此，本模型需要考慮將QoS參數由定性轉化為定量描述，本文運用云理論模型[2-3]將用戶QoS描述參數化，作為評價模型輸入的定量值。
2.4 資源信息參數化
　資源信息參數化主要對本節點資源的屬性信息進行抽象和整理。資源信息由資源監控模塊提供，包括所有與任務執行性能、時間及費用等相關的因素，可分為靜態屬性和動態屬性信息。資源的靜態信息指節點的硬件信息，如計算速度、內存大小、數據存儲容量及網絡帶寬等。資源動態信息需要定時收集，其中包括CPU隊列長度、內存使用率、硬盤利用率、網絡負載及延遲等。
　本實驗室對資源動態監控方面的研究主要實現在基于Linux系統的平臺上，使用shell命令虛擬內存統計（vmstat）可以對系統的CPU利用率、虛擬內存使用情況及進程進行監視，統計系統的整體使用情況；此外，使用iostat命令還可以監視磁盤及I/O使用情況。資源的整體狀態是動態變化的，上述信息需定時統計，為資源的分析評價提供依據。將收集到的資源信息保存在文件nodeinfor.txt中，并定時更新。
針對本文分布式環境的特點，采用招投標模型的方法進行價格制定和服務協商。任務源節點首先發布招標信息；資源提供者通過對本地資源的評估，提供資源信息和報價，進行投標；使用者根據一定的評價策略選擇最適合的資源。
2.5 故障率檢測
　系統采用心跳機制實現節點間相互監控，通過定時發送心跳消息檢測其他節點的狀態，記錄各節點的故障信息，從而得到各節點的故障率。本實驗室在心跳機制方面己進行了相關研究，為提高心跳檢測的實時性，一方面，減少心跳包發送的延遲，將心跳協議實現在Linux系統內核態，使得心跳包的發送不受系統協議棧和應用層任務切換的影響[4-5]；另一方面，減少心跳包傳輸的延遲，設計并實現了基于實時以太網的心跳協議，通過硬實時通信協議TTEP（Time-Triggered Ethernet Protocol）來保證心跳協議數據包傳輸的實時性，避免了以太網中數據包擁塞導致的心跳包傳輸延遲，提高檢測的準確率[6]。
2.6 本地評價與綜合評價
　本地評價和綜合評價是資源評價模塊的核心。本地評價模塊負責處理MSG_HELP以及MSG_TASK消息，形式為（task_id，task_infor），并執行self_assess（）。結合參數化的資源信息及task_infor計算本地評價值，將消息MSG_ASSESS（task_id，node_id，assessment）進行廣播。
　消息MSG_ASSESS由綜合評價模塊處理，將該節點及其評價信息加入候選節點列表candidate_list中，數據結構為：
struct candidate_list{
int task_id；  //任務標識
struct assess_node list[MAXNODENUM]；
//參與評價的節點列表
}
struct assess_node{  //參與評價的節點信息
int node_id；  //節點標識
double load；  //節點負載
double exe_time；  //節點估計完成時間
double cost；   //所需費用
double stability；   //節點可靠性
}
　為了保證及時評價和調度，責任節點在發布任務信息時設置定時器，給定一個時間間隔。該計數隨著實際時間而減少，當時間間隔減為0時，綜合評價器執行final_assess（），對候選節點列表中的節點進行綜合評價。本模型采用ITIMER_REAL定時器，如下所示：
void init_time（）{  //定時器初始化
struct itimerval value；
value.it_value.tv_sec=1；  //設定執行任務的時間間隔
value.it_value.tv_usec=0；
value.it_interval=value.it_value；  //設定初始時間計數
setitimer（ITIMER_REAL，&value，NULL）；  
//設置計時器ITIMER_REAL
}
void init_sigaction（void）{  //建立信號處理機制
struct sigaction tact；
tact.sa_handler=final_assess；  
//收到信號后執行綜合評價函數
tact.sa_flags=0；
sigemptyset（&tact.sa_mask）；  //初始化信號集
sigaction（SIGALRM，&tact，NULL）；
//建立信號處理機制
}
　在發布任務信息時調用ini_time（）函數將定時器初始化，規定時間間隔后定時器發送SIGALRM信號，綜合評價函數final_assess（）被觸發執行。
　本文對資源評價模型的體系結構進行了詳細描述，并介紹了其中的功能和模塊劃分，以及對每個模塊中所采用的關鍵問題和技術進行了描述并給出了解決辦法。資源評價模型主要用于對獨立任務的調度，尚存在一些不足和需要改進地方，在以后的研究中將作進一步探討并改進。
參考文獻
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