陳新

　　(廣東省培英職業(yè)技術學校， 廣東 廣州 510630)

　　摘要：針對傳統(tǒng)云計算作業(yè)調(diào)度中簡單優(yōu)先級設置的不足，首先對作業(yè)調(diào)度進行研究并提出了基于用戶服務等級協(xié)議(SLA)的作業(yè)分級機制。該設計基于QoS約束的多優(yōu)先級作業(yè)調(diào)度算法，在算法中利用云用戶作業(yè)中的偏好程度來設計優(yōu)先級值計算函數(shù)Priority，在作業(yè)調(diào)度時可以使較高等級的云用戶和具有較高優(yōu)先級的作業(yè)優(yōu)先得到任務的執(zhí)行，通過上述方式可以較好地保證云計算環(huán)境下的服務質(zhì)量。

　　關鍵詞：云計算；作業(yè)分級機制；作業(yè)調(diào)度算法；SLA；QoS

0引言

　　Hadoop是目前比較流行的云計算實現(xiàn)平臺，通過Hadoop可以快速搭建和部署云計算的環(huán)境。在Hadoop中有兩個重要的功能組件，分別是分布式文件系統(tǒng)和MapReduce計算組件。通過上述功能組件可以實現(xiàn)云計算的分布式計算和應用的虛擬化［1］。開源云計算平臺Hadoop中的分布式文件系統(tǒng)是谷歌公司實現(xiàn)云計算的文件系統(tǒng)開源部分，而MapReduce是谷歌公司實現(xiàn)云計算中的并行計算和處理的實現(xiàn)部分［2］。

　　在云計算的環(huán)境下，目前的作業(yè)調(diào)度算法主要有三種，分別為先進先出作業(yè)調(diào)度算法、公平調(diào)度算法和計算能力調(diào)度算法。無論是哪種調(diào)度算法，在Hadoop中都需要通過主控節(jié)點進行分配和安排，通過作業(yè)調(diào)度器對云計算中的作業(yè)和任務進行調(diào)度，根據(jù)用戶的設置偏好來實現(xiàn)對任務的分配和作業(yè)的調(diào)度［34］。從這個角度上看，作業(yè)的調(diào)度和安排直接關系到云計算平臺性能的好壞，直接影響到云計算平臺的效率，同時也會對用戶的服務質(zhì)量產(chǎn)生影響［5］。在云計算的環(huán)境下，需要對用戶提交的作業(yè)進行分級處理，并對每一個作業(yè)進行登記標注，這樣就可以對提交的作業(yè)設置不同的優(yōu)先級別，在進行調(diào)度時可以按照作業(yè)調(diào)度的優(yōu)先級別進行處理，優(yōu)先安排服務質(zhì)量高的作業(yè)進行資源的分配和處理，這樣可以有效地提高云用戶作業(yè)的服務質(zhì)量以及云用戶的滿意程度［6］。

1云體系架構(gòu)

　　云計算的服務包括多種類型，具體有私有云和公有云，對于不同的云計算環(huán)境其具體的劃分圖1云計算作業(yè)調(diào)度的體系架構(gòu)結(jié)構(gòu)如圖1所示［7］。在云計算的體系結(jié)構(gòu)中，對于私有云來說，用戶可以很好地實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的控制，保證云計算中的用戶數(shù)據(jù)的安全。并且在私有云的計算環(huán)境下，用戶不僅可以通過其調(diào)度得到內(nèi)部的計算資源，還可以通過云計算的作業(yè)調(diào)度獲取到公有云中的計算資源和服務，使得云計算的體系結(jié)構(gòu)具有高可用性、易擴展的特點［8］。

2算法設計

　　任務調(diào)度是集群系統(tǒng)的核心技術。本文中共劃分了五個主要的等級隊列，對作業(yè)進行服務質(zhì)量(QoS)屬性偏好設置，就可以得到具有不同用戶屬性偏好的多優(yōu)先級的作業(yè)，然后通過作業(yè)調(diào)度器來完成對作業(yè)的調(diào)度和安排，滿足用戶作業(yè)調(diào)度服務的需求，為此，本文提出了多優(yōu)先級作業(yè)調(diào)度算法(QoSMulti Priority Scheduler，QoSMP Scheduler)。

　　2.1算法的設計思想

　　在QoSMP Scheduler算法中，其設計的主要思路是，首先需要設計作業(yè)優(yōu)先級計算函數(shù) Priority，在這個函數(shù)中包括了基于 QoS 屬性約束的優(yōu)先條件，對每一個作業(yè)的優(yōu)先級的數(shù)值進行計算。接著，在云計算主控節(jié)點 JobTracker的作業(yè)調(diào)度器中對Priority建立隊列，然后，在進行作業(yè)調(diào)度任務分配時，選取隊列中具有最高優(yōu)先級值的作業(yè)進行分配，并將相關數(shù)據(jù)調(diào)入到云計算本地文件系統(tǒng)區(qū)去執(zhí)行，這樣就可以在最大程度上考慮用戶的服務質(zhì)量需求，有效地提高用戶作業(yè)的服務質(zhì)量，提升整個系統(tǒng)的質(zhì)量和服務滿意度。

　　2.2服務質(zhì)量設計

　　在云計算的環(huán)境下，云計算的服務質(zhì)量是全部服務性能和程度的總和。對云服務的能力進行衡量和描述，具體如表1所示。 

　　2.3優(yōu)先級計算函數(shù)設計

　　云服務中的作業(yè)包括了兩個重要的屬性，即Time和Cost屬性，對于每一個作業(yè)，其Time和Cost的需求是不盡相同的，根據(jù)具體的實際情況才能確定。在云計算的環(huán)境下，其計算數(shù)值相差都較大，具有比較大的波動性，但是這兩個屬性是衡量云計算服務質(zhì)量的最重要的屬性，如何對其進行定義和配置關系到云服務質(zhì)量的好壞，需要在這兩個作業(yè)屬性之間找到平衡，來保證云服務的質(zhì)量。為此，本文提出了使用基于 QoS 約束的優(yōu)先級計算函數(shù) Priority來完成上述各個屬性的約束與控制，實現(xiàn)用戶作業(yè)服務質(zhì)量的滿足。Time和Cost屬性具體如圖2所示。

　　2.4算法的實現(xiàn)

　　通過對用戶作業(yè)的分級可以在開源云計算框架中的主控節(jié)點JobTracker中得到5個具有不同級別的隊列，表示為VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW。上述作業(yè)隊列的優(yōu)先級別為從高到低。在節(jié)點中對作業(yè)客戶端所提交的作業(yè)信息進行提取，可以得到作業(yè)等級的數(shù)據(jù)信息，將其提交到主控節(jié)點中進行作業(yè)隊列的安排，通過映射就可以使得每一個作業(yè)隊列都具有優(yōu)先級別。同樣地，在主控節(jié)點中，對于作業(yè)隊列通過計算其優(yōu)先權(quán)值的數(shù)據(jù)，并對每一個優(yōu)先級別VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW分別設置ω1、ω2、ω3、ω4、ω5的權(quán)重數(shù)值，云用戶就可以對上述的權(quán)值進行配置，實現(xiàn)對云計算中的作業(yè)優(yōu)先級別的計算。對于其權(quán)重的計算，如圖3所示。

　　在云計算環(huán)境下，對每一個作業(yè)，其用戶都有其QoS屬性的偏好，對于不同的偏好可以通過基于 QoS 約束的優(yōu)先級計算函數(shù) Priority來描述和實現(xiàn)，這樣就可以使得在云用戶進行作業(yè)提交時實現(xiàn)偏好程度的選擇，在云計算的作業(yè)提交之后通過參數(shù)的方式將其數(shù)據(jù)信息傳遞到云計算中的主控節(jié)點進行處理。本文對于優(yōu)先級別函數(shù)的計算中，主要是對服務質(zhì)量屬性中的Time 和 Cost進行設計和計算。下面介紹Time 和 Cost 的偏好程度級別的設計，其級別的設置如表2所示。

　　對于偏好程度共設置了1~10之間的多個級別，其中1的級別最低，10的級別最高。不同屬性按照用戶需求選擇，如果對實時性要求較高，則在偏好程度數(shù)值的選擇上選擇較大的Time 屬性值，在云計算進行作業(yè)調(diào)度時，則是選擇優(yōu)先級別較高的作業(yè)進行調(diào)度實現(xiàn)；此外，對于用戶對云計算中的花費較低的需求，則在作業(yè)中屬性選擇時選擇較低的 Cost 屬性值。通過上述設置完成選擇，將作業(yè)Time 和 Cost 信息傳遞到主控節(jié)點。對于上述過程，具體如圖4所示。

　　通過上述過程，作業(yè)自身的Time 和 Cost屬性消息傳遞到云計算中的主控節(jié)點，并在主控節(jié)點對此消息進行計圖6改進后的云計算系統(tǒng)的作業(yè)處理流程算和分析，對所提交的作業(yè)進行分級，根據(jù)用戶所提交的作業(yè)等級進行調(diào)度，將處于優(yōu)先級別較高的作業(yè)優(yōu)先安排到作業(yè)隊列中進行處理。因此，在云計算的作業(yè)調(diào)度中，對于作業(yè)的處理是通過對作業(yè)隊列的優(yōu)先級系數(shù)值和用戶對 QoS 屬性的偏好程度進行計算，從而得到優(yōu)先級計算函數(shù) Priority，最終通過云計算中的主控節(jié)點進行作業(yè)的調(diào)度，完成作業(yè)的執(zhí)行。

　　對于任務的分配其具體實施策略如圖5所示。分配步驟如下：圖5JobTracker分配任務給 TaskTracker 的分配策略圖（1）任務跟蹤節(jié)點通過心跳協(xié)議的內(nèi)容，一旦出現(xiàn)處于空閑的map 任務槽和空閑的 reduce 任務槽，就進行統(tǒng)計和分析，并將其統(tǒng)計到主控節(jié)點JobTracker進行安排。

　?。?）主控節(jié)點對目前調(diào)度的map 任務數(shù)與處于空閑的map 任務數(shù)進行比較；判斷是否mapslots> req_mapno，如果是，則將作業(yè)的map任務全分配給主控節(jié)點，執(zhí)行步驟（3）；否則，mapslots 個 map 任務進行調(diào)度，并將其分配到主控節(jié)點中，直到空閑的任務數(shù)分配完畢。

　?。?）如果mapslots = req_mapno，則跳轉(zhuǎn)到（4）；否則，結(jié)束分配過程。

　?。?）比較目前調(diào)度作業(yè)的reduce 任務數(shù)與空閑的 reduce 任務槽數(shù)，如果reduceslots>= req_reduceno，則進行任務的分配，并將其分配到任務跟蹤節(jié)點中進行調(diào)度；否則結(jié)束分配。對作業(yè)分級機制和調(diào)度算法改進后的云計算系統(tǒng)的作業(yè)處理流程具體如圖6所示。

3實驗與分析

　　3.1實驗環(huán)境搭建

　　硬件環(huán)境：Inter Pentium Dual E2200@2.20 GHz，1 GB內(nèi)存，160 GB硬盤； 軟件環(huán)境 ：操作系統(tǒng)為Linux Ubuntu 8.04，編程環(huán)境為Hadoop 0.20.2、jdk6u24linuxi586。

　　3.2實驗設計

　　仿真實驗中對作業(yè)的完成時間進行比較。在Hadoop集群環(huán)境下，仿真20個不同用戶的工作和業(yè)務流，并且對每一組的工作流都執(zhí)行20次，對這些重復執(zhí)行的工作任務進行計算取其平均值，計算作業(yè)的完成時間，按照上述方式，對不同級別的文件進行作業(yè)調(diào)度，計算不同作業(yè)調(diào)度算法和策略下其總的作業(yè)運行時間和平均作業(yè)運行時間。

　　3.3實驗結(jié)果分析

　　在本次實驗中，將作業(yè)的隊列等級權(quán)重設置為不同的級別，權(quán)重分別為VERY_HIGH=4、HIGH=2、NORMAL=1、LOW=0.5、VERY_LOW=0.25,對于優(yōu)先級別中的屬性參數(shù)Time和Cost均設置為 0.5。

　　在本次實驗中，對于不同算法（靜態(tài)調(diào)度算法表示為Static，遺傳算法表示為GA，本文算法表示為QOS）下的作業(yè)完成時間，其結(jié)果如圖7所示。

　　從上述的作業(yè)完成時間比較示意圖可以看到，本文算法的作業(yè)完成時間最小。

　　4結(jié)束語

　　針對傳統(tǒng)作業(yè)調(diào)度算法中的不足，通過對作業(yè)進行QoS 屬性的偏好標記，調(diào)度中進行優(yōu)先級函數(shù)計算保證用戶的服務質(zhì)量。通過仿真實驗，驗證了算法的平均完成時間相對較少，有效地提高了作業(yè)調(diào)度成功率，表明算法具有較好性能。

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