一种基于拓扑等级聚类的云原生平台微服务工作流调度方法

本发明公开了一种基于拓扑等级聚类的云原生平台微服务工作流调度方法，根据微服务任务之间的依赖关系构建一个有向无环图(DAG)，并计算每个任务的入度。利用拓扑排序确定任务的执行顺序，根据前驱依赖关系对任务进行分层。针对每个层级的任务，基于CPU、内存和带宽需求，通过K‑Means聚类算法将任务与虚拟机分组为高CPU资源组、高带宽资源组、高RAM资源组。在每个资源匹配的组内部，采用轮询调度策略，依次将任务均衡地映射到对应的虚拟机上。本发明引入了遗传算法，以层级完成时间和执行时间标准差加权作为适应度函数，通过选择、交叉、变异等遗传操作来迭代地优化分配方案。根据优化后的映射计算层级完成时间，逐层累加生成全局调度计划及总完成时间。