基于分段服務(wù)等級協(xié)議的數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)資源調(diào)度方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于云平臺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于分段服務(wù)等級協(xié)議的數(shù)據(jù)中心虛 擬機(jī)資源調(diào)度方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 動態(tài)的云計(jì)算環(huán)境下虛擬機(jī)資源和應(yīng)用系統(tǒng)參數(shù)在線動態(tài)優(yōu)化配置非常困難。一 方面，云計(jì)算中各類底層硬件資源的規(guī)模通常是非常龐大的。另一方面，動態(tài)的云計(jì)算環(huán)境 具有很大的不確定性。因此，動態(tài)的云計(jì)算環(huán)境客觀上要求通過高度自適應(yīng)手段來實(shí)現(xiàn)虛 擬機(jī)資源和應(yīng)用系統(tǒng)參數(shù)的在線動態(tài)優(yōu)化配置。另外，云計(jì)算中虛擬機(jī)資源和應(yīng)用系統(tǒng)參 數(shù)的配置往往互相影響，需要協(xié)調(diào)配置，單獨(dú)調(diào)整一方面未必就能提高資源利用率和應(yīng)用 服務(wù)性能。動態(tài)的云計(jì)算環(huán)境客觀上也要求虛擬機(jī)資源與應(yīng)用系統(tǒng)參數(shù)以協(xié)同方式進(jìn)行在 線動態(tài)自適應(yīng)優(yōu)化配置。
[0003] 近年來，國內(nèi)外許多學(xué)者都將研究聚焦在云平臺中虛擬機(jī)放置問題上，適當(dāng)?shù)奶?擬機(jī)放置方法可以提高資源的利用率，提升系統(tǒng)的可靠性和用戶體驗(yàn)，節(jié)約資源。文獻(xiàn)"A matrix transformation algorithm for virtual machine placement in cloud'，中弓丨入 了多目標(biāo)優(yōu)化模型，提出了一種基于矩陣變換的算法，有效控制了完成任務(wù)所需物理機(jī)數(shù) 量，同時提高資源的利用率。但是該算法的優(yōu)化模型只關(guān)注了整個資源池中多維資源的閑 置情況，而沒有考慮單個物理機(jī)中資源的利用率情況，整個算法對各物理的負(fù)載均衡情況 沒有加以考慮，因而數(shù)據(jù)中心運(yùn)行可靠性會降低。文獻(xiàn)"基于粒子群優(yōu)化算法的虛擬機(jī)放 置策略"提出了一種基于粒子群算法的虛擬機(jī)放置策略，有效提高了用戶任務(wù)請求響應(yīng)時 間，提高整個系統(tǒng)的任務(wù)處理速度。但是該算法單一的將CPU對數(shù)據(jù)處理時延作為求解函 數(shù)最優(yōu)解的標(biāo)準(zhǔn)，沒有考慮系統(tǒng)的負(fù)載均衡問題。文獻(xiàn)"A dynamic priority scheduling algorithm on service request scheduling in cloud computing'，中對系統(tǒng)資源進(jìn)行實(shí) 時監(jiān)控，并計(jì)算當(dāng)前資源利用率，將用戶任務(wù)分配到資源利用率最低的物理機(jī)上。該算法 能夠?yàn)橛脩籼峁┮粋€較好的QoS,但是系統(tǒng)資源利用率不高。文獻(xiàn)"A multi-objective ant colony system algorithm for virtual machine placement in cloud computing'， 提出了基于蟻群算法的物理機(jī)負(fù)載均衡方法，該算法采用啟發(fā)式的算法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度很高， 影響用戶的等待時間，算法收斂速度過慢。文獻(xiàn)"Shares and utilities based power consolidation in virtualized server environments'，提出了一種基于分配最大資源、最 小資源以及共享資源特性的虛擬機(jī)資源分配算法。但是該算法主要針對單個物理機(jī)進(jìn)行資 源分配，沒有很好的對云系統(tǒng)中其它物理機(jī)的資源進(jìn)行合理分配，不適合數(shù)據(jù)中心集群調(diào) 度環(huán)境。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于分段服務(wù)等級協(xié)議的數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)資源調(diào)度 方法，旨在在動態(tài)的云計(jì)算環(huán)境中在保證服務(wù)級別協(xié)定前提下最大限度提高資源利用率。
[0005] 本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種基于分段服務(wù)等級協(xié)議的數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)資源調(diào)度方 法包括：
[0006] 步驟一、根據(jù)云環(huán)境用戶作業(yè)執(zhí)行響應(yīng)時間和執(zhí)行過程，將用戶作業(yè)和每個階段 的執(zhí)行時間，分為三個部分，分別為云作業(yè)排隊(duì)時間JQT，云作業(yè)執(zhí)行時間JET和云作業(yè)傳 輸時間JTT ;
[0007] 步驟二、根據(jù)作業(yè)執(zhí)行過程，將服務(wù)等級協(xié)議對應(yīng)進(jìn)行分段；
[0008] 步驟三、定義有效單位時間花費(fèi)UUTC為
Total cost為執(zhí)行完 一個用戶作業(yè)所支付的費(fèi)用，具體取值由云服務(wù)提供商與用戶協(xié)商；Ttot為作業(yè)響應(yīng)時間， 其值為 Ttot= JQT+JET+JTT ;
[0009] 步驟四、以虛擬機(jī)資源，作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的狀態(tài)空間；以分配和回收作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)動 作空間；
[0010] 步驟五、利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行虛擬機(jī)資源調(diào)度策略學(xué)習(xí)，制定規(guī)則；
[0011] 步驟六、對于后續(xù)到達(dá)的云作業(yè)流，從步驟一開始執(zhí)行。
[0012] 進(jìn)一步，步驟二中，將服務(wù)等級協(xié)議對應(yīng)進(jìn)行分段，分別滿足下式：
[0013] JQT ^ SLAjqt;
[0014] JET 彡 SLAjet;
[0015] JTT 彡 SLAjtt。
[0016] 進(jìn)一步，步驟四中，以分配和回收作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)動作空間，立即回報函數(shù)描述如 下：
[0017] (1)若當(dāng)前作業(yè)的UUTC大于平均UUTC，且該作業(yè)滿足服務(wù)等級協(xié)議和QoS約束， 貝IJ回報為1 ;
[0018] (2)若當(dāng)前作業(yè)不滿足服務(wù)等級協(xié)議和QoS約束，則回報為-1 ;
[0019] (3)其他情況，回報為0。
[0020] 進(jìn)一步，步驟五中制定的規(guī)則為：
[0021] (1)若作業(yè)在執(zhí)行過程中的某個階段，違反了分段服務(wù)等級協(xié)議的約束，則該作業(yè) 在后續(xù)的執(zhí)行過程中，增加分配的虛擬機(jī)資源；
[0022] (2)若該作業(yè)的UUTC小于平均UUTC，則該作業(yè)在后續(xù)的執(zhí)行過程中，減少分配的 虛擬機(jī)資源；
[0023] 其中，cpu資源每次增加或減少1個，內(nèi)存每次增加或減少256M，帶寬每次增加或 減少 256kbps。
[0024] 本發(fā)明數(shù)據(jù)中心的虛擬機(jī)能根據(jù)用戶提交作業(yè)的達(dá)到率動態(tài)調(diào)整虛擬機(jī)資源。例 如，當(dāng)用戶作業(yè)的達(dá)到率較低時，本發(fā)明在確保服務(wù)質(zhì)量等級（SLA)的前提下，減少cpu、內(nèi) 存、帶寬等資源；反之，則增加相應(yīng)的資源。
[0025] 本發(fā)明方法與其他類似方法的性能比較
[0026]

【附圖說明】
[0028] 圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的基于分段服務(wù)等級協(xié)議的數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)資源調(diào)度 方法流程圖。
[0029] 圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的不同壓力下，本發(fā)明與利用率方法使用CPU數(shù)目的比 較示意圖。
[0030] 圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的本發(fā)明與利用率資源分配方法和原始Q資源分配方法 的比較示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0031] 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合實(shí)施例，對本發(fā)明 進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于 限定本發(fā)明。
[0032] 下面結(jié)合附圖及具體實(shí)施例對本發(fā)明的應(yīng)用原理作進(jìn)一步描述。
[0033] 如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例的基于分段服務(wù)等級協(xié)議的數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)資源調(diào)度 方法包括：
[0034] S101、根據(jù)云環(huán)境用戶作業(yè)執(zhí)行響應(yīng)時間和執(zhí)行過程，將用戶作業(yè)和每個階段的 執(zhí)行時間，分為三個部分，分別為云作業(yè)排隊(duì)時間JQT，云