一種鐵路分布式數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及分布式云資源調(diào)度優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，尤其是設(shè)及一種鐵路分布式數(shù)據(jù)中 屯、資源調(diào)度方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著高速鐵路的快速發(fā)展和鐵路體制的改革，W及云計算、大數(shù)據(jù)、綠色節(jié)能等新 技術(shù)和新理念不斷涌現(xiàn)。鐵路行業(yè)急需運用云計算和大數(shù)據(jù)等信息新技術(shù)，建立一個彈性 計算能力強(qiáng)、基礎(chǔ)設(shè)施共享度高、云資源智能動態(tài)調(diào)配、按需分配的基礎(chǔ)性支撐平臺一-鐵 路云計算數(shù)據(jù)中屯、，w提高鐵路基礎(chǔ)設(shè)施的利用率，促進(jìn)鐵路業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通，支 撐鐵路業(yè)務(wù)快速的發(fā)展，充分挖掘鐵路數(shù)據(jù)潛在價值，最終達(dá)到提高鐵路企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的 目的。
[0003] 鐵路分布式云計算數(shù)據(jù)中屯、是鐵路信息化建設(shè)中數(shù)據(jù)中屯、的主要應(yīng)用模式之一。 鐵路數(shù)據(jù)中屯、包括鐵路總公司和各鐵路局的計算資源、存儲資源、網(wǎng)絡(luò)資源等，它需向各鐵 路局或各用戶提供各種計算資源和存儲資源?？鐢?shù)據(jù)中屯、的資源分配和調(diào)度是分布式云計 算數(shù)據(jù)中屯、的研究重點和難點之一。跨數(shù)據(jù)中屯、的資源分配本質(zhì)上是一個離散的匹配問 題，可利用典型優(yōu)化算法將數(shù)據(jù)中屯、不同類型的資源分配給不同的用戶，減小總傳輸距離、 傳輸時間、維護(hù)成本和管理成本，達(dá)到提高客戶體驗度和滿意度、W及提高企業(yè)效益的目 的。
[0004] 目前，云計算數(shù)據(jù)中屯、的資源調(diào)配主要分析和研究同個數(shù)據(jù)中屯、的資源調(diào)配問 題。不少學(xué)者已提出多維協(xié)同聚合的虛擬機(jī)調(diào)度機(jī)制，W及多維資源協(xié)同聚合的虛擬機(jī)調(diào) 度算法，W提高云平臺的資源綜合利用率；還提出通信關(guān)聯(lián)感知的多層應(yīng)用映射策略，提出 多層可用性映射沖突的雙階段優(yōu)化算法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)中屯、網(wǎng)絡(luò)資源的效用；再提出基于雙向 拍賣理論的競價調(diào)度策略、基于馬爾可夫理論的多維云資源高效調(diào)度方法和基于云任務(wù)的 低能耗融合調(diào)度方案；最后，提出一種綜合負(fù)載均衡度最小優(yōu)先的方法，在考慮CPU、內(nèi)存 和網(wǎng)絡(luò)帶寬情況下，實現(xiàn)物理服務(wù)器和虛擬服務(wù)器的智能調(diào)度。
[0005] 綜上所述，現(xiàn)有數(shù)據(jù)中屯、的資源調(diào)度主要設(shè)及單個數(shù)據(jù)中屯、之間的資源調(diào)度，較 少設(shè)及多個數(shù)據(jù)中屯、之間的資源調(diào)配，W及較少研究在鐵路行業(yè)背景下資源分配技術(shù)。但 隨著鐵路通信網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模建設(shè)，且網(wǎng)絡(luò)帶寬和傳輸速度不斷提高，跨分布式數(shù)據(jù)中屯、的資 源分配是十分關(guān)鍵且亟需解決的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明提供一種鐵路分布式數(shù)據(jù)中屯、資源調(diào)度方法及系統(tǒng)，能夠大幅度提高鐵路 數(shù)據(jù)中屯、資源利用效率，也能滿足各個鐵路局?jǐn)?shù)據(jù)中屯、資源申請的需求，還可應(yīng)用于各個 鐵路局之間機(jī)車、運力等資源的統(tǒng)一調(diào)配。
[0007] 根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供一種鐵路分布式數(shù)據(jù)中屯、資源調(diào)度優(yōu)化方法，其特 征在于，所述方法包括：
[000引 SI、判斷是否存在申請資源鐵路局，并且所述申請資源鐵路局的申請資源小于所 述相鄰鐵路局的空閑資源之和；如果是，則執(zhí)行下一步，進(jìn)行鐵路分布式數(shù)據(jù)中屯、資源調(diào) 度，否則結(jié)束；
[0009] S2、分析所述鐵路分布式數(shù)據(jù)中屯、的資源分布情況，建立所有鐵路局之間的通信 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并根據(jù)所述通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，建立資源遷移總距離目標(biāo)函數(shù)和約束條 件；
[0010] S3、根據(jù)所述目標(biāo)函數(shù)和約束條件，利用粒子群算法，進(jìn)行資源調(diào)度的優(yōu)化。
[0011] 其中，所述步驟S2具體包括：
[0012] S21、分析所述鐵路分布式數(shù)據(jù)中屯、的資源分布情況，建立所有鐵路局之間的通信 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)E(i，j);
[0013] S22、根據(jù)所述通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，建立所述資源遷移總距離目標(biāo)函數(shù)：
[0014]
【主權(quán)項】
1. 一種鐵路分布式數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括： 51、 判斷是否存在申請資源鐵路局，并且所述申請資源鐵路局的申請資源小于所述相 鄰鐵路局的空閑資源之和；如果是，則執(zhí)行下一步，進(jìn)行鐵路分布式數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度，否 則結(jié)束； 52、 分析所述鐵路分布式數(shù)據(jù)中心的資源分布情況，建立所有鐵路局之間的通信網(wǎng)絡(luò) 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并根據(jù)所述通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，建立資源迀移總距離目標(biāo)函數(shù)和約束條件； 53、 根據(jù)所述目標(biāo)函數(shù)和約束條件，利用粒子群算法，進(jìn)行資源調(diào)度的優(yōu)化。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的資源調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括： 521、 分析所述鐵路分布式數(shù)據(jù)中心的資源分布情況，建立所有鐵路局之間的通信網(wǎng)絡(luò) 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)E(i，j); 522、 根據(jù)所述通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，建立所述資源迀移總距離目標(biāo)函數(shù)：
其中，an為申請資源的鐵路局個數(shù)，bn為所有鐵路局總數(shù)，Number(i，j)為第i個鐵路 局向第j個鐵路局申請資源數(shù)，D(i，j)為第i個鐵路局向第j個鐵路局申請資源的代價； 523、 建立等式約束條件，即每個申請資源的鐵路局的數(shù)據(jù)中心所申請資源一定可以從 相鄰的鐵路局?jǐn)?shù)據(jù)中心中獲?。?br>其中，Si為第i個申請資源鐵路局的申請資源數(shù)。 524、 建立不等式約束條件，即向同一個鐵路局?jǐn)?shù)據(jù)中心申請資源的個數(shù)不能超過該鐵 路局?jǐn)?shù)據(jù)中心的空閑資源數(shù)：
其中，S'_為第j個提供資源的鐵路局的空閑資源數(shù)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的資源調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括： 531、 初始化參數(shù)，所述參數(shù)具體包括：所有粒子個數(shù)、資源調(diào)度問題的總維數(shù)、粒子群 算法的慣性因子《 (t)、個人因子Cl和社會因子c2、最大迭代次數(shù)、每個粒子的初始位置和 初始速度、以及粒子速度和位置超過所述約束條件后的重新賦值方式、初始化每個所屬粒 子的個體最優(yōu)pbest和群體最優(yōu)位置gbest; 532、 更新每個所述粒子的速度和位置； 533、 判斷所述每個粒子更新后的位置和速度是否滿足所述約束條件，是則直接執(zhí)行下 一步；否則調(diào)整所述每個粒子位置使得滿足所述約束條件，然后執(zhí)行下一步； 534、 計算每個粒子更新位置后的目標(biāo)函數(shù)值，并與當(dāng)前個體最優(yōu)位置pbest對應(yīng)的目 標(biāo)函數(shù)值比較，如果更新位置后的目標(biāo)函數(shù)值大，則更新當(dāng)前個體最優(yōu)位置pbest; 535、 將群體中的每個粒子的更新后的個體最優(yōu)位置pbest對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值與當(dāng)前 群體最優(yōu)位置gbest對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值比較，如果更新后的個體最優(yōu)pbest對應(yīng)的目標(biāo)函 數(shù)值小，則更新當(dāng)前群體最優(yōu)位置gbest; S36、判斷當(dāng)前迭代次數(shù)是否超過預(yù)設(shè)最大迭代次數(shù)，是則終止迭代，將當(dāng)前群體最優(yōu) 位置gbest的目標(biāo)函數(shù)值作為最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值；否則執(zhí)行S32。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的資源調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟S32具體包括： 根據(jù)以下公式更新每個所述粒子的速度和位置； Vij(t+1) = ? (t)Vij(t) +0^!(pbestij(t)-Xij(t)) +c2r2 (gbest^- (t) -x^- (t)), X^^t+l) =XiJ(t)+ViJ(t+l)； 其中，Vu(t+1)為在t+1時刻的第i個粒子第j維速度，Xu(t+1)為在t+1時刻的第i個粒子第j維位置，pbestyt)為從最開始到t時刻為止第i個粒子第j維最優(yōu)的位置， gbeS^(t)為從最開始到t時刻為止所有粒子第j維最優(yōu)的位置。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的資源調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟S33具體為： 判斷所述每個粒子更新后的位置和速度是否滿足所述約束條件，是則直接執(zhí)行下一 步；否則調(diào)整所述每個粒子位置使得滿足所述約束條件，其具體調(diào)整過程如下： Xi.(t+1) = (0.8+0.2Xr3)XXfflax(j)X,j(t+1) >Xfflax(j) X^. (t+1) = 0 X^. (t+1) <0 Vi.(t+1) = (0.8+0.2Xr4)XVfflax(j) ^ (t+1) >V眶(j) Vi.(t+1) = (0.8+0.2Xr5)X(-Vfflax(j))V.j(t+1) <-Vfflax(j) 式中r3，rJPr5為從0到1之間的隨機(jī)數(shù)，X_(j) =V_(j)為第j路局的最多空閑資 源。
6. -種鐵路分布式數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括： 申請資源判斷模塊，用于判斷是否存在申請資源鐵路局，并且所述申請資源鐵路局的 申請資源小于所述相鄰鐵路局的空閑資源之和； 目標(biāo)函數(shù)和約束建立條件模塊，用于分析所述鐵路分布式數(shù)據(jù)中心的資源分布情況， 建立所有鐵路局之間的通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并根據(jù)所述通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，建立資源迀移 總距離目標(biāo)函數(shù)和約束條件； 資源調(diào)度優(yōu)化模塊，用于根據(jù)所述目標(biāo)函數(shù)和約束條件，利用粒子群算法，進(jìn)行資源調(diào) 度的優(yōu)化。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6任一項所述的資源調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述資源調(diào)度優(yōu)化 模塊具體包括： 初始化賦值單元，用于對參數(shù)進(jìn)行初始化； 速度和位置更新單元，用于更新每個所述粒子的速度和位置； 約束條件判斷單元，判斷所述每個粒子更新后的位置和速度是否滿足所述約束條件， 是則直接執(zhí)行下一步；否則調(diào)整所述每個粒子位置使得滿足所述約束條件，然后執(zhí)行下一 步； 個體最優(yōu)位置pbest更新單元，用于計算每個粒子更新位置后的目標(biāo)函數(shù)值，并與當(dāng) 前個體最優(yōu)位置pbest對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值比較，如果更新位置后的目標(biāo)函數(shù)值大，則更新 當(dāng)前個體最優(yōu)位置pbest; 群體最優(yōu)位置gbest更新單元，用于將群體中的每個粒子的更新后的個體最優(yōu)位置pbest對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值與當(dāng)前群體最優(yōu)位置gbest對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值比較，如果更新后 的個體最優(yōu)pbest對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值小，則更新當(dāng)前群體最優(yōu)位置gbest; 迭代次數(shù)判斷單元，用于判斷當(dāng)前迭代次數(shù)是否超過預(yù)設(shè)最大迭代次數(shù)； 輸出單元，將當(dāng)前群體最優(yōu)位置gbest的目標(biāo)函數(shù)值作為最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值輸出。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種鐵路分布式數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法包括：S1、判斷是否存在申請資源鐵路局，并且所述申請資源鐵路局的申請資源小于所述相鄰鐵路局的空閑資源之和；如果是，則執(zhí)行下一步，進(jìn)行鐵路分布式數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度，否則結(jié)束；S2、分析所述鐵路分布式數(shù)據(jù)中心的資源分布情況，建立所有鐵路局之間的通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并根據(jù)所述通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，建立資源遷移總距離目標(biāo)函數(shù)和約束條件；S3、根據(jù)所述目標(biāo)函數(shù)和約束條件，利用粒子群算法，進(jìn)行資源調(diào)度的優(yōu)化。本申請的方法和系統(tǒng)能夠大幅度提高鐵路數(shù)據(jù)中心資源利用效率，也能滿足各個鐵路局?jǐn)?shù)據(jù)中心資源申請的需求，還能運用于各個鐵路局之間機(jī)車、運力等資源的統(tǒng)一調(diào)配。
【IPC分類】H04L29-08
【公開號】CN104702676
【申請?zhí)枴緾N201510077219
【發(fā)明人】劉軍, 李平, 史天運, 馬小寧, 鄒丹, 潘佩芬, 劉顏軍, 王虎, 楊連報, 馮玉梅
【申請人】中國鐵路總公司, 中國鐵道科學(xué)研究院電子計算技術(shù)研究所
【公開日】2015年6月10日
【申請日】2015年2月12日