[发明专利]一种混合云环境下时间可感知的请求调度方法

说明书

技术领域

本发明涉及云计算资源调度技术领域。更具体地，涉及一种混合云环境下时间可感知的请求调度方法。

背景技术

云计算服务可以通过网络向海量的用户提供按需的资源。云数据中心中的资源通常采用一种按需付费使用的方式动态地向用户提供服务。此外，云计算提供的规模经济吸引了越来越多的公司将其应用部署在云数据中心中。作为一个典型的云计算模式，基础设施云服务提供商(如Rackspace和Amazon EC2)按照按需付费的方式向用户提供服务。

根据美国国家标准技术研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)的定义，私有云通常指其基础设施资源被由不同用户构成的单一组织所独占的云。公有云通常指其基础设施资源可以对外开放使用的云。实际情况下，私有云和公有云是相对的概念。在本发明中私有云指资源相对有限并且面向特定应用请求的基础设施云服务提供商。由于管理政策和效益等因素的考虑，特定应用的请求首先需到达私有云，然后由其决定在混合云环境下如何最优地调度这些请求。本发明中私有云直接面对的是用户。这些用户发送特定应用的请求，典型的应用包括高性能科学计算、大规模仿真、基于MapReduce的大数据分析处理等。私有云自身的资源总是有限的，因此在其资源不足时会利用公有云中大规模的基础设施资源。当私有云无法满足所有请求的性能要求时需要将部分请求调度到外部的公有云中执行。每一个私有云提供商总是以一种符合成本效益的方式向用户的请求提供服务，并且保证对应请求的服务质量。因此，利润最大化是私有云提供商的一个非常重要的目标。

云数据中心中请求的到达是无规律的和非周期的，因此很难精确地预测将来到达的请求的信息，这给私有云提供商带来了很大的挑战。由于私有云提供商的资源是有限的，因此在某一时刻私有云提供商无法满足所有到达的请求的资源需求。由于云数据中心实际的负载具有很大的波动性，即应用负载随时间动态地变化。如果按照最大可能负载配置服务器资源会造成服务器资源的浪费；同样，按照最低的可能负载配置服务器资源会造成体验服务级目标(Service Level Objective，SLO)的违背。现有的方法通常提供访问控制机制来拒绝超过私有云处理能力的请求。然而，这样会降低私有云提供商的吞吐量，并且会给私有云提供商带来利润的损失。然而，目前的混合云机制给私有云提供商提供了一种方法，即允许私有云提供商当其资源不足时将部分请求放到公有云上执行。

延迟容忍型应用的请求通常含有一个严格的服务延迟时间要求，比如大规模图像处理、科学计算和海量级数据分析等。云提供商比如亚马逊弹性计算云以虚拟机的形式向付费用户提供资源。实际上，私有云和公有云提供的虚拟机的单位时间使用价格随着时间变化而变化。此外，私有云的能量价格也同样随着时间而变化。因此私有云提供商可以利用一种时间可感知的请求调度方法，从而在满足每一个请求的延迟时间要求的同时最大化私有云提供商的利润。该方法需要保证在请求延迟时间要求内，将请求调度到私有云和公有云中执行。

因此，需要提供一种在满足延迟容忍型请求的延迟时间要求的同时最大化私有云提供商利润的混合云环境下时间可感知的请求调度方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种混合云环境下时间可感知的请求调度方法，综合考虑公有云和私有云的单位时间使用成本、私有云的能量价格在请求延迟时间要求内的变化，能够智能地将所有到达的请求调度到公有云和私有云中执行，从而最大化私有云的利润并且保证所有请求的延迟时间要求。

为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：

根据本发明的一个方面，建立了混合云环境下最大化私有云利润的请求调度的非线性约束优化模型，包括：将面向延迟容忍型应用请求的私有云和公有云建模为一个由等长时间间隔构成的离散时间系统；确定私有云提供商利润的定义方式；对私有云资源(CPU和内存)的约束、调度到公有云中的请求数量约束、延迟容忍型应用请求的延迟时间约束等进行建模。进而最终得到混合云环境下最大化私有云利润的请求调度的非线性约束优化模型。

根据本发明的另一方面，提供了一种时间可感知的请求调度方法，包括：设计一种惩罚函数方法，可将非线性约束优化模型转化为无约束优化模型；采用一种基于模拟退火和粒子群优化算法的混合元启发式优化算法来求解转化得到的无约束优化模型，获得时间可感知的请求调度策略，从而最大化私有云提供商的利润。