[发明专利]一种用于云存储资源优化分配的方法

摘要

本发明公开了一种用于云存储资源优化分配的方法，属于云存储资源管理领域，其结构依次连接的需要存储资源的应用程序、运资源代理、云中间件、存储资源池和云系统服务器；当应用程序向云系统服务器请求资源时，云系统服务器根据资源的请求和供给对云存储资源进行分配，当资源的供需大于请求时，云系统服务器按照优先级来回应应用程序的请求；当资源的供求数量相等时，根据帕累托最优理论进行资源分配。本发明的一种用于云存储资源优化分配的方法和现有技术相比，可提高存储资源利用率、简化存储资源管理、降低了存储成本。

主权项

一种用于云存储资源优化分配的方法，其特征在于,该方法应用于包括依次连接的需要存储资源的应用程序、云资源代理、云中间件、存储资源池和云系统服务器的架构；当应用程序向云系统服务器请求资源时，云系统服务器根据资源的请求和供给对云存储资源进行分配，当资源的供给大于请求时，云系统服务器按照优先级来回应应用程序的请求；当资源的供求数量相等时，根据帕累托最优理论进行资源分配；具体步骤为：(1)、应用程序向云系统服务器发出存储资源的请求，经云资源代理将应用程序的请求量化为资源调度参数，然后查找，选择和聚合资源，在远程资源上初始化应用，然后将获得的结果返回给应用程序；云中间件主要负责存储资源的处理、控制，并充当云资源代理与存储资源池交互的桥梁；存储资源池主要负责云存储资源的统一管理，并与云中间件进行通信，确定价格模型，记录资源使用情况；(2)、云资源代理和云中间件一起为应用程序服务，利用帕累托最优理论进行资源的最优分配方案；(3)、存储资源池的价格策略是由应用程序的资源请求和云系统服务器提供的资源共同决定的，当资源的需求量和供给量相等时，会出现价格均衡；采用帕累托最优理论进行资源的最优分配方案；同时采用动态的分配策略；(4)、当云系统服务器的存储资源可以满足应用程序需求时，按照先来先服务的原则直接对存储资源进行分配，在此期间每当有添有新的存储资源，或有存储资源被分给应用程序，存储资源池的数据都会被刷新一次；当云系统服务器的存储资源不能满足应用程序需求时，便使用帕累托最优理论算法，使最后一个发出请求的应用程序获最优的响应；通过帕累托最优理论效用函数来确定应用程序的请求是否是最优的；A、B、C分别代表三种存储资源，有m个应用程序发出了请求，并且第2到m个应用程序分配了资源，在这m‑1个应用程序的效用既定的情况下，使应用程序1的效用最大；效用函数的公式如下：Ui＝αAibi1Bibi2C ibi3，i＝1，2，……，m，m为自然数；bi1+bi2+bi3＝1；公式中a代表方程的线性参数，bi1、bi2、bi3分别为A、B、C三种存储资源的分配系数，随机分配；待求解方程式为：L=U1(A1B1C1)+Σi=2mλi[Ui(AiBiCi)-Ui‾];]]>三种存储资源A、B、C的总量以及应用程序2到m的效用需求都是已知的；求U1的最大值；在待求解方程式中分别对A1到Am、B1到Bm、C1到Cm行求导，获得如下方程式：∂L∂A1=∂U1∂A1+Σi=2mλi∂Ui∂A1......∂L∂Am=∂U1∂Am+Σi=2mλi∂Ui∂Am∂L∂B1=∂U1∂B1+Σi=2mλi∂Ui∂B1......∂L∂Bm=∂U1∂Bm+Σi=2mλi∂Ui∂Bm∂L∂C1=∂U1∂C1+Σi=2mλi∂Ui∂C1......∂L∂Cm=∂U1∂Cm+Σi=2mλi∂Ui∂Cm;]]>求解上述方程式，即可得A1、B1、C1，从而可以求得U1的值，由帕累托最优理论可知，此时的U1即是最大值，即此时应用程序的配置状态也是最优的。