基于SLA的云計(jì)算資源智能調(diào)度實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

王 焱

(漢江師范學(xué)院 教育系, 湖北 十堰 442000)

基于SLA的云計(jì)算資源智能調(diào)度實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

王 焱

(漢江師范學(xué)院 教育系, 湖北 十堰 442000)

為了更好地提高云計(jì)算資源的利用率，設(shè)計(jì)了基于服務(wù)等級協(xié)議(Service-Level Agreement, SLA)的云計(jì)算資源智能調(diào)度實(shí)驗(yàn)，從分配成本、遷移成本和違約成本三方面構(gòu)造了云計(jì)算資源智能調(diào)度的成本函數(shù)，并將蝙蝠算法應(yīng)用到云計(jì)算資源智能調(diào)度過程中，進(jìn)行資源智能調(diào)度尋優(yōu)，達(dá)到資源調(diào)度代價(jià)最小的目的。最后通過CloudSim云平臺進(jìn)行模擬仿真，結(jié)果表明該實(shí)驗(yàn)方法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的粒子群調(diào)度算法，在執(zhí)行成本、資源利用率方面都有很大改進(jìn)，提高了云計(jì)算系統(tǒng)的資源調(diào)度能力，是一種有效的調(diào)度方法。

云計(jì)算； 服務(wù)等級協(xié)議； 調(diào)度； 蝙蝠算法； 虛擬

0 引 言

云計(jì)算是一種新興的信息處理模式，以按需方式向用戶提供動態(tài)可擴(kuò)展的資源，極大地提高了資源的利用率，并滿足用戶對計(jì)算能力、存儲空間和信息處理的多元化需求。云計(jì)算涵蓋了分布式處理、并行處理和網(wǎng)格計(jì)算，通過虛擬化技術(shù)對底層千差萬別的資源進(jìn)行統(tǒng)一管理和調(diào)度。當(dāng)前云服務(wù)的計(jì)算量越來越大，并且云計(jì)算資源具有的動態(tài)可伸縮特點(diǎn)，云計(jì)算資源調(diào)度策略成為影響云計(jì)算服務(wù)性能的關(guān)鍵因素，因此建立高效、合理的資源調(diào)度模型對提高云計(jì)算服務(wù)性能至關(guān)重要。

云平臺利用虛擬化技術(shù)，將物理資源重新整合，提高了資源的高服務(wù)性和可用性[1]。由于云計(jì)算系統(tǒng)處于一個(gè)動態(tài)的環(huán)境中，用戶群體龐大，其資源需求處于動態(tài)變化中，利用合理的資源調(diào)度方案保證滿足用戶需求的同時(shí)發(fā)揮服務(wù)資源利用率的最大化，是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的工作。當(dāng)前主要的云資源調(diào)度方法可以分類兩類：(1) 基于傳統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度方法，如Min-Min算法、Max-Min算法等;(2) 基于群體智能的調(diào)度算法，如遺傳算法、粒子群算法等智能算法。針對云計(jì)算的資源調(diào)度問題，不少學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究，并取得了一定的成果。田宏偉等提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法的資源調(diào)度方案，利用資源代理價(jià)格調(diào)整到達(dá)合理利用資源的目的[2]；徐文忠等提出基于遺傳算法的云計(jì)算資源調(diào)度策略，主要根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)，利用遺傳算法使資源達(dá)到最佳負(fù)載均衡或者減少動態(tài)遷移[3]。張翼飛等[4]提出基于SLA和雙向拍賣機(jī)制的云計(jì)算服務(wù)資源調(diào)度，通過分配函數(shù)和支付函數(shù)進(jìn)行激勵(lì)約束，達(dá)到服務(wù)商利潤的最大化。孫大為等提出了基于免疫克隆的多維QoS云資源調(diào)度優(yōu)化方法，通過多維QoS優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)和免疫克隆算法實(shí)現(xiàn)云資源調(diào)度[5]；徐昕[6]提出了基于博弈論的云計(jì)算資源調(diào)度方法，通過逆向歸納法思想學(xué)習(xí)解決該云資源調(diào)度中存在的資源分配不公平和資源利用率不足等問題。以上研究大多以降低系統(tǒng)能耗或減少系統(tǒng)處理時(shí)間為目標(biāo)進(jìn)行資源調(diào)度，本文提出了基于SLA的云計(jì)算資源調(diào)度方法，通過蝙蝠算法進(jìn)行自適應(yīng)資源調(diào)度，滿足用戶多樣化需求的同時(shí)充分提高服務(wù)資源的利用率，并節(jié)省了操作成本。

1 基于SLA的云計(jì)算資源調(diào)度模型

云計(jì)算的核心是資源管理，實(shí)現(xiàn)資源的調(diào)度與分配，確保存儲空間、計(jì)算能力、數(shù)據(jù)傳輸速率等資源的合理利用，其效率高低影響云計(jì)算系統(tǒng)的性能。從云計(jì)算服務(wù)提供商角度看云計(jì)算資源調(diào)度主要是提高數(shù)據(jù)中心資源使用效率，降低云數(shù)據(jù)中心正常運(yùn)行成本。從用戶角度看云計(jì)算資源調(diào)度主要是在保證用戶服務(wù)質(zhì)量的前提下利用較少花費(fèi)獲取服務(wù)。云計(jì)算資源調(diào)度的主要目的是云服務(wù)提供商根據(jù)SLA約定的服務(wù)質(zhì)量等級對資源進(jìn)行重新優(yōu)化配置，保證用戶獲取高質(zhì)量服務(wù)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)資源服務(wù)商的最大收益。SLA是關(guān)于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)供應(yīng)商和客戶間的一份合同，其中定義了服務(wù)類型、服務(wù)質(zhì)量和客戶付款等術(shù)語[7-8]。云計(jì)算服務(wù)商為客戶提供服務(wù)時(shí)會和用戶簽定SLA協(xié)議，以保證雙方的利益最大化。

基于SLA的云計(jì)算資源調(diào)度模型中主要包括SLA管理、用戶交互、虛擬資源調(diào)度、虛擬資源和物理基礎(chǔ)設(shè)施5個(gè)模塊?；赟LA的云計(jì)算資源調(diào)度模型如圖1所示。

客戶通過終端設(shè)備向云端發(fā)送請求，同時(shí)傳送虛擬機(jī)的計(jì)算力、存儲空間、網(wǎng)絡(luò)帶寬等SLA協(xié)議屬性。SLA管理模塊對SLA各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化管理，包括SLA定義、SLA協(xié)商、SLA調(diào)整等方面；用戶交互模塊主要完成對用戶的身份進(jìn)行驗(yàn)證，并對其請求的虛擬資源類型、數(shù)量及其要求進(jìn)行判斷。資源調(diào)度模塊包括調(diào)度算法、注冊中心、監(jiān)控中心和管理中心。注冊中心的主要功能是負(fù)責(zé)云數(shù)據(jù)中心集群的管理，監(jiān)控中心負(fù)責(zé)監(jiān)控資源使用情況，資源管理中心負(fù)責(zé)對物理資源及虛擬資源進(jìn)行管理，包括虛擬單元的創(chuàng)建、刪除等。基于SLA的云計(jì)算資源調(diào)度模型的主要優(yōu)點(diǎn)在于考慮了云服務(wù)提供商和用戶雙方的利益，有利于發(fā)揮云資源的利用效率。

圖1 基于SLA的云資源調(diào)度模型

2 基于SLA的云計(jì)算資源調(diào)度過程建模

基于SLA的云計(jì)算智能資源調(diào)度模型中將SLA參數(shù)作為資源調(diào)度的開銷參數(shù)，在滿足服務(wù)企業(yè)和用戶在服務(wù)質(zhì)量、性能等方面達(dá)成的協(xié)議的前提下，使調(diào)度數(shù)據(jù)中心資源更高效，并且使系統(tǒng)的操作成本最小[9-11]。設(shè)用戶請求R={uid，input，output，tn}，uid表示用戶標(biāo)識符，input表示用戶的輸入?yún)?shù)，output表示用戶的輸出參數(shù)，tn表示任務(wù)數(shù)；虛擬資源VM={mid，type，cost}，mid表示虛擬資源標(biāo)識符，type表示虛擬資源類型，cost表示耗用虛擬資源花費(fèi)成本；服務(wù)器資源P={pid，state，exp }，pid表示服務(wù)器標(biāo)識符，state表示服務(wù)器狀態(tài)，exp表示服務(wù)器開銷。則云服務(wù)供應(yīng)商提供服務(wù)產(chǎn)生的總成本主要由以下3部分組成：

(1) 云服務(wù)供應(yīng)商為客戶分配虛擬機(jī)資源會產(chǎn)生的成本與服務(wù)器運(yùn)行時(shí)開銷、客戶使用服務(wù)的時(shí)間等因素有關(guān),其分配虛擬機(jī)資源成本為：

(1)

(2) 云服務(wù)供應(yīng)商為客戶提供服務(wù)的過程中，用戶服務(wù)處于空閑狀態(tài)時(shí)，可以通過虛擬機(jī)遷移技術(shù)，使虛擬機(jī)集中在少量的物理機(jī)上，使沒有任何虛擬機(jī)的物理機(jī)處于低耗狀態(tài)，另外當(dāng)資源利用率超過上限閾值物理機(jī)上限時(shí)，通過虛擬機(jī)遷移技術(shù)使云服務(wù)符合SLA協(xié)議。虛擬機(jī)遷移產(chǎn)生的花費(fèi)為

(2)

(3) 當(dāng)云服務(wù)供應(yīng)商因違反SLA協(xié)議規(guī)定會產(chǎn)生違約成本，違約成本由云服務(wù)供應(yīng)商與用戶協(xié)商確定，通過違約程度、違約費(fèi)用相關(guān)，計(jì)算方法為

(3)

式中：β為違約程度；Timn為完成請求n的延遲時(shí)間，costn為違約費(fèi)用。

在整個(gè)任務(wù)調(diào)度過程中主要目的是在滿足用戶需求的情況下要求開銷成本值TotalCost最小,TotalCost的計(jì)算式為

TotalCost=ALcost+MIRcost+

VIOLcost

(4)

綜合以上各種因素考慮，基于SLA的云計(jì)算資源調(diào)度轉(zhuǎn)換為求TotalCost函數(shù)值的最小值。

3 云計(jì)算資源調(diào)度過程算法

資源智能調(diào)度算法采用蝙蝠算法實(shí)現(xiàn)，蝙蝠算法是劍橋大學(xué)學(xué)者Xin-she Yang通過模擬蝙蝠回聲定位行為提出的一種新型優(yōu)化算法，該算法是一種基于種群的隨機(jī)尋優(yōu)算法，蝙蝠個(gè)體是蝙蝠算法的基本單元，蝙蝠群體的運(yùn)動是一個(gè)從無序到有序的演變過程，將蝙蝠的飛行移動過程類比為搜索目標(biāo)最優(yōu)解的過程，每個(gè)優(yōu)化問題的解就是搜索可行空間的一個(gè)蝙蝠[12-14]。

3.1 任務(wù)劃分和編碼

(1) 任務(wù)劃分。采用任務(wù)-資源方式編碼，由最大子任務(wù)的數(shù)量決定編碼長度，假定有n個(gè)任務(wù)，m個(gè)資源，每個(gè)任務(wù)又劃分為多個(gè)小任務(wù)，其任務(wù)劃分矩陣為

任務(wù)劃分矩陣第1行代表第1個(gè)任務(wù)的劃分，最后一行代表第n個(gè)任務(wù)的劃分，子任務(wù)的編號表示為：

(5)

式中：sn(k)表示第k個(gè)任務(wù)劃分的子任務(wù)數(shù)；i表示任務(wù)編號；j代表子任務(wù)編號。

(2) 任務(wù)編碼。基于蝙蝠算法的云計(jì)算調(diào)度中對蝙蝠個(gè)體進(jìn)行合理編碼是解決問題的關(guān)鍵。對具有n個(gè)子任務(wù)的調(diào)度問題，采用2n維空間表示計(jì)算資源的分配及任務(wù)的執(zhí)行順序。假定有n個(gè)子任務(wù)，記為T={t1,t2,…，tn}；m個(gè)計(jì)算資源，記為M={VR1,VR2，…，VRm}，其中子任務(wù)總數(shù)大于計(jì)算資源數(shù)，編碼規(guī)定1到n維分量表示子任務(wù)對應(yīng)的計(jì)算資源，n+1～2n維表示該資源上子任務(wù)的執(zhí)行順序。采用2n維空間表示子任務(wù)的分配及執(zhí)行順序，子任務(wù)資源分配與執(zhí)行順序?qū)?yīng)關(guān)系清晰，資源調(diào)度方便。例如，當(dāng)存在8個(gè)子任務(wù)，3個(gè)計(jì)算資源，如果子任務(wù)編碼為(1,1,1,2,2,2,3,3, 3,2,1,2,3,1,1,2)，表示的含義前8位表示任務(wù)與資源的對應(yīng)關(guān)系，后8位表示每個(gè)執(zhí)行順序,具體為：VR1:t3-t2-t1；VR2：t6-t4-t5；VR3：t7-t8。

3.2 適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算

蝙蝠的適應(yīng)度函數(shù)評價(jià)蝙蝠位置的性能，根據(jù)開銷代價(jià)設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù)：

f(t)=Totalcost=ALcost+

MIRcost+VIOLcost

(6)

3.3 算法步驟

(1) 接收用戶的任務(wù)，并劃分成子任務(wù)，每個(gè)子任務(wù)的規(guī)?；疽恢?，生成蝙蝠種群，并確定目標(biāo)函數(shù)f(x)，初始化種群中每個(gè)蝙蝠的脈沖頻率f、位置X、脈沖響度A、脈沖發(fā)射速率r和最大迭代數(shù)n等參數(shù)。

(2) 按照個(gè)體編碼隨機(jī)生成蝙蝠位置，并根據(jù)頻度調(diào)整蝙蝠的位置X和速度v。

(3) 產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù)rand，如果大于脈沖發(fā)射速率ri，則對當(dāng)前群體中最佳蝙蝠位置進(jìn)行隨機(jī)擾動得到替換當(dāng)前蝙蝠的位置。否則，如果小于脈沖發(fā)射速率，并且f(xi)

(4) 根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)對蝙蝠進(jìn)行排列，獲取蝙蝠當(dāng)前最佳位置。

(5) 如果沒有滿足結(jié)束條件則返回(2)，如果滿足則輸出開銷代價(jià)最小的最優(yōu)解。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

為了驗(yàn)證基于SLA參數(shù)的云資源調(diào)度算法的有效性，采用Cloudsim3.0云平臺軟件進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)。Cloudsim是由澳大利亞墨爾本大學(xué)和Gridbus共同開發(fā)的云仿真平臺，支持云平臺的基礎(chǔ)架構(gòu)虛擬引擎和資源調(diào)度等功能，是當(dāng)前常用的云仿真平臺。實(shí)驗(yàn)環(huán)境為Windows7操作系統(tǒng)，處理器為Pentium Dual2.6 GHz，內(nèi)存為3GB。對Cloudlet平臺進(jìn)行擴(kuò)展，重寫DatacenterBroker，Cloudlet等類。

4.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置

在本仿真實(shí)驗(yàn)中，對CloudSim模擬器參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，調(diào)度算法中的參數(shù)設(shè)置如表1所示。

表1 仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)表

4.2 結(jié)果對比

根據(jù)以上參數(shù)，從資源調(diào)度的執(zhí)行成本和資源利用率兩個(gè)性能指標(biāo)，對比了粒子群調(diào)度算法和基于SLA的云計(jì)算資源調(diào)度方法的調(diào)度效果，對該兩種方法分別進(jìn)行50次測試，兩個(gè)性能指標(biāo)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果取平均值，其具體對比效果分別如圖2、3所示。

圖2 執(zhí)行成本對比

圖2顯示當(dāng)任務(wù)量較少時(shí)，在執(zhí)行同樣的任務(wù)情況下，基于SLA的云計(jì)算資源調(diào)度方法執(zhí)行成本明顯優(yōu)于粒子群調(diào)度方法。隨著任務(wù)數(shù)量的增加，任務(wù)間競爭更加激烈，沖突概率變大，兩種算法執(zhí)行都有一定程度的增加，但資源調(diào)度方法具有明顯的優(yōu)勢，說明通過基于SLA利于蝙蝠算法全局尋優(yōu)，實(shí)現(xiàn)了云計(jì)算資源智能調(diào)度，降低了執(zhí)行成本。

圖3反映了在不同任務(wù)數(shù)時(shí)資源利用率對比情況，顯示基于SLA的云計(jì)算資源調(diào)度方法比粒子群調(diào)度算法的資源利用率在不同任務(wù)數(shù)時(shí)都有一定程度的提高，說明云計(jì)算資源智能調(diào)度實(shí)驗(yàn)考慮了基于SLA云計(jì)算智能調(diào)度的分配成本、遷移成本和違約成本，有利于更充分的利用現(xiàn)有資源，提高資源的利用率。

圖3 資源利用率對比

5 結(jié) 語

當(dāng)前，云計(jì)算引發(fā)了醫(yī)療、商業(yè)、軍事、教育領(lǐng)域的變革，發(fā)揮著越來越重要的作用，云計(jì)算資源調(diào)度問題研究受到了廣泛的重視[15]。本文主要對云資源調(diào)度問題進(jìn)行了研究，提出了基于SLA的云計(jì)算資源智能調(diào)度方法，提高了云計(jì)算系統(tǒng)的資源調(diào)度能力，達(dá)到資源調(diào)度執(zhí)行成本最小的目的，仿真結(jié)果表明了該方法的有效性，下一步應(yīng)進(jìn)一步優(yōu)化仿真實(shí)驗(yàn)方案，考慮迭代次數(shù)對結(jié)果的影響。

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Design of Cloud Computing Resource Intelligent Scheduling Experiment Based on SLA

WANGYan

(Department of Education, Hanjiang Normal University, Shiyan 442000, Hubei, China)

In order to better improve the resources utilization rate of cloud computing，the resource intelligent scheduling experiment of cloud computing based on SLA is designed, and the cloud computing resources expensive function is structured on three aspects of distribution costs, migration costs and breach costs. Furthermore, the bat algorithm is applied to the cloud computing resource scheduling process for resource scheduling optimization, so as to achieve the minimum cost goal. Finally, the scheduling method is simulated in the CloudSim cloud platform, the experiment shows that the method is better than the traditional particle swarm scheduling algorithm , which is an effective cloud computing resource scheduling method.

cloud computing; service level agreement; scheduling; bat algorithm; virtualization

2016-03-24

湖北省教育廳重點(diǎn)科研項(xiàng)目(D20145001)

王 焱(1980-)，女，甘肅天水人，碩士，副教授，現(xiàn)主要從事信息技術(shù)研究。

Tel.：15997827125; E-mail：wangyanwsr@163.com

TP 391

A

1006-7167(2017)01-0123-04