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    公有云資源調(diào)度中的幾個(gè)問題研究

    2018-11-15 01:48:14靳雯婷北京市中關(guān)村中學(xué)
    關(guān)鍵詞:租戶服務(wù)商計(jì)價(jià)

    靳雯婷(北京市中關(guān)村中學(xué))

    1 概述

    云計(jì)算是一種便利的、按需訪問資源的使能能力[1],是當(dāng)前信息化建設(shè)中的熱點(diǎn),世界主要國家、知名IT廠商和服務(wù)商紛紛投入巨資建設(shè)云計(jì)算中心,期望在云計(jì)算發(fā)展熱潮中引領(lǐng)風(fēng)尚。公有云[2]通常指第三方服務(wù)商為眾多租戶提供云服務(wù)。云計(jì)算供需雙方(即云服務(wù)商和租戶)的價(jià)值實(shí)現(xiàn)和收益保障是云計(jì)算運(yùn)營與管理的根本問題之一,為此,應(yīng)深入研究如下問題:

    (1)供需雙方的價(jià)值目標(biāo);

    (2)云服務(wù)的計(jì)價(jià)問題;

    (3)服務(wù)商的資源調(diào)度問題。

    云計(jì)算資源調(diào)度基準(zhǔn)包括最優(yōu)跨度、服務(wù)質(zhì)量、性能、經(jīng)濟(jì)收益四種,調(diào)度算法是基于調(diào)度基準(zhǔn)的尋優(yōu)算法,目前調(diào)度算法以考慮云服務(wù)商收益為主,側(cè)重于尋優(yōu)調(diào)度算法(如各種智能算法)的數(shù)學(xué)細(xì)節(jié),對供需雙方的關(guān)系考慮不足,調(diào)度基準(zhǔn)和調(diào)度尋優(yōu)方法參見參考文獻(xiàn)[3]~[10]。

    2 供需雙方的價(jià)值目標(biāo)

    2.1 供需雙方的服務(wù)關(guān)系

    服務(wù)是在組織和顧客之間需要完成至少一項(xiàng)活動的組織的輸出,服務(wù)具備無形、購買與消費(fèi)同步、需要顧客體驗(yàn)等特性。Dorothy建立的經(jīng)濟(jì)模型中,服務(wù)處于經(jīng)濟(jì)活動的中心[11],云服務(wù)也應(yīng)具備這些特點(diǎn),租戶、云服務(wù)、云計(jì)算資源之間的對應(yīng)關(guān)系見圖1。

    圖1 租戶、云服務(wù)和資源對應(yīng)關(guān)系

    在付出購買成本的情況下,租戶主要關(guān)注業(yè)務(wù)流程的運(yùn)作情況以及相應(yīng)運(yùn)營績效,期望價(jià)值高的業(yè)務(wù)活動優(yōu)先占用云服務(wù);服務(wù)商將資源分配給級別高的租戶,在同等資源成本的條件下,期望提高資源利用率,且優(yōu)先分配給級別高的租戶,以獲得更多的收益,供需雙方的聯(lián)系紐帶是云服務(wù)及服務(wù)級別協(xié)議(SLA)。然而,租戶的業(yè)務(wù)活動級別與云服務(wù)商的租戶級別很可能不一致,因此,需要兼顧租戶業(yè)務(wù)優(yōu)先級和云服務(wù)商收益優(yōu)先級,建立均衡供需雙方收益的調(diào)度算法。SLA是雙方靜態(tài)關(guān)系的體現(xiàn),而雙方的動態(tài)關(guān)系則通過資源調(diào)度來體現(xiàn)和協(xié)調(diào)。

    2.2 租戶的價(jià)值目標(biāo)

    企業(yè)運(yùn)作于流程之上,研究企業(yè)運(yùn)營績效就必須深入業(yè)務(wù)流程,流程[12]是利用輸入實(shí)現(xiàn)預(yù)期結(jié)果的相互關(guān)聯(lián)或相互作用的一組活動。業(yè)務(wù)流程運(yùn)營最基本的績效指標(biāo)包括流轉(zhuǎn)率V、庫存S、流轉(zhuǎn)時(shí)間或流轉(zhuǎn)周期T,其他綜合指標(biāo)包括產(chǎn)能、產(chǎn)能利用率、關(guān)鍵路徑、流-時(shí)效率、最小庫存、安全庫存等[13]。以這些指標(biāo)為基礎(chǔ),可以擴(kuò)展到成本、收入、客戶滿意度等指標(biāo)。

    租戶的期望是增加收入,降低成本,針對所購買的云服務(wù),在不優(yōu)化業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)模式的情況下,有如下要求:

    (1)期望云服務(wù)中斷時(shí)間越大越好,當(dāng)出現(xiàn)各種情況導(dǎo)致的中斷,應(yīng)快速通過資源調(diào)度獲取資源,恢復(fù)運(yùn)行,降低因中斷導(dǎo)致的業(yè)務(wù)損失;

    (2)在等待獲取資源時(shí),租戶優(yōu)先級越高越好,以降低資源等待時(shí)間,盡快讓業(yè)務(wù)進(jìn)入運(yùn)營狀態(tài),提高正常運(yùn)營時(shí)間;

    (3)在滿足業(yè)務(wù)運(yùn)營績效的情況下,云服務(wù)成本越多越好,這與云服務(wù)計(jì)價(jià)模式及購買規(guī)模相關(guān)。

    2.3 云服務(wù)商的價(jià)值目標(biāo)

    云服務(wù)商的收益由其投入成本和租費(fèi)之差決定,在人員和管理成本一定的情況下,資源成本構(gòu)成和服務(wù)產(chǎn)出構(gòu)成的關(guān)鍵因素見圖2。

    圖2 資源成本構(gòu)成和服務(wù)產(chǎn)出構(gòu)成的對應(yīng)關(guān)系

    服務(wù)產(chǎn)出計(jì)算中,資源有效利用率是重要的評價(jià)因素,在租費(fèi)相同的情況下,資源有效利用率低的表明云計(jì)算資源的產(chǎn)能未得到有效利用,還可進(jìn)一步挖掘租戶,提高利用率,增加收入。

    對資源有效利用率,期望通過調(diào)度管理,確保同一資源,在安全、可用的前提下:

    (1)有效利用率盡可能高;

    (2)盡可能被高級別的租戶占用。

    2.4 供需雙方的價(jià)值視角

    綜合供需雙方的價(jià)值目標(biāo),在資源調(diào)度中,應(yīng)兼顧雙方的價(jià)值視角見圖3。

    在實(shí)際運(yùn)營中,服務(wù)商需要針對租戶的租用和費(fèi)用情況,建立租戶級別、確定需求優(yōu)先級,盡量讓高級別租戶優(yōu)先占用資源,實(shí)現(xiàn)預(yù)期的收益目標(biāo)。租戶的經(jīng)營決定了其業(yè)務(wù)級別,租戶需要將業(yè)務(wù)級別高的關(guān)鍵業(yè)務(wù)活動優(yōu)先占用云服務(wù)商提供的資源,并及時(shí)度量業(yè)務(wù)績效,確定服務(wù)SLA是否滿足業(yè)務(wù)績效要求。

    3 公有云計(jì)價(jià)模式

    目前云計(jì)算的計(jì)價(jià)模式[14]包括如下三種:

    (1)分級計(jì)價(jià):按服務(wù)實(shí)例不同級別配置(如CPU)的單位時(shí)間費(fèi)率與時(shí)長計(jì)費(fèi);

    (2)單位計(jì)價(jià):按用戶實(shí)際資源使用量及單位使用費(fèi)率計(jì)價(jià);

    (3)訂閱式計(jì)價(jià):按用戶數(shù)、使用時(shí)長及單個(gè)用戶時(shí)間費(fèi)率計(jì)價(jià)。

    Amazon EC2、微軟Azure computer VM是典型的分級計(jì)價(jià),云存儲和數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)通常是單位計(jì)價(jià),微軟Azure Commitment計(jì)費(fèi)方案,cloudEX-彈性計(jì)算云服務(wù)的包時(shí)計(jì)費(fèi)等均為預(yù)定式計(jì)價(jià)。

    三種計(jì)費(fèi)模式所包含的計(jì)費(fèi)決定性因素包括:

    (1)運(yùn)行示例類型:指計(jì)算資源、存儲資源、網(wǎng)絡(luò)資源等被租戶占用的資源實(shí)例;

    (2)數(shù)據(jù)傳輸帶寬;

    (3)存儲量;

    (4)存儲操作量:指對存儲的讀寫等操作數(shù)量和頻率;

    (5)對實(shí)例的使用時(shí)間長度;

    (6)單位資源費(fèi)率,如1M帶寬的費(fèi)用。

    4 公有云資源調(diào)度

    4.1 調(diào)度問題描述

    為使租戶專注于業(yè)務(wù)運(yùn)營,本文考慮SaaS模式的公有云資源調(diào)度問題。為簡化問題,假設(shè)網(wǎng)絡(luò)和存儲資源的調(diào)度可以隨時(shí)滿足業(yè)務(wù)需求,僅針對服務(wù)器VM討論資源調(diào)度問題。當(dāng)出現(xiàn)租戶業(yè)務(wù)運(yùn)營管理異常、業(yè)務(wù)操作故障、云服務(wù)故障,以及新租戶進(jìn)入搶占資源等情況下,云服務(wù)商需要資源調(diào)度,滿足各方需求。

    云計(jì)算資源調(diào)度問題描述:

    (1)一個(gè)云服務(wù)商具備M個(gè)虛擬機(jī)資源;

    (2)云服務(wù)商服務(wù)于N個(gè)租戶,每個(gè)租戶可能具備K個(gè)任務(wù),M<N·K;

    (3)實(shí)際運(yùn)行中,租戶的每個(gè)任務(wù)可能會分解為若干個(gè)子任務(wù);

    (4)考慮云服務(wù)商和租戶的利益,建立調(diào)度基準(zhǔn),包括:

    a)建立云服務(wù)商的調(diào)度基準(zhǔn)(可能是多個(gè)目標(biāo)指標(biāo)的組合);

    b)針對每個(gè)租戶選擇合適的調(diào)度基準(zhǔn);

    (5)結(jié)合每個(gè)租戶的調(diào)度基準(zhǔn),考慮服務(wù)商的調(diào)度基準(zhǔn),形成互為約束條件的最優(yōu)目標(biāo)和優(yōu)化方程;

    (6)選擇求取最優(yōu)值的算法,結(jié)合最優(yōu)目標(biāo),持續(xù)執(zhí)行資源調(diào)度計(jì)算和資源分配。

    4.2 考慮供需雙方利益的調(diào)度算法

    (1)假設(shè):

    a)某租戶復(fù)雜業(yè)務(wù)(如ERP)租用公有云的SaaS;

    b)業(yè)務(wù)績效指標(biāo)是某一個(gè)工作周期內(nèi)(通常為1天)的業(yè)務(wù)處理單據(jù)數(shù)量SM;

    c)業(yè)務(wù)活動Ai因中斷需要等待分配資源。

    (2)租戶最優(yōu)資源需求

    式中:

    TPLN——該工作周期內(nèi)規(guī)劃可用時(shí)間,如8小時(shí);

    Δt——由于各種原因?qū)е碌臉I(yè)務(wù)中斷時(shí)間;

    VM——一個(gè)工作周期內(nèi)的平均流轉(zhuǎn)率。

    在相對穩(wěn)定的運(yùn)營階段,TPLN、VM是固定值,因此,式(1)的最大值取決于中斷時(shí)間的最小值,即需求取:minΔt

    式中:

    DTAi——業(yè)務(wù)活動Ai在通過調(diào)度獲取資源的等待時(shí)間;

    WTAi——業(yè)務(wù)活動Ai獲取資源后在就緒隊(duì)列中的等待時(shí)間;

    RTAi——業(yè)務(wù)活動Ai使用資源運(yùn)行后恢復(fù)到中斷前狀態(tài)的時(shí)間。

    WTAi由租戶業(yè)務(wù)流程算法決定,RTAi由中斷后數(shù)據(jù)備份水平?jīng)Q定,二者與資源調(diào)度并無深入的關(guān)聯(lián),因此:

    式中:

    LM——租戶級別;

    ΔAvaM——該工作周期內(nèi)租戶可容忍的最大可用性偏差;

    n——該租戶中斷的業(yè)務(wù)活動進(jìn)入資源等待隊(duì)列中的次序編號。

    利用層次分析方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法可以建立DTAi與式(4)中各要素間的對應(yīng)關(guān)系,隨之可求取獲取資源的最小時(shí)間。該時(shí)間等價(jià)于獲取資源的最終次序編號m所對應(yīng)的等待時(shí)間,通常應(yīng)該小于n。次序編號m確定后,調(diào)度資源的等待時(shí)間等于前m-1個(gè)資源釋放進(jìn)入資源隊(duì)列的時(shí)間,即其他前m-1個(gè)活動資源調(diào)度的等待時(shí)間。

    在中斷時(shí)間確定的情況下,SLA中的可用性偏差見式(5):

    式中:

    AvaM——SLA中期望的可用性目標(biāo)指標(biāo),通常用百分比表示,如99.9%。

    (3)服務(wù)商收益

    考慮服務(wù)商的收益最優(yōu),調(diào)度算法變得更為復(fù)雜。假設(shè)在某工作周期內(nèi),共N個(gè)租戶使用SaaS服務(wù),服務(wù)商總收益是這N個(gè)租戶費(fèi)用之和:

    式中:

    RoM——某工作周期內(nèi),云服務(wù)商總租費(fèi);

    URi——第i個(gè)租戶的費(fèi)用;

    Rei, j, q——第i個(gè)租戶占用q類資源,在j級計(jì)價(jià)方式下的單位費(fèi)用;

    UTj, q——使用q類資源,j級計(jì)價(jià)方式上的持續(xù)時(shí)間。

    服務(wù)商總收益最大,需要將計(jì)費(fèi)級別較高的資源優(yōu)先分配于優(yōu)先級高的租戶,當(dāng)然,前提是資源滿足業(yè)務(wù)需求,且費(fèi)用在租戶期望范圍內(nèi)。

    考慮服務(wù)商總收益最優(yōu),調(diào)度算法變?yōu)椋?/p>

    在實(shí)際情況下,云服務(wù)商總收益需要落實(shí)如下內(nèi)容:

    a)監(jiān)視所有資源運(yùn)行狀態(tài);

    b)獲取所有租戶業(yè)務(wù)級別、業(yè)務(wù)運(yùn)行所需的資源需求、業(yè)務(wù)活動運(yùn)行時(shí)長;

    c)將費(fèi)用較高的資源與租戶級別高的業(yè)務(wù)活動匹配,并保證其運(yùn)行時(shí)間;

    d)若不能確保匹配關(guān)系和運(yùn)行時(shí)間,可能需要等待或調(diào)度低級別租戶所占用資源來滿足高級別租戶需要。

    全局優(yōu)化調(diào)度算法具體落實(shí)可以使用各種智能算法,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、遺傳算法、蟻群算法等。

    實(shí)際公有云調(diào)度中,調(diào)度算法還需增加云服務(wù)商資源約束和租戶容量(即業(yè)務(wù))約束。

    5 小結(jié)

    本文調(diào)度算法考慮了租戶的收益,期望兼顧供需的利益,與側(cè)重云服務(wù)商利益的調(diào)度方法相比,本文算法貼近租戶業(yè)務(wù)運(yùn)營,更能體現(xiàn)云平臺集中利用資源對租戶專注業(yè)務(wù)的促進(jìn)作用,資源調(diào)度結(jié)果有助于均衡相關(guān)方利益。在實(shí)際情況中,存在租戶數(shù)可能極大、租戶的業(yè)務(wù)類型和運(yùn)營績效相差較大、租戶業(yè)務(wù)的時(shí)間敏感性強(qiáng)等問題,這些都將增加計(jì)算復(fù)雜性,降低調(diào)度效率,需要繼續(xù)深入研究。

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