云計(jì)算環(huán)境下基于用戶行為特征的資源分配策略

王晶 林益臣

摘要：人工智能技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展使得云計(jì)算課題研究更為深入，技術(shù)應(yīng)用更為成熟。而在云計(jì)算研究與應(yīng)用過(guò)程中，云計(jì)算資源分配模型的建構(gòu)是核心。在云計(jì)算資源分配中，往往根據(jù)用戶特征及行為訴求進(jìn)行資源的分配調(diào)度，而用戶特征及行為訴求分析主要集中在用戶物理性能評(píng)價(jià)、用戶活躍性評(píng)價(jià)、用戶信譽(yù)值評(píng)價(jià)三大方面。根據(jù)用戶行為特征的精準(zhǔn)分析，推行協(xié)作式內(nèi)容分發(fā)機(jī)制將帶來(lái)云計(jì)算平臺(tái)資源的科學(xué)分配，以保證云計(jì)算系統(tǒng)運(yùn)作的穩(wěn)定與成熟。該文主要就云計(jì)算環(huán)境下根據(jù)用戶特征及行為訴求的資源分配問(wèn)題進(jìn)行探討，明確用戶特征及行為訴求的判定依據(jù)，探明資源分配的有效策略，以減少云計(jì)算資源損耗，實(shí)現(xiàn)云任務(wù)的高效調(diào)度回應(yīng)。

關(guān)鍵詞：云計(jì)算;用戶行為;資源分配

中圖分類號(hào)：TP311? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2022）04-0092-03

作為新型的商業(yè)計(jì)算模式，云計(jì)算推行分布式并行處理模式，在云計(jì)算推廣應(yīng)用中需要重點(diǎn)解決的問(wèn)題是資源調(diào)度。資源調(diào)度效率對(duì)云計(jì)算環(huán)境工作性能有直接影響，目前主流的研究集中在啟發(fā)式智能算法的探討上，而智能算法往往以用戶行為特征的分析為依據(jù)，以指導(dǎo)云計(jì)算資源的科學(xué)分配，實(shí)現(xiàn)成本時(shí)間雙約束條件下資源調(diào)動(dòng)的有效化，真正解決資源分配中的沖突與糾紛，實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置與妥善分配。

1 云計(jì)算下的資源分配

云計(jì)算資源的科學(xué)分配是云計(jì)算系統(tǒng)運(yùn)作的關(guān)鍵，也是其服務(wù)用戶的核心所在。對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)，不需要兼顧計(jì)算系統(tǒng)，也無(wú)須關(guān)注系統(tǒng)部署細(xì)節(jié)問(wèn)題，其只需要向計(jì)算平臺(tái)發(fā)出資源請(qǐng)求并支付費(fèi)用，云計(jì)算即可為其提供相應(yīng)的使用資源[1]。在資源整合輸出的過(guò)程中，云計(jì)算系統(tǒng)以虛擬化技術(shù)為核心技術(shù)支持，完成底層硬件資源的優(yōu)化整合，將資源輸送到上層系統(tǒng)，供用戶使用?？梢哉f(shuō)，云計(jì)算價(jià)值發(fā)揮以資源的整合與調(diào)配為前提，資源管理的重要性不言而喻。本身云計(jì)算供應(yīng)商面向不同的用戶，見(jiàn)圖1 ，其需要尋求成本投入與多元用戶需求滿足之間的平衡，即最理想的成本投入對(duì)應(yīng)最高的用戶滿意度。供應(yīng)商不僅要解決成本與用戶之間的矛盾，也要關(guān)注資源的有限性，當(dāng)面臨資源枯竭時(shí)，必然要引發(fā)“分配大戰(zhàn)”。以博弈論思想解決分配沖突重點(diǎn)在于決定哪些訴求應(yīng)快速回應(yīng)及處理，哪些訴求可以暫緩處理。關(guān)注用戶行為差異，探明用戶差異性對(duì)資源分配策略的影響并解決資源分配負(fù)載協(xié)調(diào)等一系列問(wèn)題[2]，積極輔助計(jì)算需求源頭之用戶的分析，真正建構(gòu)資源分配模型，以用戶滿意度為模型建構(gòu)初衷，指導(dǎo)云計(jì)算系統(tǒng)在關(guān)注用戶行為特征、心理需求的基礎(chǔ)上指導(dǎo)資源的合理分配。

2 云計(jì)算環(huán)境下用戶行為特征分析

2.1 資源需求多樣且動(dòng)態(tài)化

云計(jì)算平臺(tái)資源整合并負(fù)責(zé)資源集中管理，聚焦用戶需求制定資源分配策略。其IaaS層抽象物理資源整合為資源體，解決物理層平臺(tái)異構(gòu)問(wèn)題，于邏輯層建構(gòu)“資源池”，如圖2。資源池內(nèi)資源多樣，按照種類科學(xué)劃分，同類資源基于邏輯合理性合并[3]，接受統(tǒng)一的調(diào)配與管理。用戶資源需求多樣，在資源分配時(shí)應(yīng)考慮多種資源分配最優(yōu)化問(wèn)題。假設(shè)資源對(duì)應(yīng)為大蛋糕，蛋糕上有巧克力、夾心餅干、水果等，需要根據(jù)用戶喜好差異，在切蛋糕時(shí)提供符合用戶口味的蛋糕塊。用戶提交的計(jì)算任務(wù)類型主要指數(shù)值計(jì)算、數(shù)據(jù)傳輸?shù)?，?duì)應(yīng)不同的需求側(cè)重，在資源分配時(shí)應(yīng)明確哪些是關(guān)鍵資源，確保用戶關(guān)鍵資源需求得以滿足。而關(guān)鍵資源基于任務(wù)屬性的不同也有不同的側(cè)重點(diǎn)。要明確關(guān)鍵資源并盡可能滿足用戶訴求的基礎(chǔ)上，尋求資源分配最優(yōu)化、效率最高的路徑支持。

用戶資源需求也呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)變化的特征，主要對(duì)應(yīng)兩種情形。一種情形為用戶于不同時(shí)間段提交相同的任務(wù)類型，但任務(wù)復(fù)雜程度有差異，當(dāng)系統(tǒng)獲取到系列任務(wù)時(shí)平臺(tái)開啟VCN，此時(shí)任務(wù)對(duì)應(yīng)的矩陣運(yùn)算規(guī)模不同，此時(shí)CPU與內(nèi)存資源成為資源的關(guān)鍵成分[4]，但具體的任務(wù)對(duì)關(guān)鍵資源需求側(cè)重不同，矩陣規(guī)模差異明顯，這使得任務(wù)類型雖一致，但計(jì)算復(fù)雜度不同，則對(duì)應(yīng)不同的資源需求，在資源分配處理時(shí)不得小覷。另一種為用戶于不同時(shí)間段提交不同的計(jì)算任務(wù)，本身任務(wù)類型差異明顯，計(jì)算復(fù)雜度、關(guān)鍵資源需求側(cè)重不同，資源分配時(shí)既要關(guān)注差異，又要做好差異矛盾的協(xié)調(diào)處理工作。

2.2 用戶資源分配的公平需求

在資源分配時(shí)所有的用戶都希望獲得應(yīng)有的尊重，而與尊重相對(duì)應(yīng)的是資源分配的公平性問(wèn)題，這也是評(píng)判資源分配是否合理的指標(biāo)之一，更關(guān)系到共享資源系統(tǒng)運(yùn)行質(zhì)量。在云計(jì)算環(huán)境下，資源分配的公平性對(duì)應(yīng)每個(gè)用戶能獲得相同的份額資源，直指資源的均分問(wèn)題[5]。在均分資源的過(guò)程中，雖然用戶獲取的資源數(shù)量體現(xiàn)了公平，但卻在一定程度上忽略用戶的真實(shí)資源訴求。對(duì)于需求量大的用戶來(lái)說(shuō)，均分資源導(dǎo)致其資源使用訴求得不到有效滿足，而對(duì)于需求量小的用戶來(lái)說(shuō)，又造成資源的浪費(fèi)。如何協(xié)調(diào)兩者之間的矛盾，同時(shí)兼顧資源分配的公平性是資源分配策略制定中應(yīng)重點(diǎn)思考的問(wèn)題。有學(xué)者指出，在資源分配公平性問(wèn)題的處理上應(yīng)關(guān)注兩方面內(nèi)容，一方面，每個(gè)人都享有相同的享受資源分配的權(quán)利，一視同仁。另一方面，對(duì)于社會(huì)經(jīng)濟(jì)中的不平等問(wèn)題有效的處理思路為使最弱勢(shì)的個(gè)體或者群體獲得最大的利益補(bǔ)償，讓所有人享受均等的資源供應(yīng)。等量的資源分配讓總公平值不會(huì)減少，而資源的公平性分配并不絕對(duì)等同于均分，對(duì)于資源需求量大群體應(yīng)給予其更多的資源支持，均分的是機(jī)會(huì)，不是資源。

2.3 用戶行為特征的判定

通過(guò)用戶訴求的分析，并結(jié)合用戶物理性能、活躍度以及信譽(yù)度進(jìn)行用戶情況的綜合評(píng)估，以方便找到最佳的服務(wù)用戶，提高用戶服務(wù)質(zhì)量?；谟脩籼卣鬟M(jìn)行資源分配需要以建構(gòu)閉環(huán)系統(tǒng)模型為前提，模型見(jiàn)圖3，以云資源數(shù)據(jù)中心為紐帶分別連接云資源供應(yīng)商和云用戶，其中數(shù)據(jù)中心與云資源供應(yīng)商以注冊(cè)方式關(guān)聯(lián)，數(shù)據(jù)中心與用戶以選擇方式關(guān)聯(lián)，而供應(yīng)商與用戶之間是雙向互動(dòng)關(guān)系，資源調(diào)配及使用反饋構(gòu)成互動(dòng)關(guān)系。用戶的行為能力會(huì)直接借助反饋渠道傳遞給供應(yīng)商，用戶以選擇方式影響數(shù)據(jù)中心的運(yùn)轉(zhuǎn)。云計(jì)算出于服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化的考慮，會(huì)選擇行為更好的用戶作為核心服務(wù)用戶，實(shí)現(xiàn)輻射服務(wù)的優(yōu)化。一般對(duì)于物理性能弱、帶寬狀況差的用戶和奉獻(xiàn)精神差的用戶，不考慮將其發(fā)展為服務(wù)用戶。信譽(yù)度不佳的用戶其可信度較低，很難保證其當(dāng)選為服務(wù)用戶后能為組內(nèi)其他用戶提供穩(wěn)定的服務(wù)，也必須剔除。

3 云計(jì)算環(huán)境下基于用戶行為特征的資源分配策略——協(xié)作式分配策略

在明確用戶資源獲取與使用訴求特征后，根據(jù)用戶行為特征進(jìn)行云計(jì)算資源的科學(xué)分配。應(yīng)嘗試協(xié)作式資源分配方法，基于用戶評(píng)價(jià)量化排序結(jié)果，以擾動(dòng)粒子群優(yōu)化算法為指導(dǎo)完成用戶數(shù)量擬定，最終指導(dǎo)內(nèi)容的協(xié)作式分配，進(jìn)行資源的輸出。其具體的執(zhí)行流程為，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的初始化處理，明確用戶行為特征，選取需求相近、位置相近的用戶加以連接[6]，構(gòu)成同類需求用戶組，以此作為資源分配模型建構(gòu)的初始支持，進(jìn)行單一用戶活躍度、物理性強(qiáng)弱和信譽(yù)度優(yōu)劣的三維分析，根據(jù)具體算法計(jì)算用戶的綜合效用值。并將其存儲(chǔ)到集合體中，將集合體中的單一用戶進(jìn)行綜合效用值大小的排序。初始粒子群讓粒子目標(biāo)函數(shù)有具體的適應(yīng)度，找到粒子群中處于非支配地位的粒子，并將其轉(zhuǎn)移到非支配集合中，根據(jù)上一階段得出的適度值結(jié)合個(gè)體極值、全局極值選擇策略，明確各粒子的個(gè)體極值與全局極值，依據(jù)進(jìn)化方程及時(shí)更新粒子位置，確保粒子在個(gè)體極值和全局極值的影響下向全局極值收斂。進(jìn)一步著手粒子分列排序與密度距離排序，根據(jù)密度距離調(diào)整非支配集中的個(gè)體，并將其保存到外部集中。假設(shè)粒子進(jìn)化相對(duì)停滯，且達(dá)到擾動(dòng)閾值，應(yīng)讓個(gè)體極值與全局極值以均勻隨機(jī)函數(shù)為依據(jù)進(jìn)行擾動(dòng)，將非劣解移動(dòng)到外部集合中。當(dāng)粒子進(jìn)化穩(wěn)定得到最優(yōu)解，獲取非劣Pareto解集，完成資源分配。根據(jù)Pareto解集確定合適的NS值，將含有用戶綜合效用值的集合中的前NS個(gè)用戶判斷為服務(wù)用戶，將其他用戶定義為非服務(wù)用戶，對(duì)服務(wù)用戶進(jìn)行資源的協(xié)作分發(fā)。協(xié)作式資源分配策略應(yīng)以發(fā)展思維動(dòng)態(tài)關(guān)注用戶的活躍度、信譽(yù)度。

從資源調(diào)度框架（圖4）可知，用戶終端Agent 負(fù)責(zé)本地用戶行為信息的采集，及時(shí)傳輸給供應(yīng)商，匯總后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，支持歷史數(shù)據(jù)的對(duì)比分析，以了解用戶物理性能、活躍性與信譽(yù)度，并進(jìn)行量化排名。使用分布模型針對(duì)用戶時(shí)間片斷 Ts 中工作狀態(tài)與心理預(yù)期任務(wù)定性刻畫時(shí)間。最終用戶行為數(shù)據(jù)以唯一服務(wù)類別編碼形式由云計(jì)算綜合控制中心策略管理模塊進(jìn)行調(diào)控。使用有效算法明確成本投入最少情況下云計(jì)算系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的服務(wù)用戶數(shù)量，并選擇集合中前NS個(gè)用戶定義為服務(wù)用戶，開展資源的協(xié)作分配。簡(jiǎn)言之，資源分配策略評(píng)估用戶物理性能、活躍性[7]，并引入信用機(jī)制指導(dǎo)服務(wù)用戶的科學(xué)選擇，按一系列的算法步驟和操作流程進(jìn)行服務(wù)用戶資源的科學(xué)分配。

4 資源分配未來(lái)走勢(shì)及努力方向

云計(jì)算環(huán)境下的資源調(diào)分配極為復(fù)雜，而基于用戶行為特征進(jìn)行資源的分配必須確保對(duì)服務(wù)用戶的工作習(xí)慣有清晰的了解，明確用戶行為特征信息，只有真正了解用戶訴求，才能提升用戶滿意度，又避免資源分配中不同用戶之間的矛盾沖突[8]，同時(shí)降低云計(jì)算系統(tǒng)資源分配操作成本。從當(dāng)前技術(shù)研究與應(yīng)用情況看，基于用戶行為特征進(jìn)行云計(jì)算環(huán)境下資源的科學(xué)分配是必然趨勢(shì)，通過(guò)用戶行為規(guī)律的探討以指導(dǎo)資源個(gè)性化調(diào)度，真正滿足用戶個(gè)性化的資源服務(wù)訴求，讓資源分配調(diào)度更優(yōu)，進(jìn)一步提升用戶滿意度。云計(jì)算環(huán)境下的基于用戶行為特征分析的資源分配也應(yīng)深入探討下去，一方面要完善與資源配置相關(guān)用戶行為信息收集與挖掘模型的建構(gòu)，以用戶行為信息模型的完善建構(gòu)提升用戶行為特征分析的準(zhǔn)確性，真正了解用戶期望。另一方面，要繼續(xù)創(chuàng)新資源分配模式，推出更優(yōu)化的資源分配策略，讓不同類型資源分配策略對(duì)應(yīng)不同的用戶資源使用場(chǎng)景，讓資源分配與用戶需求無(wú)縫對(duì)接，特別是要補(bǔ)充最優(yōu)分配策略映射表，實(shí)現(xiàn)云計(jì)算環(huán)境下系統(tǒng)不同粒度資源分配策略的推陳出新。

5 結(jié)束語(yǔ)

在云計(jì)算研究中資源分配策略是繞不開的話題。研究人員也提出了多種資源共享與分配策略構(gòu)想，其中也包括基于用戶行為特征進(jìn)行資源分配的策略，根據(jù)對(duì)用戶行為特征的分析與用戶群體的判斷，明確不同用戶群體的資源獲取訴求和偏好，以用戶群像和個(gè)體畫像的繪制進(jìn)行資源分配，讓訴求與服務(wù)輸出相對(duì)應(yīng)，這種協(xié)同處理方式實(shí)現(xiàn)不同時(shí)間段內(nèi)用戶任務(wù)提交規(guī)律的預(yù)測(cè)，評(píng)估用戶期望完成時(shí)間，讓云計(jì)算系統(tǒng)資源分配科學(xué)化、調(diào)整動(dòng)態(tài)化，將實(shí)現(xiàn)用戶滿意度的提升，也帶來(lái)任務(wù)完成效益的最大化。

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收稿日期：2021-10-25

作者簡(jiǎn)介：王晶（1991—），女，河北承德人，助教，碩士，研究方向?yàn)樵朴?jì)算;林益臣（1994—），男（滿族），遼寧撫順人，通信作者，助教，碩士，研究方向?yàn)橄乱淮ヂ?lián)網(wǎng)。