專利名稱：一種云環(huán)境數(shù)據(jù)中心多維資源調(diào)度系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于云計(jì)算領(lǐng)域，具體涉及一種云環(huán)境數(shù)據(jù)中心多維資源調(diào)度系統(tǒng)及方法，用于對(duì)云計(jì)算多租戶環(huán)境下數(shù)據(jù)中心池化資源的高效調(diào)度。
背景技術(shù)：
隨著信息產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及，IT基礎(chǔ)設(shè)施作為信息服務(wù)能力提供的運(yùn)行平臺(tái)起到了至關(guān)重要的作用。急劇攀升的IT資源需求與單一昂貴的資源提供方式之間的矛盾，使傳統(tǒng)IT產(chǎn)業(yè)高成本、低效率、高能耗的問題面臨著前所未有的嚴(yán)峻 挑戰(zhàn)。研究報(bào)告表明，數(shù)據(jù)中心每年的投入成本中有超過50%的資金開銷用于基礎(chǔ)設(shè)施的電能和制冷消耗，而服務(wù)器的資源平均利用率卻僅僅維持在15% -30%左右，并且預(yù)計(jì)到2011年70%以上的美國(guó)企業(yè)數(shù)據(jù)中心將切實(shí)面臨與場(chǎng)地、能耗或成本有關(guān)的困擾。由此可知，現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心迫切需要降低基礎(chǔ)設(shè)施的投入與維護(hù)，實(shí)現(xiàn)資本效益的最大化。在谷歌 2006 年首次提出云計(jì)算(請(qǐng)參考 Cloud Computing, http://en.wikipedia.org/wiki/Cloud computing)概念之后，由于以基于虛擬化技術(shù)支撐的共享資源池高度復(fù)用、靈活可擴(kuò)展等為核心的資源提供模式正好符合了當(dāng)前信息產(chǎn)業(yè)高效融合的發(fā)展趨勢(shì)，因此基于云環(huán)境的資源管理機(jī)制受到工業(yè)界和學(xué)術(shù)界越來越多的重點(diǎn)關(guān)注和深入研究。云計(jì)算提供了新型計(jì)算模式，而虛擬化數(shù)據(jù)中心作為云計(jì)算的實(shí)現(xiàn)手段，良好的支持了多租戶的系統(tǒng)架構(gòu)。多租戶模式允許不同的用戶各自提交不同的應(yīng)用請(qǐng)求，但是底層的公共池化資源卻是一致化共享的，于是造成了共享與多租戶差異化需求之間的矛盾，一種良好的解決手段就是利用虛擬化技術(shù)設(shè)計(jì)高效的多維資源調(diào)度策略。虛擬化技術(shù)實(shí)現(xiàn)了底層物理基礎(chǔ)設(shè)施和上層操作系統(tǒng)、應(yīng)用軟件的解耦合，為IT資源的利用率和靈活性需求提供了最大化技術(shù)保障。作為虛擬化管理的主要組成部分，虛擬機(jī)管理層面(VMM, Virtual Machine Management)主要負(fù)責(zé)對(duì)封裝好的虛擬機(jī)單元發(fā)送相應(yīng)指令，完成虛擬化進(jìn)程的創(chuàng)建、虛擬機(jī)遷移和共享資源的撤銷與回收等。作為應(yīng)用請(qǐng)求的承載實(shí)體，VMM對(duì)虛擬機(jī)單元的調(diào)度控制直接表現(xiàn)為對(duì)應(yīng)用請(qǐng)求和共享資源的管理，基于虛擬化技術(shù)的服務(wù)器聚合正是解決這一現(xiàn)狀的最直接、最有效手段，通過允許多臺(tái)虛擬機(jī)在同一物理宿主服務(wù)器上同時(shí)運(yùn)行，能夠明顯降低空載或低載服務(wù)器的數(shù)量，從而達(dá)到節(jié)省能耗的目的?，F(xiàn)有的致力于提供高效調(diào)度方案的研究成果中存在著一定的局限性。首先，這類策略在制定異構(gòu)應(yīng)用的調(diào)度策略或組合方案時(shí)，通常會(huì)以單一類型資源為分配對(duì)象，或者采用形式化方法將系統(tǒng)資源抽象作為獨(dú)立的能力單位。如文獻(xiàn)(M.Aron，P. Druschel,and W. Zwaenepoel, “Cluster reserves a mechanismfor resource management incluster-based network servers,，，in Proc. ofthe ACM SIGMETRICS, Jun. 2000.)的作者將服務(wù)器視為整體資源進(jìn)行分配，文獻(xiàn)(P. Padala, K. Shin, X. Zhu, M. Uysal, Z. Wang,S.Singhal, A. Merchant, and K. Salem, “Adaptive control of virtualized resourcesin utilitycomputing environments,，，in Proc. of the 2nd ACM SIGOPS/EuroSys)米用了類似的資源抽象方法。這些資源描述方式在資源虛擬化場(chǎng)景下缺少一定的實(shí)際部署意義，其資源建模方法不能準(zhǔn)確地抽象多樣化應(yīng)用對(duì)系統(tǒng)資源的異構(gòu)請(qǐng)求。這種請(qǐng)求需要同時(shí)消耗不同類型的各種資源(如CPU的計(jì)算能力、內(nèi)存、存儲(chǔ)空間和網(wǎng)絡(luò)帶寬等)，同時(shí)又具有各自需求偏好的特殊性。其次，另一些研究者(如A. Singh, M. KorupoIu,and D. Mohapatra，“Serverstoragevirtualization : Integration and load balancingin data centers，，’ in Proc. of Supercomputing，2008 ；B. B. Khoo，B. Veeravalli，T.Hung, and C.W. S. See, uk multi-dimensional scheduling scheme in a Gridcomputingenvironment，，，Journal of Parallel and Distributed Computing，2007 ;M. N. Garofalakis and Y. E. Ioannidis，“Multidimensional resourcescheduling forparallel queries，，，in Proc. of ACM SIGMOD，1996 ;Bo Li，Jianxin Li，JinpengHuai，TianyuWo, Qin Li，Liang Zhong， " EnaCloud AnEnergy-Saving Application LivePlacement Approach for Cloud ComputingEnvironments, " cloud，pp. 17-24，2009IEEEInternational Conference onCloud Computing, 2009)嘗試在調(diào)度中引入多種資源能力這一因素，但他們是從分配可行性角度將單維的約束條件拓展成為多維約束，即單純作為規(guī)劃問題的邊界條件，而沒有將多維資源的效用作為資源分配策略的目標(biāo)，同時(shí)忽視了多 種資源之間共耗的相互依賴關(guān)系和異構(gòu)應(yīng)用資源偏好對(duì)系統(tǒng)利用水平的影響。研究成果(A. Singh, M. Korupolu, and D. Mohapatra, iiServerstoragevirtualization -Integrationand load balancing in data centers，，，in Proc. of Supercomputing，2008)提出了一種虛擬機(jī)布署方案來解決層次式的多維資源約束問題，從而避免特定虛擬環(huán)境下出現(xiàn)的熱點(diǎn)問題。文獻(xiàn)(B. B. Khoo，B. Veeravalli，T. Hung，and C.W.S.See，“A multi-dimensionalschedulingscheme in a Grid computing environment, ” Journal of ParallelandDistributed Computing, 2007)則是在網(wǎng)格計(jì)算環(huán)境下，提出了一種通過使用無(wú)量綱計(jì)算指標(biāo)來滿足任務(wù)多維資源需求的方法。文獻(xiàn)(Bo Li，Jianxin Li，JinpengHuai,TianyuWo, Qin Li，Liang Zhong, " EnaCloud An Energy-SavingApplication LivePlacement Approach for Cloud Computing Environments，" cloud，pp. 17-24，2009IEEEInternational Conference on Cloud Computing, 2009)重點(diǎn)研究了同構(gòu)虛擬資源平臺(tái)上的異構(gòu)應(yīng)用性能調(diào)度。還有些技術(shù)解決多維約束的資源分配時(shí)釆用的建模方法是著名的向量背包/裝箱模型。如EnaCloud(Bo Li,Jianxin Li，JinpengHuai，TianyuWo，Qin Li,LiangZhong, " EnaCloud An Energy-Saving Application Live Placement Approach forCloudComputing Environments, " cloud，pp. 17-24，2009IEEE InternationalConference onCloud Comput ing, 2009)提出了一種實(shí)時(shí)置換的虛擬機(jī)放置策略，該模型假設(shè)所有云環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施中的計(jì)算節(jié)點(diǎn)是同構(gòu)的，從而將該虛擬機(jī)放置問題映射為標(biāo)準(zhǔn)的裝箱問題。調(diào)度中將占用資源較多的虛擬機(jī)與占用資源較少的虛擬機(jī)相交換，從而起到提高服務(wù)器整合效果的目的。一般說來，向量背包問題都假設(shè)每一個(gè)容器具有相同的性質(zhì)即同構(gòu)同量。然而這種假設(shè)在資源共享的云計(jì)算環(huán)境下往往并不適用，因?yàn)樵谟布蚕憝h(huán)境下通常是由虛擬機(jī)充當(dāng)“容器”的角色，而虛擬機(jī)的資源大小可以通過虛擬化技術(shù)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的重新分配。相對(duì)而言，在解決虛擬化資源調(diào)度問題時(shí)，不僅要考慮應(yīng)用性能，還要結(jié)合請(qǐng)求中的資源偏好以及資源池中不同資源的稀缺狀況制定分配方案。綜上所述，當(dāng)前的數(shù)據(jù)中心內(nèi)資源調(diào)度機(jī)制在承載多租戶的異構(gòu)性方面都存在一定缺陷，不能很好地滿足基于云環(huán)境數(shù)據(jù)中心對(duì)資源高效共享的需求。具體來說，目前的數(shù)據(jù)中心資源管理通常關(guān)注一種主要資源的供需情況，忽略了多維資源同時(shí)被用戶應(yīng)用所請(qǐng)求的復(fù)雜狀況。虛擬化技術(shù)本身也是多維度資源虛擬化的綜合，其中包括了計(jì)算能力，如CPU的虛擬化，存儲(chǔ)虛擬化，內(nèi)存虛擬化和網(wǎng)絡(luò)虛擬化等多個(gè)方面，就服務(wù)器聚合的角度來看，任何一個(gè)維度的資源容量如果不能夠滿足用戶應(yīng)用的請(qǐng)求，則該應(yīng)用請(qǐng)求就不能被部署在候選服務(wù)器上，或者不能被該數(shù)據(jù)中心管理域接受。因此，充分且均衡地利用多維度的底層共享資源，能夠有效的減少由于單一維度資源容量約束所導(dǎo)致的隱形資源浪費(fèi)現(xiàn)象。該場(chǎng)景(指的是不同租戶提交需求各異的資源請(qǐng)求，且資源請(qǐng)求中不僅是包含一種資源類型，而是同時(shí)包含多種類型的資源。)的形象化描述如下所示以CPU和內(nèi)存兩維資源為例，假設(shè)當(dāng)前有四位租戶提交了需求各異的資源請(qǐng)求(分別標(biāo)記為1，2，3，4，其中橫坐標(biāo)為CPU單位，縱坐標(biāo)為內(nèi)存單位)，如圖I所示。傳統(tǒng)以一種資源供需為單視角的調(diào)度算法，通常會(huì)產(chǎn)生如圖2-1所示的結(jié)果。圖中斜線部分表示剩余資源，且該剩余資源不能滿足任何用戶的資源請(qǐng)求數(shù)量。圖2-1中雖然內(nèi)存被充分利用，但CPU資源剩余較多且因內(nèi)存容量無(wú)幾而無(wú)法同時(shí)利用，隱形浪費(fèi)現(xiàn)象較為嚴(yán)重。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于解決上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的難題，提供一種云環(huán)境數(shù)據(jù)中心多維資源調(diào)度系統(tǒng)及方法，其是基于多屬性決策方法的，旨在根據(jù)用戶提交的應(yīng)用請(qǐng)求，充分利用多維資源的互補(bǔ)特性，實(shí)現(xiàn)各維度資源近似同步速率的均衡消耗，減少由于資源容量約束引起的隱形資源浪費(fèi)，提高數(shù)據(jù)中心綜合利用率，降低IT系統(tǒng)成本。本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的一種云環(huán)境數(shù)據(jù)中心多維資源調(diào)度系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括用戶提交應(yīng)用請(qǐng)求模塊、資源狀態(tài)采集模塊、資源調(diào)度模塊、應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列模塊和虛擬化物理資源池；所述用戶提交應(yīng)用請(qǐng)求模塊用于接收用戶提交的應(yīng)用請(qǐng)求；所述資源狀態(tài)采集模塊用于采集實(shí)時(shí)狀態(tài)信息，并將所述實(shí)時(shí)狀態(tài)信息提交到所述資源調(diào)度模塊；所述實(shí)時(shí)狀態(tài)信息包括所述虛擬化物理資源池中的多維資源的狀態(tài)信息、用戶提交應(yīng)用請(qǐng)求模塊中的當(dāng)前狀態(tài)下的應(yīng)用請(qǐng)求集合和應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列模塊中的應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列的信息；所述資源調(diào)度模塊一方面對(duì)所述資源狀態(tài)采集模塊提交的應(yīng)用請(qǐng)求集合進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序得到應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，并將該應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列輸出給所述應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列模塊，另一方面根據(jù)應(yīng)用請(qǐng)求的優(yōu)先級(jí)進(jìn)行資源分配完成調(diào)度，然后更新原有虛擬化物理資源池中的多維資源的狀態(tài)信息；所述應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列模塊用于保存所述應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列；所述虛擬化物理資源池用于將多維資源進(jìn)行池化抽象并提供服務(wù)。一種利用所述云環(huán)境數(shù)據(jù)中心多維資源調(diào)度系統(tǒng)進(jìn)行資源調(diào)度的方法，所述方法首先檢測(cè)所述資源狀態(tài)采集模塊采集到的虛擬化物理資源池中的多維資源的狀態(tài)信息和用戶提交應(yīng)用請(qǐng)求模塊中的當(dāng)前狀態(tài)下的應(yīng)用請(qǐng)求集合，然后利用多屬性決策的應(yīng)用優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法，定義適用于虛擬化物理資源池中當(dāng)前多維資源的狀態(tài)均衡消耗的應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，最后將優(yōu)先級(jí)最高且滿足資源約束的應(yīng)用請(qǐng)求提交到云環(huán)境數(shù)據(jù)中心來執(zhí)行。所述方法包括以下步驟(I)所述資源調(diào)度模塊接收所述資源狀態(tài)采集模塊實(shí)時(shí)采集到的當(dāng)前應(yīng)用請(qǐng)求集合及虛擬化物理資源池中的多維資源的狀態(tài)信息；(2)所述資源調(diào)度模塊檢測(cè)當(dāng)前應(yīng)用請(qǐng)求集合中的所有待調(diào)度的應(yīng)用請(qǐng)求是否滿足資源約束，若都不滿足資源約束，則說明當(dāng)前應(yīng)用請(qǐng)求集合中的所有應(yīng)用請(qǐng)求都不能被調(diào)度到云環(huán)境數(shù)據(jù)中心來執(zhí)行，轉(zhuǎn)入步驟￠);否則轉(zhuǎn)入步驟(3)；(3)所述資源調(diào)度模塊根據(jù)多屬性決策的應(yīng)用優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法對(duì)所有待調(diào)度的應(yīng)用請(qǐng)求按照優(yōu)先級(jí)由高至低的順序進(jìn)行排序得到應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，將該應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列中具有最高優(yōu)先級(jí)的應(yīng)用請(qǐng)求作為當(dāng)前候選應(yīng)用請(qǐng)求； (4)判斷所述當(dāng)前候選應(yīng)用請(qǐng)求是否滿足資源約束，若滿足資源約束，則調(diào)度該當(dāng)前候選應(yīng)用請(qǐng)求，然后更新當(dāng)前應(yīng)用請(qǐng)求集合和虛擬化物理資源池中的多維資源的狀態(tài)信息，返回步驟(I);若不滿足資源約束則轉(zhuǎn)入步驟(5)；(5)對(duì)所述當(dāng)前候選應(yīng)用請(qǐng)求進(jìn)行標(biāo)記，然后跳過該當(dāng)前候選應(yīng)用請(qǐng)求，并將優(yōu)先級(jí)次高的應(yīng)用請(qǐng)求作為當(dāng)前候選應(yīng)用請(qǐng)求，然后返回步驟(4)；(6)結(jié)束，退出調(diào)度。所述步驟(3)中的所述根據(jù)多屬性決策的應(yīng)用優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法得到應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列具體如下(31)所述資源調(diào)度模塊在接收到所述資源狀態(tài)采集模塊實(shí)時(shí)采集到的當(dāng)前應(yīng)用請(qǐng)求集合及虛擬化物理資源池中的多維資源的狀態(tài)信息后，將它們轉(zhuǎn)化為原始決策矩陣首先定義云環(huán)境數(shù)據(jù)中心具有m類基礎(chǔ)資源，虛擬化物理資源池的容量表示為向量R =〈ri. . . rm>，其中&是第j類資源的總量；若該云環(huán)境數(shù)據(jù)中心承載η個(gè)應(yīng)用，那么應(yīng)用請(qǐng)求集合表示為Tap = (APAi;每個(gè)應(yīng)用所要執(zhí)行的任務(wù)都需要一定數(shù)量的資源，那么應(yīng)用i所要執(zhí)行的任務(wù)的資源需求向量表示為qi = <qia· . .，qi,j，. . .，q^〉,其中Qi, j表示應(yīng)用i的任務(wù)對(duì)j類型資源的需求數(shù)量；對(duì)于用戶提交的應(yīng)用請(qǐng)求集合TAP，每個(gè)應(yīng)用類型APi構(gòu)成矩陣中的行項(xiàng)，即將η個(gè)應(yīng)用映射為η類候選決策方案{AJ ;每類所述基礎(chǔ)資源構(gòu)成矩陣中的列項(xiàng)，即m類資源作為候選決策方案Ai的m維屬性，因此每個(gè)應(yīng)用所執(zhí)行任務(wù)的各種類型資源需求即作為該候選決策方案的各維屬性的賦值；若某一應(yīng)用請(qǐng)求中不需要某一維度的資源，則將矩陣中對(duì)應(yīng)的該元素置為O ;這樣得到原始決策矩陣D = (Xi,」)幽(I 彡 i 彡 η, I 彡 j 彡 m),其中Xi,」表示候選決策方案AiGAJ中的一個(gè)元素)在屬性Xj上的取值，即賦值為 Qi, j ;(32)標(biāo)準(zhǔn)化變換對(duì)所述原始決策矩陣中每一列元素通過極差變換的方式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換，獲得標(biāo)準(zhǔn)化矩陣r'
—/▽r'u=^—長(zhǎng)(I)
J j ■, J(I)式中，/；指的是矩陣第j列中最大的數(shù)值/指的是矩陣第j列中最小的數(shù)值，其他字母含義與前文中相同；
(33)矩陣歸一化將標(biāo)準(zhǔn)化矩陣r’ ,, j中的每一列元素通過歸一化處理得到歸一化矩陣R=
權(quán)利要求
1.一種云環(huán)境數(shù)據(jù)中心多維資源調(diào)度系統(tǒng)，其特征在于所述系統(tǒng)包括用戶提交應(yīng)用請(qǐng)求模塊、資源狀態(tài)采集模塊、資源調(diào)度模塊、應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列模塊和虛擬化物理資源池；所述用戶提交應(yīng)用請(qǐng)求模塊用于接收用戶提交的應(yīng)用請(qǐng)求；所述資源狀態(tài)采集模塊用于采集實(shí)時(shí)狀態(tài)信息，并將所述實(shí)時(shí)狀態(tài)信息提交到所述資源調(diào)度模塊；所述實(shí)時(shí)狀態(tài)信息包括所述虛擬化物理資源池中的多維資源的狀態(tài)信息、用戶提交應(yīng)用請(qǐng)求模塊中的當(dāng)前狀態(tài)下的應(yīng)用請(qǐng)求集合和應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列模塊中的應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列的信息；所述資源調(diào)度模塊一方面對(duì)所述資源狀態(tài)采集模塊提交的應(yīng)用請(qǐng)求集合進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序得到應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，并將該應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列輸出給所述應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列模塊，另一方面根據(jù)應(yīng)用請(qǐng)求的優(yōu)先級(jí)進(jìn)行資源分配完成調(diào)度，然后更新原有虛擬化物理資源池中的多維資源的狀態(tài)信息；所述應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列模塊用于保存所述應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列；所述虛擬化物理資源池用于將多維資源進(jìn)行池化抽象并提供服務(wù)。
2.一種利用權(quán)利要求I所述云環(huán)境數(shù)據(jù)中心多維資源調(diào)度系統(tǒng)進(jìn)行資源調(diào)度的方法，其特征在于所述方法首先檢測(cè)所述資源狀態(tài)采集模塊采集到的虛擬化物理資源池中的多維資源的狀態(tài)信息和用戶提交應(yīng)用請(qǐng)求模塊中的當(dāng)前應(yīng)用請(qǐng)求集合，然后利用多屬性決策的應(yīng)用優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法，定義適用于虛擬化物理資源池中當(dāng)前多維資源的狀態(tài)均衡消耗的應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，最后將優(yōu)先級(jí)最高且滿足資源約束的應(yīng)用請(qǐng)求提交到云環(huán)境數(shù)據(jù)中心來執(zhí)行。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的資源調(diào)度的方法，其特征在于所述方法包括以下步驟(1)所述資源調(diào)度模塊接收所述資源狀態(tài)采集模塊實(shí)時(shí)采集到的當(dāng)前應(yīng)用請(qǐng)求集合及虛擬化物理資源池中的多維資源的狀態(tài)信息；(2)所述資源調(diào)度模塊檢測(cè)當(dāng)前應(yīng)用請(qǐng)求集合中的所有待調(diào)度的應(yīng)用請(qǐng)求是否滿足資源約束，若都不滿足資源約束，則轉(zhuǎn)入步驟(6);否則轉(zhuǎn)入步驟(3)；(3)所述資源調(diào)度模塊根據(jù)多屬性決策的應(yīng)用優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法對(duì)所有待調(diào)度的應(yīng)用請(qǐng)求按照優(yōu)先級(jí)由高至低的順序進(jìn)行排序得到應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，將該應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列中具有最高優(yōu)先級(jí)的應(yīng)用請(qǐng)求作為當(dāng)前候選應(yīng)用請(qǐng)求；(4)判斷所述當(dāng)前候選應(yīng)用請(qǐng)求是否滿足資源約束，若滿足資源約束，則調(diào)度該當(dāng)前候選應(yīng)用請(qǐng)求，然后更新當(dāng)前應(yīng)用請(qǐng)求集合和虛擬化物理資源池中的多維資源的狀態(tài)信息，返回步驟(I);若不滿足資源約束則轉(zhuǎn)入步驟(5)；(5)對(duì)所述當(dāng)前候選應(yīng)用請(qǐng)求進(jìn)行標(biāo)記，然后跳過該當(dāng)前候選應(yīng)用請(qǐng)求，并將優(yōu)先級(jí)次高的應(yīng)用請(qǐng)求作為當(dāng)前候選應(yīng)用請(qǐng)求，然后返回步驟(4)；(6)結(jié)束，退出調(diào)度。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的資源調(diào)度方法，其特征在于所述步驟(3)中的所述多屬性決策的應(yīng)用優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法具體如下(31)所述資源調(diào)度模塊在接收到所述資源狀態(tài)采集模塊實(shí)時(shí)采集到的當(dāng)前應(yīng)用請(qǐng)求集合及虛擬化物理資源池中的多維資源的狀態(tài)信息后，將它們轉(zhuǎn)化為原始決策矩陣首先定義云環(huán)境數(shù)據(jù)中心具有m類基礎(chǔ)資源，虛擬化物理資源池的容量表示為向量RCN 102932279 A_權(quán)利要求書_ _2/3 頁(yè)=〈IV . . rm>，其中ri是第j類資源的總量；若該云環(huán)境數(shù)據(jù)中心承載η個(gè)應(yīng)用，那么應(yīng)用請(qǐng)求集合表示為Tap = (APi 11彡i彡η};應(yīng)用i所要執(zhí)行的任務(wù)的資源需求向量表示為Qi=<qi;i . . .，Qijjj . . .，qi,m>，其中qi,j表示應(yīng)用i的任務(wù)對(duì)j類型資源的需求數(shù)量；對(duì)于用戶提交的應(yīng)用請(qǐng)求集合TAP，每個(gè)應(yīng)用類型APi構(gòu)成矩陣中的行項(xiàng)，即將η個(gè)應(yīng)用映射為η類候選決策方案{AJ ;每類所述基礎(chǔ)資源構(gòu)成矩陣中的列項(xiàng)，即m類資源作為候選決策方案Ai的m維屬性，因此每個(gè)應(yīng)用所執(zhí)行任務(wù)的各種類型資源需求即作為該候選決策方案的各維屬性的賦值；若某一應(yīng)用請(qǐng)求中不需要某一維度的資源，則將矩陣中對(duì)應(yīng)的該元素置為O ;這樣得到原始決策矩陣D = (Xi,」)_(1 彡 i 彡 η, I 彡 j 彡 m),其中Xy表示候選決策方案Ai在屬性Xj上的取值，即賦值為qi, j ；(32)標(biāo)準(zhǔn)化變換對(duì)所述原始決策矩陣中每一列元素通過極差變換的方式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換，獲得標(biāo)準(zhǔn)化矩陣r' ,,j
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的資源調(diào)度方法，其特征在于所述步驟(2)中的所述檢測(cè)當(dāng)前應(yīng)用請(qǐng)求集合中的所有待調(diào)度的應(yīng)用請(qǐng)求是否滿足資源約束和步驟(4)中的所述判斷所述當(dāng)前候選應(yīng)用請(qǐng)求是否滿足資源約束都是這樣實(shí)現(xiàn)的如果虛擬化物理資源池中的可用的資源的數(shù)量大于所述應(yīng)用請(qǐng)求所需要的資源數(shù)量，則滿足資源約束，否則不滿足資源約束。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的資源調(diào)度方法，其特征在于所述步驟(4)中的所述更新當(dāng)前應(yīng)用請(qǐng)求集合和虛擬化物理資源池中的多維資源的狀態(tài)信息是這樣實(shí)現(xiàn)的將已經(jīng)被調(diào)度的應(yīng)用請(qǐng)求從當(dāng)前應(yīng)用請(qǐng)求集合中刪除；將虛擬化物理資源池中的各種類型的資源在原數(shù)值的基礎(chǔ)上分別減去被調(diào)度應(yīng)用請(qǐng)求所需要的資源數(shù)量。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種云環(huán)境數(shù)據(jù)中心多維資源調(diào)度系統(tǒng)及方法，屬于云計(jì)算領(lǐng)域。本發(fā)明系統(tǒng)包括用戶提交應(yīng)用請(qǐng)求模塊、資源狀態(tài)采集模塊、資源調(diào)度模塊、應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列模塊和虛擬化物理資源池；本發(fā)明方法首先檢測(cè)所述資源狀態(tài)采集模塊采集到的虛擬化物理資源池中的多維資源的狀態(tài)信息和用戶提交應(yīng)用請(qǐng)求模塊中的當(dāng)前應(yīng)用請(qǐng)求集合，然后利用多屬性決策的應(yīng)用優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法，定義適用于虛擬化物理資源池中當(dāng)前多維資源的狀態(tài)均衡消耗的應(yīng)用請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，最后將優(yōu)先級(jí)最高且滿足資源約束的應(yīng)用請(qǐng)求提交到云環(huán)境數(shù)據(jù)中心來執(zhí)行。
文檔編號(hào)H04L12/861GK102932279SQ20121042622
公開日2013年2月13日 申請(qǐng)日期2012年10月30日 優(yōu)先權(quán)日2012年10月30日
發(fā)明者雙鍇, 孫鑫, 徐鵬, 王玉龍, 蘇森 申請(qǐng)人:北京郵電大學(xué)