一种基于图着色的SOA系统资源管理方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于图着色的SOA系统资源管理方法，属于软件系统资源管理优化技术领域。所述方法包括对完成系统任务的多个组合服务进行建模、根据任务执行过程中服务的最早开始时间和最早完成时间，构建服务间并发关系、基于图着色方法将具有并发关系的服务部署到不同的虚拟机上和设计改进型遗传算法的步骤。本发明专利技术考虑了服务之间的逻辑关系和服务执行时的依赖性，更符合系统硬件虚拟化下资源共享的特点，更贴近SOA系统服务统一封装、灵活调度的特点，而且也是面向服务的系统的发展趋势。本发明专利技术更全面的发现服务间并发关系且能避免引入不必要的服务并发关系。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图着色的SOA系统资源管理方法
本专利技术属于软件系统资源管理优化
，涉及一种SOA系统硬件虚拟化下的基础设施层的资源优化方法，具体为一种基于图着色的SOA系统资源管理方法。
技术介绍
SOA是一个组件模型，它将应用程序的不同功能单元——服务(Service)，通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。接口采用标准、中立的方式定义，独立于具体实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言，使得构建在各种各样的系统中的服务可以以一种统一和通用的方式进行交互。SOA现在已经逐渐应用到大型军事系统中，如导弹系统、C4ISR系统、舰船系统等。SOA系统通过软硬件模块化、构件化及服务化，解决了各分系统独立运行、互操作困难、资源无法共享等问题，最终达到跨平台、跨领域的协同作战能力。硬件虚拟化是实现面向服务的一体化系统的方法之一，对整个军事系统的计算、存储和网络资源进行虚拟化，实现基础设施即服务(IaaS)。在此基础上，资源管理则负责完成系统中所有软、硬件设施的统一分配、管理与部署，主要包括：1)硬件资源虚拟化；对系统计算、存储和网络资源进行虚拟化，实现基础设施即服务(IaaS)。虚拟化隐藏了真实的计算机硬件，表现出另一个抽象计算平台，是一种整合硬件的方式，增加了硬件资源的利用率，这样每一个运行在独立的硬件上的服务就被转移到在硬件资源上的虚拟机中。2)资源规划和部署；大量网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个虚拟的资源池。通过在虚拟资源上集中规划和部署所有的服务，保证硬件资源的可用性和可扩展性。3)服务部署和配置管理；针对系统计算环境基础设施的服务器、显控台等硬件进行服务部署。建立服务池，对服务进行集中的配置管理。应用快速部署使每个台位的功能可以根据任务需要灵活配置。4)硬件资源监控；实时获取基础设施公共资源的占用、运行、故障等状态信息，优化分配资源，提高资源利用率。进行故障预警和应用迁移，建立故障恢复机制。5)服务管理；建立注册库，注册系统参与集成、提供服务的软件及其接口描述和数据模型，包括领域应用软件模块、通用服务和基础服务，并实时监控服务的运行状态。高效的资源管理对保证整个系统的正常运行和优良的性能起到了至关重要的作用，也成为了人们所关注的焦点。但对于SOA系统资源管理相关的研究，普遍存在以下不足：(1)将完成任务的相关服务部署在虚拟机上时，并没有考虑服务之间的逻辑关系，忽略了服务执行时的依赖性和并发性。(2)在相关的研究中，普遍假定不同的任务所调用的服务流程不共享服务。而在实际系统的服务调用过程中，同一个服务可以被不同的任务所调用，存在大量的服务交互关系。(3)在对服务进行部署时没有考虑到系统任务存在的并行性，忽略了具有并发关系的服务部署到不同的虚拟机上时可以提高系统的运行效率、减少计算开销这一系统特征。
技术实现思路
本专利技术为解决SOA系统所面临的基础设施层的资源管理的问题，从系统硬件虚拟化下资源共享的特点入手，构建了一种虚拟机上的服务部署策略，为SOA系统的性能优化提供了具有可行性的资源管理方法。本专利技术提出了一种基于图着色的SOA系统资源管理方法，所述方法首先采用基于任务的最早开始时间-最早完成时间(EarliestStartTime-EarliestStartTime，简称EST-EFT)的方法构建服务并发关系，将存在并发关系的服务(即并发服务)构建服务并发图(ServiceConcurrenceGraph，简称SCG)，采用经典的图着色理论对并发服务进行部署，通过提高任务的并行性来提高系统的性能。本专利技术所提供的基于图着色的SOA系统资源管理方法，主要包括以下步骤：第一步，确定SOA系统领域应用层的服务流程结构，对完成系统任务的多个组合服务进行建模；第二步，根据任务执行过程中服务的最早开始时间和最早完成时间，构建服务间并发关系；第三步，基于图着色方法，将具有并发关系的服务部署到不同的虚拟机上，提高任务的并行性，优化系统性能。第四步，对图着色方法设计改进型遗传算法提高计算效率和优化效果。本专利技术与现有技术相比，具有以下明显的优势和有益效果：1、本专利技术考虑了服务之间的逻辑关系和服务执行时的依赖性，更符合系统硬件虚拟化下资源共享的特点。2、在现有技术的研究方法中，不同的服务流程不共享服务，本专利技术研究的SOA系统中，一个服务可以被不同的服务流程进行调用，这增加了问题研究的复杂性，但其实更贴近SOA系统服务统一封装、灵活调度的特点，而且也是面向服务的系统的发展趋势。3、本专利技术提出了一种基于EST-EFT的服务并发关系构建方法，相比于现有的任务并行性的构建方法，这个方法更全面的发现服务间并发关系且能避免引入不必要的服务并发关系。4、本专利技术采用图着色理论实现了将具有并发关系的服务部署到不同的虚拟机上，并设计了改进型的遗传算法提高计算效率，具有更好的优化效果。附图说明图1为SOA系统资源池的服务绑定示意图。图2为组合服务结构图DAG。图3为一个简单的SCG图。图4为SCG着色图。图5为交叉操作结果示意图。图6为对换变异操作示意图。具体实施方式为了便于本领域普通技术人员理解和实施本专利技术，下面通过具体实施方式对本专利技术作进一步的详细和深入描述，主要包括的步骤将在以下内容进行详述。本专利技术提供的一种基于图着色的SOA系统资源管理方法，通过如下步骤实现：第一步，对所分析的SOA系统的基础设施层即服务的资源管理有全面深入的了解，确定SOA系统领域应用层的服务流程结构，对完成系统任务的多个组合服务进行建模；SOA系统的组合服务是由一定数量的原子服务(autoservice)按一定逻辑关系组合而成的一个工作流，以完成特定的系统任务，在整个工作流开始执行之前，这些服务必须已经运行在特定的资源上。如图1所示，S1～S5表示的是部署在系统资源上的可用的五个服务，节点T1～T5代表了一个系统任务的五个子任务，每个子任务被绑定到现存的一个可用的服务S1～S5上，R1、R2和R3表示用于部署服务的三个虚拟机。图2所示即为一个组合服务的结构图DAG，整个服务流程可以表示为一个加权有向无环图，根据完成系统任务的服务间的逻辑关系构成。S1～S11为服务节点，每个服务节点旁边的参数表示绑定到系统任务的服务的计算量和服务所部署的虚拟机CPU处理器计算能力，边表示服务之间的调用关系。为了研究用于增加任务并行性的服务部署方法，首先根据所有组合服务来构建服务并发图(SCG)。SCG是一个无向图，图中的节点表示服务，边所连接的两个服务可以并发运行，如图2中的服务S5和S8，以及服务S3、S4和S7。这几个服务可以构成一个简单的SCG图，如图3所示。令SCG＝(V，E，Q(vi,vj))，其中V表示组合服务节点集合，E是无向边集合，Q(vi,vj)表示所连接服务之间没有直接或间接的相互依赖关系，是每个边上的权重集合，表示与依次运行连接的服务相比，并行运行连接的服务所带来潜在的性能变化。SCG中复制过来的边的权重中的正值表示的是两个有并发关系的服务从依次执行到并行执行所带来的性能的下降，负值表示的是两个相关服务从依次执行到并行执行所带来的性能的提升。连接节点vi和节点vj的边的权值度量方式如下所示：Q(vi,vj)＝-{Ccom(vi,Pr)+Cco本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图着色的SOA系统资源管理方法，其特征在于：包括以下步骤，第一步，确定SOA系统领域应用层的服务流程结构，对完成系统任务的多个组合服务进行建模；第二步，根据任务执行过程中服务的最早开始时间和最早完成时间，构建服务间并发关系；第三步，基于图着色方法，将具有并发关系的服务部署到不同的虚拟机上，提高任务的并行性，优化系统性能；第四步，对图着色方法设计改进型遗传算法提高计算效率和优化效果。

【技术特征摘要】
1.一种基于图着色的SOA系统资源管理方法，其特征在于：包括以下步骤，第一步，确定SOA系统领域应用层的服务流程结构，对完成系统任务的多个组合服务进行建模；第二步，根据任务执行过程中服务的最早开始时间和最早完成时间，构建服务间并发关系；第三步，基于图着色方法，将具有并发关系的服务部署到不同的虚拟机上，提高任务的并行性，优化系统性能；第四步，对图着色方法设计改进型遗传算法提高计算效率和优化效果。2.根据权利要求1所述的一种基于图着色的SOA系统资源管理方法，其特征在于：第一步中所述的对完成系统任务的多个组合服务进行建模，具体为：SOA系统的组合服务中，根据所有组合服务来构建服务并发图SCG，SCG是一个无向图，图中的节点表示服务，边所连接的两个服务可以并发运行，令SCG＝(V，E，Q(vi,vj))，其中V表示组合服务节点集合，E是无向边集合，Q(vi,vj)表示所连接服务之间没有直接或间接的相互依赖关系，是每个边上的权重集合，表示与依次运行连接的服务相比，并行运行连接的服务所带来潜在的性能变化；SCG中复制过来的边的权重中的正值表示的是两个有并发关系的服务从依次执行到并行执行所带来的性能的下降，负值表示的是两个相关服务从依次执行到并行执行所带来的性能的提升；连接节点vi和节点vj的边的权值度量方式如下所示：Q(vi,vj)＝-{Ccom(vi,Pr)+Ccom(vj,Pr)-max[Ccom(vi,Pr1),Ccom(vj,Pr2)]}其中，Ccom(vi,Pr)表示服务Si在虚拟机mr上的计算开销，Pr为虚拟机mr的CPU处理器的计算能力，Comi为服务Si的计算量，Pr为两个有并发关系的服务在依次执行时所部署的虚拟机CPU的计算能力，Pr1、Pr2分别为两个服务在并行运行时所部署的两个虚拟机CPU的计算能力。3.根据权利要求1所述的一种基于图着色的SOA系统资源管理方法，其特征在于：第二步中所述的构建服务并发图SCG，具体为：根据SOA系统服务组合的运行规律，分别计算一组组合服务中的每个服务的最早开始时间EST和最早完成时间EFT，然后对比服务的EST-EFT周期，对于具有重叠EST-EFT周期的独立服务对，即表明它们之间不存在依赖关系，而且有并发运行的几率；EST(Si,mr)和EFT(Si,mr)是服务Si在虚拟机mr上执行的最早开始时间和最早完成时间，相应的，对于每个组合服务的起始服务Sstart，其最早开始时间EST(Sstart,mr)＝t0，其中，t0为每个组合服务的开始执行时间；对于组合服务中的其他服务节点，EST和EFT的值从每个组合服务的起始服务节点开始，各自递归计算得到；EFT(Si,mr)＝EST(Si,mr)+w(Si)/c(mr)cosSj,i＝w(ej,i)/c(lj,i)其中，cosSj,i是服务Sj通过边ej,i传输数据到服务Si时的时间开销，当服务Sj和服务Si部署在同一个虚拟机上时，cosSj,i的值为零，pred(Si)是服务Si的前驱服务集合，w(Si)是服务Si的计算量，w(ej,i)是服务Sj和服务Si之间的通信量，c(mr)是代表虚拟机mr的计算性能，c(lj,i)代表服务Sj和服务Si之间链路lj,i的传输性能。4.根据权利要求3所述的一种基于图着色的SOA系统资源管理方法，其特征在于：计算服务的EST-EFT周期的方法有三种情况，分别为，第一种情况是最佳情况EST-EFT，即计算复合SaaS应用中的每个服务的最早开始时间EST和最早完成时间EFT，在考虑所有计算开销并忽略所有的通信开销的情况下，只有具有重叠EST-EFT周期的独立服务对才能在SCG中具有边；第二种情况被称为最坏情况EST-EFT，其中复合SaaS应用中每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴玉美，方媛媛，刘斌，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11