一种多媒体云计算仿真方法技术

本发明专利技术涉及一种多媒体云计算仿真方法，包括：根据所要仿真的多媒体云的结构，为其建立对应的资源模型；根据所要仿真的多媒体云的网络结构，为其建立对应的网络模型；根据所要模拟的场景，建立用户行为模型；根据用户提交的多媒体云任务的特征，为所建立的用户行为模型中的每一个多媒体云任务建立对应的任务模型；用户根据输出数据的需求，定制数据采集方法，设置监听事件，在事件发生时将关心的数据输出；开始仿真，所述用户行为模型产生的事件推动仿真运行，直到仿真完成。本发明专利技术的仿真方法适用于多媒体云计算的仿真。

【技术实现步骤摘要】
一种多媒体云计算仿真方法
本专利技术涉及计算机网络仿真领域，特别涉及一种多媒体云计算仿真方法。
技术介绍
云计算是一种新兴技术，其目标是通过互联网提供各种计算服务和存储服务，包括基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)等服务模式。云服务提供商主要提供数据中心硬件和软件，利用互联网实现存储服务和计算服务。通过使用云计算，用户可以像使用超级计算机那样从云中获取服务。用户把数据存储在云中，而不是存储在自己的设备上，从而可以随时随地访问数据。通过在更强大的云计算平台上运行应用程序并在云中配置软件，可有效减轻用户在本地设备中进行软件安装和频繁升级的负担。在Web2.0时代，网络多媒体是以服务的形式兴起的。通过提供多元化的媒体服务，多媒体计算已经成为一项受人瞩目的技术，它可以生成、编辑、处理、搜索各种媒体内容，如图像、视频、音频、图形。对于基于互联网和移动无线网络的多媒体应用和服务而言，由于同时服务于数百万网民和移动用户，需要大量的计算资源，因此对多媒体云计算的需求也非常大。在这种基于云的新型多媒体计算模式中，用户可以在云中分布式地存储和处理多媒体应用数据，不需要在计算机或终端设备上安装媒体应用软件，进而减轻了用户对多媒体软件维护和升级的负担，避免了在用户设备上进行计算，延长了移动终端的续航时间。多媒体云与传统云相比，存在以下几个区别：1)、云结构的异构性。传统云的数据中心之间是一种弱耦合关系，彼此管理独立、功能独立，而多媒体云的不同部分会进行功能分工，必要时相互协作，以某种覆盖网结构建立强耦合关系。2)、云设备的异构性。传统云的数据中心的设备都是功能类似的同构设备，功能以计算、网络、存储为主，而多媒体云的设备种类繁多，功能多样。3)、云任务的异构性。传统云的每个数据中心能够胜任任务的所有需求，而多媒体云任务根据任务的类型，任务的QoS需求往往需要不同地点、不同功能、不同数量的设备配合完成。为了检测云计算相关技术的可行性，常用仿真器来进行实验和分析，因此，云计算仿真器是研究和测试云平台的重要工具。目前，云计算专用仿真器有MDCSim、GreenCloud、iCanCloud、CloudSim，和NetworkCloudSim。MDCSim实现了一个可扩展的3层数据中心模型，在不影响其他层次的功能的前提下，可以随意替换仿真器的任意层次的实现，主要用来分析真实负载情况下的性能和能耗。GreenCloud是基于ns-2扩展的能耗敏感型云平台仿真器，建立了服务器、交换机、链路等组件的能耗模型，能够对云平台的负载分布进行详尽的观察，但该系统由于内存占用问题而不能仿真较大规模的数据中心。iCanCloud的目标在于尽可能地还原真实的云，默认的云模型基于AmazonEC2，适用于在部署应用前，对应用进行成本和性能的仿真，这也导致了仿真软件相对复杂，灵活性较差。CloudSim实现了一个结构松散的仿真库，允许用户定制各个层次的资源使用策略，适合用来对云计算进行算法研究。NetworkCloudSim是对CloudSim的进一步扩展，解决了CloudSim任务模型过于简单的问题，增加了对数据中心内部链路层结构的模拟。现有技术中的云计算仿真器虽然已有多种，但这些仿真器都着重于对数据中心的仿真，较为适合传统云仿真，不能满足多媒体云仿真中对于云结构、云设备、云任务的异构性的仿真需求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有的云计算仿真器不能满足多媒体云仿真的需求，从而提供一种适用于多媒体云计算的仿真方法。为了实现上述目的，本专利技术提供了一种多媒体云计算仿真方法，包括：步骤1)、根据所要仿真的多媒体云的结构，为其建立对应的资源模型；所述资源模型描述了多媒体云在每个部署点部署的设备集群的功能，以及集群内设备的数量、功能、执行任务在内的信息；步骤2)、根据所要仿真的多媒体云的网络结构，为其建立对应的网络模型；所述网络模型包括物理网络的属性和多媒体云中各个部署点之间的覆盖网络逻辑关系；步骤3)、根据所要模拟的场景，建立用户行为模型；所述用户行为模型描述了用户的数量、用户的物理位置、用户加入和退出时间，以及用户提交每个多媒体云任务的时间；步骤4)、根据用户提交的多媒体云任务的特征，为所要模拟的场景中的每一种多媒体云任务建立对应的任务模型；所述任务模型描述了多媒体云任务中各个子任务之间的执行顺序，每个子任务声明所需要的资源信息，包括资源的数量和种类；步骤5)、用户根据输出数据的需求，定制数据采集方法，在仿真器相关事件发生时，将关心的数据输出；步骤6)、开始仿真，所述用户行为模型产生的事件推动仿真运行，直到仿真完成。上述技术方案中，在所述步骤1)中，所述资源模型是一个三层资源模型，将多媒体云中不同粒度的资源拥有者抽象为组件、设备、执行者3种模型，其中，所述组件代表多媒体云中的设备按照位置、功能、规模形成的设备集群，所述设备代表一切在多媒体云中能提供资源、物理上存在的个体，所述执行者代表从设备实际分配资源并执行任务的对象；所述组件、设备与执行者利用标签声明自身所能提供的能力，在仿真运行过程中，配合资源调度策略，模拟多媒体云响应多媒体云任务的资源请求并分配资源的过程；所述设备包括3种，其中，主机模拟支持虚拟化技术的服务器，以虚拟机为单位进行资源分配，每个虚拟机就是一个执行者；专用设备模拟不支持虚拟化的专业设备或具有特殊用途、资源共享的服务器，所有资源由专有设备执行者进行托管，专有设备执行者是一个逻辑实体，在现实中并没有相关的对应实体；空设备模拟多媒体云计算中常见的中转资源请求的代理，本身没有任何资源，没有执行者。上述技术方案中，在所述的步骤2)中，所述多媒体云中各个部署点之间的覆盖网络逻辑关系表示为一种不对称的邻居关系的集合，所述邻居关系包括：如果节点α,存在这样一种关系，节点a能够主动向节点b发起通信，而节点b不能主动向节点a发起通信，则称节点b是节点a的邻居，记做a→b或者(a,b)。上述技术方案中，在所述的步骤3)中，所述用户模型由真实系统的日志文件分析处理而成，或根据所要模拟的场景人为构造而成。上述技术方案中，在所述的步骤4)中，所述任务模型中采用基于Petri网理论的工作流模型来模拟多媒体云任务，得到任务流，其中每一个子任务都是最小粒度的任务，拥有自己的标签集合，由资源模型中的执行者来完成；其中，Petri网的定义如下：三元组N＝(S,T;F)称之为有向网的充分必要条件是：(1)(2)(3)其中的“×”为笛卡儿积(4)dom(F)∪cod(F)＝S∪T其中，S和T分别称为N的库所集和变迁集，F为流关系，为F的定义域，为F的值域。输入库所和输出库所的定义如下：对于一个变迁t∈T，·t＝{p∈P:(p,t)∈F}称之为输入库所节点集合，t·＝{p∈P:(t,p)∈F}称之为输出库所集合；以Petri网表示任务流，以变迁表示任务，库所表示任务的条件，令牌表示条件的满足情况，并定义4种流关系：AND-join：多个输入条件虚同时满足才能执行任务，完成后产生一个输出条件；AND-split：单个输入条件，任务完成后产生多个输出条件；OR-join：不同分支的任务只要有一个完成就可以产生输出条件；OR-split：表明本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多媒体云计算仿真方法，包括：步骤1）、根据所要仿真的多媒体云的结构，为其建立对应的资源模型；所述资源模型描述了多媒体云在每个部署点部署的设备集群的功能，以及集群内设备的数量、功能、执行任务在内的信息；步骤2）、根据所要仿真的多媒体云的网络结构，为其建立对应的网络模型；所述网络模型包括物理网络的属性和多媒体云中各个部署点之间的覆盖网络逻辑关系；步骤3）、根据所要模拟的场景，建立用户行为模型；所述用户行为模型描述了用户的数量、用户的物理位置、用户加入和退出时间，以及用户提交每个多媒体云任务的时间；步骤4）、根据用户提交的多媒体云任务的特征，为所要模拟的场景中的每一种多媒体云任务建立对应的任务模型；所述任务模型描述了多媒体云任务中各个子任务之间的执行顺序，每个子任务声明所需要的资源信息，包括资源的数量和种类；步骤5）、用户根据输出数据的需求，定制数据采集方法，设置监听事件，在事件发生时将关心的数据输出；步骤6）、开始仿真，所述用户行为模型产生的事件推动仿真运行，直到仿真完成；其中，步骤1）、步骤2）、步骤3）、步骤4）、步骤5）的执行顺序能够根据需要加以调整。

【技术特征摘要】
1.一种多媒体云计算仿真方法，包括：步骤1)、根据所要仿真的多媒体云的结构，为其建立对应的资源模型；所述资源模型描述了多媒体云在每个部署点部署的设备集群的功能，以及集群内设备的数量、功能、执行任务在内的信息；所述资源模型是一个三层资源模型，将多媒体云中不同粒度的资源拥有者抽象为组件、设备、执行者3种模型，其中，所述组件代表多媒体云中的设备按照位置、功能、规模形成的设备集群，所述设备代表一切在多媒体云中能提供资源、物理上存在的个体，所述执行者代表从设备实际分配资源并执行任务的对象；所述组件、设备与执行者利用标签声明自身所能提供的能力，在仿真运行过程中，配合资源调度策略，模拟多媒体云响应多媒体云任务的资源请求并分配资源的过程；所述设备包括3种，其中，主机模拟支持虚拟化技术的服务器，以虚拟机为单位进行资源分配，每个虚拟机就是一个执行者；专用设备模拟不支持虚拟化的专业设备或具有特殊用途、资源共享的服务器，所有资源由专有设备执行者进行托管，专有设备执行者是一个逻辑实体，在现实中并没有相关的对应实体；空设备模拟多媒体云计算中常见的中转资源请求的代理，本身没有任何资源，没有执行者；步骤2)、根据所要仿真的多媒体云的网络结构，为其建立对应的网络模型；所述网络模型包括物理网络的属性和多媒体云中各个部署点之间的覆盖网络逻辑关系；步骤3)、根据所要模拟的场景，建立用户行为模型；所述用户行为模型描述了用户的数量、用户的物理位置、用户加入和退出时间，以及用户提交每个多媒体云任务的时间；步骤4)、根据用户提交的多媒体云任务的特征，为所要模拟的场景中的每一种多媒体云任务建立对应的任务模型；所述任务模型描述了多媒体云任务中各个子任务之间的执行顺序，每个子任务声明所需要的资源信息，包括资源的数量和种类；步骤5)、用户根据输出数据的需求，定制数据采集方法，设置监听事件，在事件发生时将关心的数据输出；步骤6)、开始仿真，所述用户行为模型产...

【专利技术属性】
技术研发人员：王劲林，郑鹏飞，尤佳莉，李晓林，宋军，
申请(专利权)人：中国科学院声学研究所，中国科学院上海高等研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11