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一种云服务资源的高效管理方法技术

技术编号:14889310 阅读:115 留言:0更新日期:2017-03-28 20:01
本发明专利技术针对云服务系统难以实现动态优化的路径建立和服务资源的归一化管理问题,提供一种云服务资源的高效管理方法,通过采用云服务资源的路径发现、云服务资源的路径建立、建立基于移动节点的数据处理模型和进行QoE/QoS联合修正,实现移动环境下的云服务资源精细化引导与处理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及云计算
,特别是涉及业务调度,以及通信网络。
技术介绍
随着网络服务的不断发展,应用需要越来越多的资源来满足服务的需求。为有效地共享资源、按需地使用资源,云计算技术应运而生。云计算的主要特征:基于虚拟化技术快速部署资源获得服务,提高资源利用率,减少资源浪费,减少用户终端的处理负担。基于这些优点,云计算逐渐成为很多公司解决方案的不二人选。随着云计算技术的不断发展,虚拟资源管理已成为云计算关键技术之一。云计算核心思想就是通过网络统一管理和调度计算、存储、网络等资源,实现资源整合与配置优化,以满足不同用户按需地获取与使用资源,最大限度地降低应用的成本,实现利益最大化。为了提高资源利用率减少资源浪费,云计算需要为应用分配适量的资源以满足其需求。然而,应用的负载是动态变化的,云计算并不知道这些应用将如何变化,资源应如何分配,这使得资源管理成为云计算技术的一大难题,云计算的体系结构如图1所示。随着虚拟化技术的不断发展,一个物理机可以虚拟化成一个或多个虚拟机,这些虚拟机共享底层的物理资源。每个虚拟机涉及到的管理操作包括创建、删除、迁移以及运行时资源分配等,这使云计算实现了多个应用对物理资源的共享,提高了云环境资源利用率。实现这一目标的关键在于自适应地为应用分配其所需的资源,然而这也是难点所在,因为应用的负载通常是随时间动态变化的。动态变化的负载可能导致应用资源需求的多样性和变化性,为了实现资源的高效利用,云环境能够随着应用负载的不断变化自适应地为其分配所需资源是至关重要的。因此,为提升云计算系统的服务质量,有必要建立高效管理机制,实现资源自适应优化控制与调节。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是:通过采用云服务资源的路径发现、云服务资源的路径建立、建立基于移动节点的数据处理模型和进行QoE/QoS联合修正,并通过云资源调度机制,如图2所示,实现移动环境下的云服务资源精细化引导与处理。本专利技术为解决上述技术问题所采用的技术方案包括以下步骤,如图3所示:A、进行云服务资源的路径发现;B、进行云服务资源的路径建立;C、建立基于移动节点的数据处理模型;D、进行QoE/QoS联合修正。所述步骤A中,进行云服务资源的路径发现具体为:a.采用无线mesh网络作为信息传输平台,发送节点向邻近节点发送洪泛数据包用于初始化路径发现;b.当邻近节点接收到该数据包后,判断其是否为目的节点,若其不为目的节点,则将发送节点的IP信息和该节点的剩余电量信息融入RDR数据包中,再次向邻近节点转发RDR数据包;当邻近节点为目的节点时,首先设置定时单元Tr,然后在Tr内收集从发送节点发送的所有数据包,当Tr结束时,邻近节点将可能的路径列表和其余节点所有的剩余电量信息融入RDR反馈数据包,沿用发送节点的发送原路径将RDR的反馈数据包发送至发送节点,RDR为路由发现请求,RRDR为路由发现请求的反馈信息。所述步骤B中,进行云服务资源的路径建立,具体为:a.首先发送节点接收RRDR数据包,然后发送节点收集可能的路径列表和RRDR数据包所经过的路径包含的节点Np的剩余电量信息,发送节点计算路径中的Np的电量消耗;b.发送节点计算路径中电量消耗的均值,并计算电量消耗的权重系数c.获取每一条路径的最优值d.选择具有最小值的路径作为最优传输路径;e.Ni和Nj分别为云端节点i和j的备用节点,Li和Lj分别为任务分配后云端节点i和j的负载,为任务分配前的系统负载,n为用于任务分配的云端节点总数,N为网络中的节点总数,xi为节点i的使用代价,μ为网络中节点的平均使用代价,则节点选择方法为所述步骤C中,建立基于移动节点的数据处理模型,具体为:其由网络与资源侧、移动节点侧和QoE/QoS联合修正单元组成,网络与资源侧由无线mesh网络、流缓存单元、流缓存管理单元、视频流发送单元、原始视频数据索引文件、视频数据预取管理单元、视频流数据管理单元、QoE控制单元、VM和视频存储管理单元、PVDB、CVDB、VN以及数据库管理接口组成,移动节点侧由视频播放单元、播放缓存、播放缓存管理单元、视频流接收单元、视频数据丢失恢复单元、视频流管理单元、QoE控制单元、邻近节点管理单元、QoE监测单元组成,QoE/QoS联合修正单元用于协调网络与计算资源和存储资源以及用户时间的联合统一优化,其中VM为虚拟机,PVDB为专用视频数据库,CVOB为通用视频数据库,如图4所示。所述步骤D中,进行QoE/QoS联合修正,具体为:QoE/QoS联合修正单元由QoE/QoS决策参数获取单元、决策执行单元、QoE/QoS诊断参数单元、诊断参数与QL之间镜像转换单元、QL信息分析应用单元、网络与终端行为修正数据库组成,QoE/QoS决策参数获取单元获取多个终端和网络状态信息,并将其发送至决策执行单元,并将判决执行后的结果信息发送至QoE/QoS诊断参数单元和诊断参数与QL之间镜像转换单元,输出QL信息,QL信息分析应用单元根据QL信息和网络与终端行为修正数据库、以及用户主观体验信息修正网络与终端的状态与行为信息,最终实现网络与终端的QoE/QoS的统一联合优化,其中QL为质量缺陷,如图5所示。附图说明图1云计算的体系结构示意图图2云资源调度流程示意图图3云服务资源的高效管理流程示意图图4基于移动节点的数据处理模型示意图图5QoE/QoS联合修正单元示意图具体实施方式为达到上述目的,本专利技术的技术方案如下:第一步,进行云服务资源的路径发现,具体为:a.采用无线mesh网络作为信息传输平台,发送节点向邻近节点发送洪泛数据包用于初始化路径发现;b.当邻近节点接收到该数据包后,判断其是否为目的节点,若其不为目的节点,则将发送节点的IP信息和该节点的剩余电量信息融入RDR数据包中,再次向邻近节点转发RDR数据包;当邻近节点为目的节点时,首先设置定时单元Tr,然后在Tr内收集从发送节点发送的所有数据包,当Tr结束时,邻近节点将可能的路径列表和其余节点所有的剩余电量信息融入RDR反馈数据包,沿用发送节点的发送原路径将RDR的反馈数据包发送至发送节点,RDR为路由发现请求,RRDR为路由发现请求的反馈信息。第二步,进行云服务资源的路径建立,具体为:a.首先发送节点接收RRDR数据包,然后发送节点收集可能的路径列表和RRDR数据包所经过的路径包含的节点Np的剩余电量信息,发送节点计算路径中的Np的电量消耗;b.发送节点计算路径中电量消耗的均值,并计算电量消耗的权重系数c.获取每一条路径的最优值d.选择具有最小值的路径作为最优传输路径;e.Ni和Nj分别为云端节点i和j的备用节点,Li和Lj分别为任务分配后云端节点i和j的负载,为任务分配前的系统负载,n为用于任务分配的云端节点总数,N为网络中的节点总数,xi为节点i的使用代价,μ为网络中节点的平均使用代价,则节点选择方法为第三步,建立基于移动节点的数据处理模型,具体为:其由网络与资源侧、移动节点侧和QoE/QoS联合修正单元组成,网络与资源侧由无线mesh网络、流缓存单元、流缓存管理单元、视频流发送单元、原始视频数据索引文件、视频数据预取管理单元、视频流数据管理单元、QoE控制单元、VM和视频存储管理单元、PVDB、CV本文档来自技高网
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一种<a href="http://www.xjishu.com/zhuanli/62/201610899775.html" title="一种云服务资源的高效管理方法原文来自X技术">云服务资源的高效管理方法</a>

【技术保护点】
一种云服务资源的高效管理方法,通过采用云服务资源的路径发现、云服务资源的路径建立、建立基于移动节点的数据处理模型和进行QoE/QoS联合修正,实现移动环境下的云服务资源精细化引导与处理,包括如下步骤:A、进行云服务资源的路径发现;B、进行云服务资源的路径建立;C、建立基于移动节点的数据处理模型;D、进行QoE/QoS联合修正。

【技术特征摘要】
1.一种云服务资源的高效管理方法,通过采用云服务资源的路径发现、云服务资源的路径建立、建立基于移动节点的数据处理模型和进行QoE/QoS联合修正,实现移动环境下的云服务资源精细化引导与处理,包括如下步骤:A、进行云服务资源的路径发现;B、进行云服务资源的路径建立;C、建立基于移动节点的数据处理模型;D、进行QoE/QoS联合修正。2.根据权利要求1的方法,对于所述步骤A其特征在于:具体为:a.采用无线mesh网络作为信息传输平台,发送节点向邻近节点发送洪泛数据包用于初始化路径发现;b.当邻近节点接收到该数据包后,判断其是否为目的节点,若其不为目的节点,则将发送节点的IP信息和该节点的剩余电量信息融入RDR数据包中,再次向邻近节点转发RDR数据包;当邻近节点为目的节点时,首先设置定时单元Tr,然后在Tr内收集从发送节点发送的所有数据包,当Tr结束时,邻近节点将可能的路径列表和其余节点所有的剩余电量信息融入RDR反馈数据包,沿用发送节点的发送原路径将RDR的反馈数据包发送至发送节点,RDR为路由发现请求,RRDR为路由发现请求的反馈信息。3.根据权利要求1的方法,对于所述步骤B其特征在于:具体为:a.首先发送节点接收RRDR数据包,然后发送节点收集可能的路径列表和RRDR数据包所经过的路径包含的节点Np的剩余电量信息,发送节点计算路径中的Np的电量消耗;b.发送节点计算路径中电量消耗的均值,并计算电量消耗的权重系数c.获取每一条路径的最优值d.选择具有最小值的路径作为最优传输路径;e.Ni和Nj分别为云端节点i和j的备用节点,Li和Lj分别为任务分配后云端节点i和j的负载,为任务分配前的系统负载,n为用...

【专利技术属性】
技术研发人员:黄东杨涌龙华张矩刘竟成沈俊
申请(专利权)人:黄林果
类型:发明
国别省市:重庆;50

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