混合云模式中的基于成本考虑的在线服务请求调度方法技术

本发明专利技术提供了一种混合云模式中的基于成本考虑的在线服务请求调度方法，包括步骤1：构建以平均花销成本最小化为目标，私有云资源有限，服务拒绝率为限制条件的最优化问题；步骤2：利用李雅普诺夫优化方法将步骤1中的最优化问题转化为单时槽中的优化问题；步骤3：采用最优衰减算法求解步骤2中单时槽中的优化问题的最优解，即得到当前时刻的服务请求的调度方法。本发明专利技术的方法能够针对未知的在线服务请求，使得整个时间区域内的平均租用公有云的花费成本达到最低，以服务请求拒绝率及私有云资源为限制条件的优化问题；然后利用李雅普诺夫优化技术将原问题转化为不含时均量的优化问题，从而实现花销成本和服务拒绝率之间的有效权衡。

Cost based online service request scheduling method in hybrid cloud model

The present invention provides an online service based on cost considerations in a hybrid cloud model request scheduling method, including 1 steps: to construct the minimum average cost cost, private cloud resources are limited, denial of service rate optimization is limited; step 2: the use of optimization problem in the groove of the Lyapunov optimization method the optimization problem in step 1 into a single; step 3: the optimal optimal decay optimization algorithm to solve the problem of single step 2 slot in the solution, to obtain the current time scheduling method of service requests. The method of the invention can for unknown online service requests, the cost of the entire time within the region the average rent of public cloud service request to reach the minimum, the rejection rate and the optimization problem of private cloud resources constraints; then the optimization problem are Lyapunov optimization technology transforms the original problem into the free time in order to achieve cost, cost and service to effectively balance between the rate of.

【技术实现步骤摘要】
混合云模式中的基于成本考虑的在线服务请求调度方法
本专利技术涉及云服务
，具体地，涉及混合云模式中的基于成本考虑的在线服务请求调度方法。
技术介绍
李雅普诺夫优化技术通常被用来求解时均意义上的优化量。在优化问题中，有一大类问题是与时间相关的，例如与工作负载相关的问题就是随着时间变化而不断变化的。因此时均意义上的优化可以更好地优化全局系统的状态。而带有时均变量的优化问题很难用通常的优化方法进行解决，李雅普诺夫优化技术就可以被用来解决这类问题。李雅普诺夫优化技术原本来源于自动控制领域中的李雅普诺夫稳定性。因此最初该技术也是用于进行动态队列网络中的最优控制。但由于改进技术的优秀性质，之后被拓展到其他领域用于解决求解时均量的优化问题。由于服务请求的波动性，当服务请求突然增多时，企业或组织内部的私有云的资源是不够用的，如果购买硬件设施来处理这些随机的增多的服务请求，不仅成本高，而且大多数的时候这些硬件是处于闲置状态，严重浪费资源。由于混合云架构的特性，当私有云中的资源不够用的时候，可以以较低的价格租用公有云中的资源。因此越来越多的企业或组织将已有的基础设施作为自己的私有云，处理企业或组织内部的大部分服务任务，当服务请求突然增多，私有云资源不够用的时候，租用公有云中的资源以应对服务请求的爆炸式突增。用户的服务请求是实时随机到达的，其到达的波动性很大，规律很难预测，而且有些服务请求处于安全隐私的考虑希望被运行在私有云上，这样的服务请求一般都是处理公司里的重要事务的，因此企业是希望这种类型的服务请求的拒绝率不能太高，否则会影响公司的正常业务。这种情况下做一个基于成本考虑的最优的服务请求调度是很困难的。目前针对这个问题主要是考虑静态的情况，即知道服务请求到达的所有全局信息，这样的假设前提是不符合实际的。由于私有云是企业固有的资产，运行在私有云上的服务请求是不需要花费租金的，所以我们假设运行在私有云上服务请求成本花销为零。为了使租用公有云的花销成本最小，我们可以将所有的服务请求都运行在私有云上，然而由于私有云的资源是有限的，如果所有的请求都调度在私有云上，那么当私有云中的资源不够用的时候，对于那些只能运行在私有云上的服务请求就会被拒绝，如果被拒绝的这类请求太多，就会影响公司的正常运营，因此如何使最小花费成本和拒绝率之间达到平衡是关键。本专利技术为了在保证拒绝率的情况下，得到最少的花费的服务请求调度方法，提出了一个在混合云模式下的基于成本考虑的在线的服务请求调度策略，同时利用李雅普诺夫优化技术，将整个时间段上的平均优化目标转化为每个时间槽中的优化目标，这样通过解这个转化过后的优化问题我们可以实时的做出调度决策。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种混合云模式中的基于成本考虑的在线服务请求调度方法。根据本专利技术提供的混合云模式中的基于成本考虑的在线服务请求调度方法，包括如下步骤：步骤1：构建以平均花销成本最小化为目标，私有云资源有限，服务拒绝率为限制条件的最优化问题；步骤2：利用李雅普诺夫优化方法将步骤1中的最优化问题转化为单时槽中的优化问题；步骤3：采用最优衰减算法求解步骤2中单时槽中的优化问题的最优解，即得到当前时刻的服务请求的调度方法。优选地，所述步骤1中的最优化问题如下：subjectto:Yit,Zjt∈{0,1}(2)式中：Yit,Zjt是取0,1的决策变量，Yit表示t时刻只能运行在私有云上的第i个请求，nt表示t时刻此类请求的总量；Zjt表示t时刻可以运行在私有云或公有云上的第j个请求，mt表示t时刻此类请求的总量；aivt,bjvt分别表示t时刻只能运行在私有云上的第i个请求对第v种类型的虚机的请求数量以及表示t时刻运行在私有云或公有云上的第j个请求对第v种类型的虚机的请求数量；cv代表v类型虚拟机的单位时间价格；tj表示第j个请求的服务时间；vvk代表v类型的虚拟机中k资源的数量；k取1,2,3分别表示资源类型为CPU，memory，storagedisk；T表示整个时间槽数量；h表示虚机类型的数量，Tkt表示t时刻k类型资源的总量，α表示拒绝率的阈限；公式(3)限定了t时刻所请求的资源数量不能大于t时刻私有云中空余的资源量；公式(4)限定了平均拒绝率低于阈限值α。优选地，所述步骤2包括：步骤2.1：构造虚拟队列H来记录被拒绝的服务请求数量，计算公式如下：H(0)＝0式中：H(t+1)表示t+1时刻被拒绝的服务请求数量，H(t)表示t时刻被拒绝的服务请求数量，H(0)表示0时刻被拒绝的服务请求数量为0；步骤2.2：构造李雅普诺夫函数及李雅普诺夫偏移，计算公式如下：Δ(L(H(t)))＝E{L(H(t+1))-L(H(t))|H(t)}式中：L(H(t))表示H(t)的李雅普诺夫函数，Δ表示李雅普诺夫偏移运算，L(H(t+1))表示H(t+1)的李雅普诺夫函数；步骤2.3：求出李雅普诺夫偏移的上限，计算公式如下：式中：nt表示t时刻只能运行在私有云上请求的总量，E[.|.]表示在H(t)条下的的期望运算；步骤2.4：构造单时槽优化问题的目标函数，函数如下：式中：V表示调节参数，用于控制花销成本和服务拒绝的数量之间的偏重，重新构建单时槽的优化问题如下：subjectto：Yit,Zjt∈{0,1}优选地，所述步骤3中的最优衰减算法包括如下步骤：步骤A1：获取t时刻所有的请求以及衰减序列d，d是目标函数中的决策变量系数的绝对值从小到大的序列；步骤A2：获取不考虑所有限制条件时，单时槽优化问题的目标函数的最优解，记为op；步骤A3：判断op所需的资源量是否小于公有云当前时刻的空余量，若op所需的资源量小于公有云当前时刻的空余量，则执行步骤A4；若op所需的资源量大于等于公有云当前时刻的空余量，则执行步骤A5；步骤A4：将步骤A3得到的op作为最优解，更新剩余资源量T，令T的值为前一时刻的T的值减去N(Rt)后得到的值，N(Rt)表示t时刻决策所消耗的资源量，结束流程；步骤A5：根据衰减序列d衰减单时槽优化问题的目标函数后得到新的op值，返回执行步骤A3。与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：本专利技术中的方法能够针对未知的在线服务请求，即针对不知道任意将来时刻的服务请求到达的规律，使得整个时间区域内的平均租用公有云的花费成本达到最低，以服务请求拒绝率及私有云资源为限制条件的优化问题；然后利用李雅普诺夫优化技术将原问题转化为不含时均量的优化问题，从而实现花销成本和服务拒绝率之间的有效权衡。附图说明通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1为混合云中服务请求调度的基本框架图；图2为基于框架的服务请求调度流程图；图3为最优衰减算法流程图。具体实施方式下面结合具体实施例对本专利技术进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本专利技术，但不以任何形式限制本专利技术。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本专利技术的保护范围。根据本专利技术提供的混合云模式中的基于成本考虑的在线服务请求调度方法，若假设知道全局的服务请求信息来对在线服务请求进行调度，这样的假设是不合理的。在本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种混合云模式中的基于成本考虑的在线服务请求调度方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建以平均花销成本最小化为目标，私有云资源有限，服务拒绝率为限制条件的最优化问题；步骤2：利用李雅普诺夫优化方法将步骤1中的最优化问题转化为单时槽中的优化问题；步骤3：采用最优衰减算法求解步骤2中单时槽中的优化问题的最优解，即得到当前时刻的服务请求的调度方法。

【技术特征摘要】
1.一种混合云模式中的基于成本考虑的在线服务请求调度方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建以平均花销成本最小化为目标，私有云资源有限，服务拒绝率为限制条件的最优化问题；步骤2：利用李雅普诺夫优化方法将步骤1中的最优化问题转化为单时槽中的优化问题；步骤3：采用最优衰减算法求解步骤2中单时槽中的优化问题的最优解，即得到当前时刻的服务请求的调度方法。2.根据权利要求1所述的混合云模式中的基于成本考虑的在线服务请求调度方法，其特征在于，所述步骤1中的最优化问题如下：Min:subjectto:Yit,Zjt∈{0,1}(2)式中：Yit,Zjt是取0,1的决策变量，Yit表示t时刻只能运行在私有云上的第i个请求，nt表示t时刻此类请求的总量；Zjt表示t时刻可以运行在私有云或公有云上的第j个请求，mt表示t时刻此类请求的总量；aivt,bjvt分别表示t时刻只能运行在私有云上的第i个请求对第v种类型虚拟机的请求数量以及表示t时刻可以运行在私有云或公有云上的第j个请求对第v种类型虚机的请求数量；cv代表v类型虚拟机的单位时间价格；tj表示第j个请求的服务时间；vvk代表v类型的虚拟机中k资源的数量；k取1,2,3分别表示资源类型为CPU，memory，storagedisk；T表示整个时间槽数量；h表示虚机类型的数量，Tkt表示t时刻k类型资源的总量，α表示拒绝率的阈限；公式(3)限定了t时刻所请求的资源数量不能大于t时刻私有云中空余的资源量；公式(4)限定了平均拒绝率低于阈限值α。3.根据权利要求1所述的混合云模式中的基于成本考虑的在线服务请求调度方法，其特征在于，所述步骤2包括：步骤2.1：构造虚拟队列H来记录被拒绝的服务请求数量，计算公式如下：H...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛广涛，俞嘉地，钱诗友，李明禄，曹燕华，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海,31