一种云平台资源分配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种云平台资源分配方法，该方法首先以给定代价限制下的最大资源分配量为目标，建立目标函数，其中，代价表示为对各类物理资源的消耗，最大资源分配量表示为满足资源请求量的加权和；然后基于上述目标函数，以给定资源总量为限制条件进行求解，所述解为给定资源总量下各区域分配的各类资源的数量，且分配结果满足给定代价限制条件，再以各区域分配的各类资源的数量作为初始解，且以给定代价作为限制条件，在不增加代价的情况下，对每个区域和每类资源进行调整。本发明专利技术通过对给定的资源总量合理分配，在每个区域对每类资源请求速率波动较大或请求较少的情况下，能够充分利用给定资源，避免了资源浪费的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种云平台资源分配方法
本专利技术属于资源调度领域，特别涉及一种云平台资源分配方法。
技术介绍
随着互联网基础设施的发展和用户规模的不断扩大，在线大规模服务需要处理来自全球各区域的海量用户需求。由于包括时差在内的多种因素，导致全球各个不同区域间的用户请求在时间域的分布差别较大，使得现有基于传统数据中心的服务端解决方案无法满足要求，如用户请求波动性较大，突发时服务资源不足造成服务质量下降，而额外部署的冗余资源会在需求低谷时造成巨大浪费。云计算技术的出现，使得用户能脱离繁杂的与应用无关的运维工作，将服务资源按需供应并自动扩展，在不需要时释放资源以降低代价，代价是对能源等各种底层物理资源的消耗。其弹性计算特点提供了解决上述问题的机会。已有的工作试图解决云平台承载上层大规模应用时的资源调度问题，开始考虑全球各个不同区域间的需求差异，调度目标是将各类服务资源在各个云数据中心间优化部署；但主要根据各类资源的平均请求速率，按比例分配服务端资源，请求突发较多时仍然会有相当一部分请求无法满足，请求较少时存在大量的资源浪费，造成对资源的分配不合理，且已有方法中一般考虑线性代价模型，无法直接使用现有云提供商各类异质和非线性的代价模型。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种云平台资源分配方法，用于解决现有技术中对云平台资源分配不合理的问题。为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：一种云平台资源分配方法，该方法步骤如下：1)以给定代价限制条件下的最大资源分配量为目标，建立目标函数，其中，代价表示为对各类物理资源的消耗，最大资源分配量表示为满足资源请求量的加权和，所述目标函数为：所述给定代价限制条件为：其中，I是资源种类的数量，J是所有区域的数量，是分类到第j个区域的第i类资源的数量，Li是分类到所有区域的第i类资源的总数量，fj是第j个区域云提供商的代价模型，cdfi,j(·)是对位于第j个区域的第i类资源需求的累计分布函数，cdfi(·)是对所有区域的第i类资源总需求的累计分布函数，wsat和wloc是全局和各区域资源需求量的权重值，C是拟分配到所有云数据中心的资源代价限制；2)以给定资源总量U为限制条件对上述目标函数进行求解，所述解为给定资源总量U下各区域分配的各类资源的数量所述给定资源总量限制条件和给定代价限制条件分别为：其中，I是资源种类的数量，J是所有区域的数量，U是拟分配到所有云数据中心的资源总量，是分类到第j个区域的第i类资源的数量，Li是分类到所有区域的第i类资源的总数量；3)以步骤2)中的各区域分配的各类资源的数量作为初始解，在不增加代价的情况下，对每个区域和每类资源互换资源进行调整。进一步地，在给定资源总量U限制条件下求解的步骤为：a)对每个i和j，设置第j个区域中第i类资源需求的累计概率分布函数为cdfi,j(·)和其反函数为第i类资源在所有区域总需求的累计概率分布函数为cdfi(·)和其反函数为cdfi-1(·)，获取每区域的代价函数fj(·)；b)设置辅助变量v＝wlock/K，k为循环变量，K为离散化精度值；c)对第i类资源，对每个j，计算在第j个区域中的最优分配资源量为计算第i类资源的最优分配总量为将结果记录到辅助函数中，表示为Gi(v)＝Li，hi′(Li)＝wsat(1-cdfi(Li))+v；d)若v＞0，记上一次循环第i类资源的最优分配总量为Li′＝Gi(v-wloc/K)，设v′＝v-wloc/K对于任意满足v＞x＞v′的值x，设置对于任意满足Li＞y＞Li′的值y，设置e)对i进行迭代计算，更新i＝i+1，直到i＝I，计算变量s＝(wsat+wloc)k/K；g)计算整体代价若C′＝C，则输出结果Li＝hi′-1(H-1(U))，否则重新进行上述步骤b)-步骤g)。进一步地，在初始解的基础上，以及在不增加代价的条件下，对资源分配量进行调整的步骤为：A)对每个i和j，设置第j个区域中第i类资源需求的累计概率分布函数cdfi,j(·)和其反函数每区域j的代价函数fj(·)和其反函数B)设置d＝mC/(MJ)，n＝0，所述m，n为循环变量，M为设置的可控制的变量；C)对每个区域j，设置为该区域所有种类资源总量，当前代价为Cj＝fj(Lj)，计算增加代价d后的资源增加量对区域j中每类资源i，计算增加后增加的资源分配量并按顺序保存到长度IJ列表LA；D)对每区域j，设为该区域所有种类资源总量，当前代价为Cj＝fj(Lj)；计算减少代价d后的资源增加量对区域j中每资源i，计算减少后减少的资源收益按顺序保存到长度IJ列表LD；E)若列表LA中的最大值大于列表LD中的最小值，找到LA中的最大值和LD中的最小值分别对应的区域和资源种类为(i1,j1)和(i2,j2)，设置若列表LA中的最大值小于列表LD中的最小值，设置F)对n进行迭代计算，更新n＝n+1，进行步骤C)-步骤E)直到n＝N,n为循环变量，N为在给定代价d的情况下最大调整次数，然后对m进行迭代计算，更新m＝m+1，直到m＝M，输出步骤E)计算的结果。本专利技术的有益效果是：本专利技术通过对给定的云平台资源总量合理分配，在每个区域对每类资源请求速率波动较大或请求较少的情况下，能够充分利用给定资源，避免了资源浪费的问题，对每个区域对每类资源的资源量合理分配后，进一步调整分配的资源量，使对资源总量合理利用，并且能够直接使用现有云提供商各类异质和非线性的代价模型。附图说明图1是基于动态规划算法求解的流程图；图2是对资源分配量进行调整的流程图；图3是本专利技术的方法的效果随区域数量的变化趋势图；图4为本专利技术的方法效果随代价限制的变化趋势图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步的说明。本专利技术的一种云平台资源分配方法的实施例：一种云平台资源分配方法，该方法包括以下步骤：1、以给定代价限制下的最大资源分配量为目标，建立目标函数，其中，代价表示为对各类物理资源的消耗，最大资源分配量表示为满足资源请求量的加权和，该目标函数为：其中，I是资源种类的数量，J是所有区域的数量，是分类到第j个区域的第i类资源的数量，Li是分类到所有区域的第i类资源的总数量，cdfi,j(·)是对位于第j个区域的第i类资源需求的累计分布函数，cdfi(·)是对所有区域的第i类资源总需求的累计分布函数，wsat和wloc是全局和各区域资源需求量的权重值。2、基于上述目标函数，首先使用动态规划算法对上述目标函数求解，以给定资源总量为限制条件，所求得的解为给定资源总量U下各区域分配的各类资源的数量给定资源总量限制条件为：其中，I是资源种类的数量，J是所有区域的数量，U是拟分配到所有云数据中心的资源总量，是分类到第j个区域的第i类资源的数量，Li是分类到所有区域的第i类资源的总数量，cdfi,j(·)是对位于第j个区域的第i类资源需求的累计分布函数，cdfi(·)是对所有区域的第i类资源总需求的累计分布函数，wsat和wloc是全局和各区域收益的权重值；且分配结果满足给定代价限制条件，代价限制条件为：其中，C是拟分配到所有云数据中心的资源代价限制，fj是第j个区域云提供商的代价模型，是分类到第j个区域的第i类资源的数量。其中，基于动态规划算法求解的具体过程，具体的如图1所示：1)获取本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种云平台资源分配方法，其特征在于，步骤如下：1)以给定代价限制条件下的最大资源分配量为目标，建立目标函数，其中，代价表示为对各类物理资源的消耗，最大资源分配量表示为满足资源请求量的加权和，所述目标函数为：

【技术特征摘要】
1.一种云平台资源分配方法，其特征在于，步骤如下：1)以给定代价限制条件下的最大资源分配量为目标，建立目标函数，其中，代价表示为对各类物理资源的消耗，最大资源分配量表示为满足资源请求量的加权和，所述目标函数为：所述给定代价限制条件为：其中，I是资源种类的数量，J是所有区域的数量，是分类到第j个区域的第i类资源的数量，Li是分类到所有区域的第i类资源的总数量，fj是第j个区域云提供商的代价模型，cdfi,j(·)是对位于第j个区域的第i类资源需求的累计分布函数，cdfi(·)是对所有区域的第i类资源总需求的累计分布函数，wsat和wloc是全局和各区域资源需求量的权重值，C是拟分配到所有云数据中心的资源代价限制；2)以给定资源总量U为限制条件对上述目标函数进行求解，所述解为给定资源总量U下各区域分配的各类资源的数量所述给定资源总量限制条件和给定代价限制条件分别为：其中，I是资源种类的数量，J是所有区域的数量，U是拟分配到所有云数据中心的资源总量，是分类到第j个区域的第i类资源的数量，Li是分类到所有区域的第i类资源的总数量；3)以步骤2)中的各区域分配的各类资源的数量作为初始解，在不增加代价的情况下，对每个区域和每类资源互换资源进行调整。2.根据权利要求1所述的云平台资源分配方法，其特征在于，在给定资源总量U限制条件下求解的步骤为：a)对每个i和j，设置第j个区域中第i类资源需求的累计概率分布函数为cdfi,j(·)和其反函数为第i类资源在所有区域总需求的累计概率分布函数为cdfi(·)和其反函数为获取每区域的代价函数fj(·)；b)设置辅助变量v＝wlock/K，k为循环变量，K为离散化精度值；c)对第i类资源，对每个j，计算在第j个区域中的最优分配资源量为计算第i类资源的最优分配总量为将结果记录到辅助函数中，表示为Gi(v)＝Li，hi′(Li)＝wsat(1...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘扬，魏蔚，杨卫东，张闻强，张玉宏，王贵财，赵晨阳，
申请(专利权)人：河南工业大学，
类型：发明
国别省市：河南,41