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一种可编程的云资源管理机制制造技术

技术编号:24893560 阅读:87 留言:0更新日期:2020-07-14 18:19
一种可编程的云资源管理机制,通过采用可编程云资源管理模型和可编程的资源管理规则,实现云资源高效管理。

【技术实现步骤摘要】
一种可编程的云资源管理机制
本专利技术涉及通信网络领域。
技术介绍
随着物联网、云计算和大数据等新兴技术的迅速发展,全球迎来了新的一轮的工业变革,工业物联网成为制造领域的新兴技术,并且受到了大家的追捧。工业物联网是一个能够实现工业与互联网服务相互交叉的网络体系,工业物联网能够直接影响到工业生产过程中的所有的工业生产设备以及工业生产的方方面面,并且可以自动进行相应方案的调整和优化。而且还可以在资源消耗最少的前提下,实现形成高效工业生产体系并且能够和自动化与信息化深度融合。在工业化和信息化深度融合的过程中,将产生大量的工业数据,然而传统的软件平台却无法实现对这些海量数据的储存和应用,所以云计算便应运而生了,云计算的出现承担了更多未来应用海量云数据的使命。依托于云计算,云服务应运而生。云服务主要应用于企业官网、电商网站以及各种应用系统的数据迁移和信息备份,同时还要兼顾到财务数据、供应链管理、客户关系处理、生产计划等多种功能,如图1所示。实现动态网络下的云资源管理系统,不论在民用领域还是在军用领域都具有重大的意义,但如今除了美军提出的战术云系统架构,鲜有对动态自组织网络下的资源管理系统架构的研究。现有对于云资源管理系统的研究都是在固定的网络结构下,旨在将分布在不同实体的资源信息进行整合与处理,为上层的服务提供数据支持,因此,有必要建立动态网络的云资源管理机制。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是:通过建立可编程云资源管理模型和可编程的资源管理规则,实现云资源高效管理。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:A、建立可编程云资源管理模型;B、可编程的资源管理规则。所述步骤A中,建立可编程云资源管理模型,其由网络资源、计算资源、存储资源和可编程管理单元构成;网络资源包括接口资源、频谱资源、链路资源和干扰抑制能力;计算资源包括独立计算资源和耦合计算资源;存储资源包括独立存储资源和耦合存储资源;存储资源包括独立存储资源和耦合存储资源;接口资源包括物理接口资源IR和虚拟接口资源IRi和Ivj分别为第i和第j个虚拟子接口资源,M和N分别为物理接口和虚拟接口数目,虚拟接口由物理接口根据逻辑映射规则产生,有干扰抑制能力为物理干扰和逻辑干扰,物理干扰包括加性干扰抑制能力和多径干扰抑制能力,加性干扰抑制能力包括同频干扰、邻道干扰、码间干扰和互调干扰抑制能力,逻辑干扰包括路径选择干扰和计算资源选择干扰,在信干比容许门限内单位空间内的最大网络容量;可编程管理单元用于协调网络资源、计算资源和存储资源间的规划与调节;耦合计算资源包括不可分解计算资源和可重构计算资源,可重构计算资源可实现若干计算资源的计算能力的按需叠加与分解和执行平稳计算与突发计算业务;耦合存储资源包括不可分解存储资源和可重构存储资源,可重构存储资源可进行若干存储资源的顺序读写和伪随机读写,实现存储能力的按需重组与分解,伪随机存储指按照一定的规则进行读写,该规则对外是随机序列,对内则为规则序列;可编程管理单元根据可编程的资源管理规则对网络资源、计算资源、存储资源进行按需优化调节,并采用循环神经网络对网络资源、计算资源、存储资源的下一变化状态进行预测,如图2所示。所述步骤B中,建立可编程的资源管理规则,具体为:a.单位空间内的功率控制最优准则;b.单位空间内的计算与存储资源最优匹配原则;c.单位空间内的网络与计算资源匹配原则;当应用需求有明确要求时,选择其中一种规则进行实施,当应用需求无明确要求时,对能量损耗代价和资源损耗代价进行归一化处理,选择三者中的最小值;设置网络资源、计算资源、存储资源进行按需优化分配准则,具体为:单位空间内的功率控制最优准则,其中E1为单位空间内的能耗,E2为计算资源和存储资源迁移所需的能耗,EN1为单位空间中的网络资源所需能耗,pN1为EN1的概率分布,EC1为单位空间中的计算资源所需能耗,pC1为EC1的概率分布,ES1为单位空间中的存储资源所需能耗,pS1为ES1的概率分布,τ2为E2的概率分布,通过对优化模型进行求解,获得最优能量损耗代价;单位空间内的计算与存储资源最优匹配原则,主要分为①独立存储资源与独立计算资源匹配,其中ρ1为二者不匹配的资源损耗代价;②独立存储资源与不可分解计算资源匹配,其中ρ2为二者不匹配的资源损耗代价;③独立存储资源与可重构计算资源的匹配,其中ρ3为二者不匹配的资源损耗代价;④不可分解存储资源与独立计算资源匹配,其中ρ4为二者不匹配的资源损耗代价;⑤不可分解存储资源与不可分解计算资源匹配,其中ρ5为二者不匹配的资源损耗代价;⑥不可分解存储资源与可重构计算资源匹配,其中ρ6为二者不匹配的资源损耗代价;⑦可重构存储资源与不可分解计算资源匹配,其中ρ7为二者不匹配的资源损耗代价;⑧可重构存储资源与与独立计算资源匹配,其中ρ8为二者不匹配的资源损耗代价;⑨可重构存储资源与与可重构计算资源匹配,其中ρ9为二者不匹配的资源损耗代价;其中p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8分别为ρ1,ρ2,ρ3,ρ4,ρ5,ρ6,ρ7,ρ8的出现概率;单位空间内的网络与计算资源匹配原则,主要分为:①接口资源与计算资源匹配,其中ρ1′为二者不匹配的资源损耗代价;②频谱资源与与计算资源匹配,其中ρ2′为二者不匹配的资源损耗代价;③链路资源与计算资源匹配,其中ρ3′为二者不匹配的资源损耗代价;④干扰抑制能力与计算资源匹配,其中ρ4′为二者不匹配的资源损耗代价;接口资源、频谱资源、链路资源和干扰抑制能力与计算资源匹配的优先级分别为:链路资源与计算资源匹配的优先级>接口资源与计算资源匹配的优先级>频谱资源与计算资源匹配的优先级>干扰抑制能力与与计算资源匹配的优先级;优化模型为:其中λ1,λ2,λ3,λ4分别为与ρ1′,ρ2′,ρ3′,ρ4′对应的优先级决策变量,p1′,p2′,p3′,p4′分别为ρ1′,ρ2′,ρ3′,ρ4′的出现概率,服从泊松分布。附图说明图1云系统典型示意图图2可编程云资源管理模型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,建立可编程云资源管理模型,其由网络资源、计算资源、存储资源和可编程管理单元构成;网络资源包括接口资源、频谱资源、链路资源和干扰抑制能力;计算资源包括独立计算资源和耦合计算资源;存储资源包括独立存储资源和耦合存储资源;存储资源包括独立存储资源和耦合存储资源;接口资源包括物理接口资源IR和虚拟接口资源Iv,IRi和Ivj分别为第i和第j个虚拟子接口资源,M和N分别为物理接口和虚拟接口数目,虚拟接口由物理接口根据逻辑映射规则产生,有干扰抑制能力为物理干扰和逻辑干扰,物理干扰包括加性干扰抑制能力和多径干扰抑制能力,加性干扰抑制能力包括同频干扰、邻道干扰、码间干扰和互调干扰抑制能力,逻辑干扰包括路径选择干扰和计算资源选择干扰,在信干比容许门限内单位空间内的最大网络容量;可编程管理单元用于协调网络资源、计算资源和存储资源间的规划与调节;耦合计算资源包括不可分解计算本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种可编程的云资源管理机制,通过采用可编程云资源管理模型和可编程的资源管理规则,实现云资源高效管理,具体为:/nA.建立可编程云资源管理模型,其由网络资源、计算资源、存储资源和可编程管理单元构成;网络资源包括接口资源、频谱资源、链路资源和干扰抑制能力;计算资源包括独立计算资源和耦合计算资源;存储资源包括独立存储资源和耦合存储资源;存储资源包括独立存储资源和耦合存储资源;接口资源包括物理接口资源I

【技术特征摘要】
1.一种可编程的云资源管理机制,通过采用可编程云资源管理模型和可编程的资源管理规则,实现云资源高效管理,具体为:
A.建立可编程云资源管理模型,其由网络资源、计算资源、存储资源和可编程管理单元构成;网络资源包括接口资源、频谱资源、链路资源和干扰抑制能力;计算资源包括独立计算资源和耦合计算资源;存储资源包括独立存储资源和耦合存储资源;存储资源包括独立存储资源和耦合存储资源;接口资源包括物理接口资源IR和虚拟接口资源Iv,IRi和Ivj分别为第i和第j个虚拟子接口资源,M和N分别为物理接口和虚拟接口数目,虚拟接口由物理接口根据逻辑映射规则产生,有干扰抑制能力为物理干扰和逻辑干扰,物理干扰包括加性干扰抑制能力和多径干扰抑制能力,加性干扰抑制能力包括同频干扰、邻道干扰、码间干扰和互调干扰抑制能力,逻辑干扰包括路径选择干扰和计算资源选择干扰,在信干比容许门限内单位空间内的最大网络容量;可编程管理单元用于协调网络资源、计算资源和存储资源间的规划与调节;
B.建立可编程的资源管理规则,具体为:a.单位空间内的功率控制最优准则;b.单位空间内的计算与存储资源最优匹配原则;c.单位空间内的网络与计算资源匹配原则;当应用需求有明确要求时,选择其中一种规则进行实施,当应用需求无明确要求时,对能量损耗代价和资源损耗代价进行归一化处理,选择三者中的最小值。


2.根据权利要求1的方法,对于所述步骤A其特征在于:耦合计算资源包括不可分解计算资源和可重构计算资源,可重构计算资源可实现若干计算资源的计算能力的按需叠加与分解和执行平稳计算与突发计算业务;耦合存储资源包括不可分解存储资源和可重构存储资源,可重构存储资源可进行若干存储资源的顺序读写和伪随机读写,实现存储能力的按需重组与分解,伪随机存储指按照一定的规则进行读写,该规则对外是随机序列,对内则为规则序列。


3.根据权利要求1的方法,对于所述步骤A其特征在于:可编程管理单元根据可编程的资源管理规则对网络资源、计算资源、存储资源进行按需优化调节,并采用循环神经网络对网络资源、计算资源、存储资源的下一变化状态进行预测。


4.根据权利要求1的方法,对于所述步骤B其特征在于:设置网络资源、计算资源、存储资源进行按需优化分配准则,具体为:单位空间内的功率控制最优准则,其中E1为单位空间内的能...

【专利技术属性】
技术研发人员:黄东刘竟成杨涌陈震宇秦小林黄海松龙华刘期烈杨峥唐飞王平韩树文章建方刘苡村刘万平唐奎刘贲王紫阳冯涛张伟王万涛徐涛谭钧译黄浩俭陶汉君
申请(专利权)人:黄东
类型:发明
国别省市:重庆;50

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