配电系统云数据中心计算资源优化配置方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种配电系统云数据中心计算资源优化配置方法、装置、设备及介质，方法包括：针对确定规模的配电系统，确定该规模下配电系统所有业务在不同运行状态下各时刻的任务指令数集合；在确定的任务指令数集合基础上，根据任务处理策略，确定配电系统云数据中心内云服务器单元的固定配置数量和动态配置数量的集合；在满足固定配置数量和动态配置数量的集合内，根据成本计算公式，找出使得总成本最小的计算资源最优配置方案，总成本为配置成本与运行成本之和，配置成本是指固定配置成本和动态配置成本，运行成本是指预留实例和按需实例的使用成本。本发明专利技术可以解决现有配电系统云数据中心计算资源配置经济性差的问题，提升云数据中心的经济性。

【技术实现步骤摘要】
配电系统云数据中心计算资源优化配置方法、装置、设备及介质
本专利技术涉及一种配电系统云数据中心计算资源优化配置方法、装置、设备及介质，属于配电系统云数据中心规划领域。
技术介绍
电网规模不断扩大，配电系统运行情况日趋复杂，使得对配电系统内分布广且数量大的设备进行实时监视、分析和控制更加复杂多样化。配电系统数据中心为配电网提供灵活、安全、可靠的信息化基础设施，是配电系统业务任务的基础保障，业务任务复杂多样化的趋势对配电系统数据中心的性能提出了更加严峻的挑战。云计算主要由基础设施即服务、平台即服务和软件即服务构成，通过构成虚拟化资源池统一管理，赋予数据中心资源可定义、可配置的特性，进而实现数据中心资源按需即用、随需分配。因此，建立云数据中心来解决泛在电力物联网带来的海量数据接入和快速处理的挑战，以满足配电系统监视、分析和控制需要，已经得到广泛关注。然而，为了提高云数据中心服务质量，充分利用云数据中心的资源，降低云数据中心的配置成本，需要制定合理资源配置方法。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种配电系统云数据中心计算资源优化配置方法、装置、设备及介质，其可以解决现有配电系统云数据中心计算资源配置经济性差的问题，提升云数据中心的经济性。本专利技术的第一个目的在于提供一种配电系统云数据中心计算资源优化配置方法。本专利技术的第二个目的在于提供一种配电系统云数据中心计算资源优化配置装置。本专利技术的第三个目的在于提供一种配电系统云数据中心计算资源优化配置设备。<br>本专利技术的第四个目的在于提供一种存储介质。本专利技术的第一个目的可以通过采取如下技术方案达到：一种配电系统云数据中心计算资源优化配置方法，所述方法包括：针对确定规模的配电系统，确定该规模下配电系统所有业务在不同运行状态下各时刻的任务指令数集合；在确定的任务指令数集合基础上，根据任务处理策略，确定配电系统云数据中心内云服务器单元的固定配置数量和动态配置数量的集合；在满足固定配置数量和动态配置数量的集合内，根据成本计算公式，找出使得总成本最小的计算资源最优配置方案；其中，所述总成本为配置成本与运行成本之和，配置成本是指固定配置成本和动态配置成本，运行成本是指预留实例和按需实例的使用成本。进一步的，所述任务处理策略，具体包括：用二进制变量表示某个时隙内到达云端的任务是否运行在某个云服务器单元；使每个到达云端的任务仅能分配至一个云服务器单元处理；将二进制变量构成任务分配矩阵，任务分配矩阵的每行元素求和为运行在各个云服务器单元的任务总数；通过任务积压量和计算负荷来反映不同时刻云服务器单元的两个排队状态。进一步的，所述使每个到达云端的任务仅能分配至一个云服务器单元处理，满足下式：其中，yijr为二进制变量，τ为时隙，Rτ为时隙τ内云端所有投入运行的云服务器单元集合，Aτ为时隙τ内到达云端任务组成的向量。进一步的，所述任务分配矩阵的每行元素求和为运行在各个云服务器单元的任务总数，如下式：其中，yijr为二进制变量，Rτ为时隙τ内云端所有投入运行的云服务器单元集合。进一步的，所述通过任务积压量和计算负荷来反映不同时刻云服务器单元的两个排队状态，如下式：Qi(τ+1)＝max(Qi(τ)+Yi(τ)-Ui(τ),0)Qwi(τ+1)＝max(Qwi(τ)+Ywi(τ)-Uwi,0)其中，τ为时隙，Qi(τ)为时隙τ内第i个云服务器单元CUi的积压任务数量；Yi(τ)为时隙τ内分配至第i个云服务器单元CUi的任务总数；Ui(τ)为时隙τ内处理完成的任务总数；Qwi(τ)为时隙τ内积压的计算负荷总量，是处理Qi(τ)个任务所需的任务指令数；Ywi(τ)为时隙τ内到达第i个云服务器单元CUi的任务负荷，是Yi(τ)个任务所需的任务指令数；Uwi(τ)是时隙τ内第i个云服务器单元CUi执行的任务指令数，通过第i个云服务器单元CUi计算速率fi得到，即Uwi(τ)＝fi×τ。进一步的，每个到达云端的任务的处理过程包括等待过程和执行过程；所述等待过程的等待时间，如下式：所述执行过程的执行时间，如下式：其中，yijr为二进制变量，Qwi(τ)为时隙τ内积压的计算负荷总量，是处理Qi(τ)个任务所需的任务指令数，Ywi,k(τ)为时隙τ内分配至CUi计算任务集合中第k个被执行的任务计算负荷。进一步的，所述成本计算公式如下：其中，yijr为二进制变量，Cres为固定配置成本，Cdemand为动态配置成本，Cope为运行成本；Pres(rk)为投入运行的某一类型的云服务器单元rk的固定配置的价格；Nk为投入某一类型的云服务单元rk的个数；Pctrl(rk)为投入运行的某一类型的云服务器单元rk的动态配置的价格；mk(τ)为在时隙τ内投入运行的某一类型的云服务器单元的数量。本专利技术的第二个目的可以通过采取如下技术方案达到：一种配电系统云数据中心计算资源优化配置装置，所述装置包括：第一确定单元，用于针对确定规模的配电系统，确定该规模下配电系统所有业务在不同运行状态下各时刻的任务指令数集合；第二确定单元，用于在确定的任务指令数集合基础上，根据任务处理策略，确定配电系统云数据中心内云服务器单元的固定配置数量和动态配置数量的集合；找出单元，用于在满足固定配置数量和动态配置数量的集合内，根据成本计算公式，找出使得总成本最小的计算资源最优配置方案；其中，所述总成本为配置成本与运行成本之和，配置成本是指固定配置成本和动态配置成本，运行成本是指预留实例和按需实例的使用成本。本专利技术的第三个目的可以通过采取如下技术方案达到：一种配电系统云数据中心计算资源优化配置设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现上述的配电系统云数据中心计算资源优化配置方法。本专利技术的第四个目的可以通过采取如下技术方案达到：一种存储介质，存储有程序，所述程序被处理器执行时，实现上述的配电系统云数据中心计算资源优化配置方法。本专利技术相对于现有技术具有如下的有益效果：本专利技术针对确定规模的配电系统，确定该规模下配电系统所有业务在不同运行状态下各时刻的任务指令数集合，在确定的任务指令数集合基础上，根据任务处理策略，确定配电系统云数据中心内云服务器单元的固定配置数量和动态配置数量的集合，在满足固定配置数量和动态配置数量的集合内，根据成本计算公式，找出使得总成本最小的计算资源最优配置方案，可以解决现有配电系统云数据中心计算资源配置经济性差的问题，提升云数据中心的经济性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种配电系统云数据中心计算资源优化配置方法，其特征在于，所述方法包括：/n针对确定规模的配电系统，确定该规模下配电系统所有业务在不同运行状态下各时刻的任务指令数集合；/n在确定的任务指令数集合基础上，根据任务处理策略，确定配电系统云数据中心内云服务器单元的固定配置数量和动态配置数量的集合；/n在满足固定配置数量和动态配置数量的集合内，根据成本计算公式，找出使得总成本最小的计算资源最优配置方案；其中，所述总成本为配置成本与运行成本之和，配置成本是指固定配置成本和动态配置成本，运行成本是指预留实例和按需实例的使用成本。/n

【技术特征摘要】
1.一种配电系统云数据中心计算资源优化配置方法，其特征在于，所述方法包括：
针对确定规模的配电系统，确定该规模下配电系统所有业务在不同运行状态下各时刻的任务指令数集合；
在确定的任务指令数集合基础上，根据任务处理策略，确定配电系统云数据中心内云服务器单元的固定配置数量和动态配置数量的集合；
在满足固定配置数量和动态配置数量的集合内，根据成本计算公式，找出使得总成本最小的计算资源最优配置方案；其中，所述总成本为配置成本与运行成本之和，配置成本是指固定配置成本和动态配置成本，运行成本是指预留实例和按需实例的使用成本。


2.根据权利要求1所述的配电系统云数据中心计算资源优化配置方法，其特征在于，所述任务处理策略，具体包括：
用二进制变量表示某个时隙内到达云端的任务是否运行在某个云服务器单元；
使每个到达云端的任务仅能分配至一个云服务器单元处理；
将二进制变量构成任务分配矩阵，任务分配矩阵的每行元素求和为运行在各个云服务器单元的任务总数；
通过任务积压量和计算负荷来反映不同时刻云服务器单元的两个排队状态。


3.根据权利要求2所述的配电系统云数据中心计算资源优化配置方法，其特征在于，所述使每个到达云端的任务仅能分配至一个云服务器单元处理，满足下式：



其中，yijr为二进制变量，τ为时隙，Rτ为时隙τ内云端所有投入运行的云服务器单元集合，Aτ为时隙τ内到达云端任务组成的向量。


4.根据权利要求2所述的配电系统云数据中心计算资源优化配置方法，其特征在于，所述任务分配矩阵的每行元素求和为运行在各个云服务器单元的任务总数，如下式：



其中，yijr为二进制变量，Rτ为时隙τ内云端所有投入运行的云服务器单元集合。


5.根据权利要求2所述的配电系统云数据中心计算资源优化配置方法，其特征在于，所述通过任务积压量和计算负荷来反映不同时刻云服务器单元的两个排队状态，如下式：
Qi(τ+1)＝max(Qi(τ)+Yi(τ)-Ui(τ),0)
Qwi(τ+1)＝max(Qwi(τ)+Ywi(τ)-Uwi,0)
其中，τ为时隙，Qi(τ)为时隙τ内第i个云服务器单元CUi的积压任务数量；Yi(τ)为时隙τ内分配至第i个云服务器单元CUi的任务总数；Ui(τ)为时隙τ内处理完成的任务总数；Qwi(τ)为时隙τ内积压的计算负荷总量，是处理Qi(τ)个任务所需的任务指令数；Ywi(τ)为时隙τ内到达第i个云服务器单元CUi的任...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡凯强，蔡泽祥，孙宇嫣，胡春潮，康逸群，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44