一种个性化服务需求的动态匹配方法组成比例

本发明专利技术提供了一种个性化服务需求的动态匹配方法，包括：云平台根据经验值下发初始阈值给客户端/终端；确定一个统计分析周期，周期内云平台计算各子任务的熵；应用在周期内因资源需求的变化，客户端感知变化向云平台发起资源重分配/回收的请求；将云平台一个周期内的所有子任务重分配方案认为是一个蚁群，针对优化目标函数，采用蚁群算法迭代子任务的分配方案；求得每个子任务资源分配门限的一组近似最优解，得到优化的全局资源重分配方案。本发明专利技术用多目标优化求解，不仅消除资源动态匹配中的扰动，还在动态匹配中兼顾到了全局负载均衡效果。

【技术实现步骤摘要】
一种个性化服务需求的动态匹配方法
本专利技术属于互联网
，涉及一种个性化服务需求的动态匹配方法。
技术介绍
服务互联网(IoS,InternetofServices)是大服务的网络化形式。在IoS中，任何对象都可以作为一种服务在互联网上获得。服务作为一种封装的功能实体，包含服务提供者和客户的交互过程，并通过在网络上的分布、虚拟化和聚合，以满足客户的需求和为客户创造价值。其中发生概率小于1的那些子服务称为个性化子服务。在子服务的资源需求中，一种技术只是固定分配子服务所需的峰值资源，以满足子服务请求的资源峰值需求，当子服务资源需求非峰值时间内，依然占用着峰值的资源块，造成资源利用率不高。即使对此有改进，一般也只是设定每个子服务资源重分配的阈值来决定何时分配资源。该技术描述如下：数据中心中有一个资源调度器，可根据用户客户端的请求管理虚拟资源(包括分配超量的虚拟资源和撤回过多的虚拟资源)，如图1所示。用户客户端将应用中子服务的负载变化通知数据中心的资源调度器。设定子服务资源调整的阈值有利于解决如下两个问题：1、资源重分配频繁会增加开销，降本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种个性化服务需求的动态匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1，云平台根据经验值下发初始阈值给客户端/终端；/n步骤2，确定一个统计分析周期，周期内云平台计算各子任务的熵；/n步骤3，应用在周期有对资源需求的变化，客户端/终端感知变化向云平台发起资源重分配/回收的请求；/n步骤4，将云平台一个周期内的所有子任务重分配方案认为是一个蚁群，针对优化目标函数，采用蚁群算法迭代子任务的分配方案，如果求解得到能够响应资源重分配/回收需求，则云平台向客户端/终端应答并分配/回收资源；/n步骤5，在空间序列上完成一组离散点的优化，求得每个子任务资源分配门限的一组近似最优解，得到优化的全局资源重分...

【技术特征摘要】
1.一种个性化服务需求的动态匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，云平台根据经验值下发初始阈值给客户端/终端；
步骤2，确定一个统计分析周期，周期内云平台计算各子任务的熵；
步骤3，应用在周期有对资源需求的变化，客户端/终端感知变化向云平台发起资源重分配/回收的请求；
步骤4，将云平台一个周期内的所有子任务重分配方案认为是一个蚁群，针对优化目标函数，采用蚁群算法迭代子任务的分配方案，如果求解得到能够响应资源重分配/回收需求，则云平台向客户端/终端应答并分配/回收资源；
步骤5，在空间序列上完成一组离散点的优化，求得每个子任务资源分配门限的一组近似最优解，得到优化的全局资源重分配方案。


2.根据权利要求1所述的个性化服务需求的动态匹配方法，其特征在于，在每个时刻，系统存量资源应不小于系统新增需求与回收资源之差，如下式：

【专利技术属性】
技术研发人员：王瑾，李小平，朱夏，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32