一种多租户环境下基于WOA算法的容器放置方法技术

本发明专利技术属于云计算领域，具体涉及一种多租户环境下基于WOA算法的容器放置方法，该方法包括：获取租户信息、任务信息、容器资源信息以及节点资源信息；定义租户等级，并构建租户QoS模型；构建约束最小成本模型，并计算每个任务在各类容器中的执行成本；采用贪心算法计算每个租户的各个任务的执行成本，将所有最小成本的容器进行集合；采用WOA算法计算出容器与节点的最优映射关系，将计算出的映射关系作为最优容器放置方法；本发明专利技术从租户的角度出发，利用WOA算法计算出容器与节点的最优映射关系，并将此映射关系作为最优容器放置方案，能够在保证租户QoS的同时，得到较好的资源利用率，并减少SLA违约率和云服务中心运营成本。减少SLA违约率和云服务中心运营成本。减少SLA违约率和云服务中心运营成本。

【技术实现步骤摘要】
一种多租户环境下基于WOA算法的容器放置方法


[0001]本专利技术属于云计算领域，具体涉及一种多租户环境下基于WOA算法的容器放置方法。

技术介绍

[0002]云计算是一种利用互联网实现按需分配、便捷访问共享资源池的计算模式，为大数据、人工智能、物联网等领域的发展提供了基础支撑。目前国内云计算市场正处于高速增长阶段，据统计，国内中小企业上云的愿景为68.6％，其中59.3％的中小企业对云服务具有较高的认可度，并且这一比例随着企业和云服务商的发展正在逐步增加，而随着云服务商的租户数量越来越多，多租户环境下的容器放置也显得尤为重要。
[0003]在多租户环境下，云服务中心需要尽可能在满足所有租户的QoS的同时，提高资源利用率，满足租户QoS的目的是降低SLA违约率，减少违约成本，提高资源利用率的目的减少资源闲置成本。在现有容器放置研究中，研究人员大多都是以最大云服务中心资源利用率为目的，且通常只关注单类资源维度的最优分配，很少考虑多维资源，此外，大多数研究人员通常只从任务或者容器角度来建立模型，很少有从租户的角度来考虑，而在多租户场景下，租户才是付费的实体，在考虑资源的因素之外还应该将租户考虑进去。因此，在多租户环境下所期望的是既能够提高资源利用率，又能在满足租户QoS的前提下，减小云服务中心运营成本。

技术实现思路

[0004]为解决以上现有技术存在的问题，本专利技术提出了一种多租户环境下基于WOA算法的容器放置方法，该方法包括：
[0005]S1：获取租户信息、任务信息、容器资源信息以及节点资源信息；根据租户信息定义租户等级，并构建租户QoS模型；
[0006]S2：构建约束最小成本模型，并根据约束最小成本模型计算每个任务在各类容器中的执行成本；
[0007]S3：采用贪心算法计算每个租户的各个任务的执行成本，并根据执行的成本选取最小的容器，将所有执行成本最小的容器进行集合，得到待放置容器集合；
[0008]S4：根据待放置容器集合采用WOA算法计算出容器与节点的最优映射关系，将计算出的映射关系作为最优容器放置方法。
[0009]优选的，获取的租户信息包括租户的任务集合、任务预期花费以及任务预期完成时间；任务信息包括每个任务的任务长度、任务大小以及所属租户；容器资源信息包括容器的计算能力、内存大小以及带宽大小；节点资源信息包括节点的计算能力、内存大小、带宽大小以及已分配的容器集合。
[0010]优选的，定义租户等级包括：
[0011][0012]其中，L
r
表示租户Tenant
r
的等级，Tenant表示容器云平台上租户集合，ExpCost
r
为租户Tenant
r
在容器云平台上预期花费，ExpTime
r
为租户Tenant
r
所期望的任务完成时间，ExpCost
s
表示租户Tenant
s
在容器云平台上预期花费，ExpTime
s
表示租户Tenant
s
所期望的任务完成时间。
[0013]优选的，构建租户QoS模型的过程包括：
[0014]步骤1：对租户任务执行时间进行归一化处理，得到归一化后的租户任务执行时间
[0015]步骤2：对租户任务执行成本进行归一化处理，得到归一化后的租户任务执行成本
[0016]步骤3：根据归一化后的租户任务执行时间和租户任务执行成本建立租户QoS模型，该模型的表达式为：
[0017][0018]其中，L
r
表示租户Tenant
r
的租户等级，表示租户Tenant
r
归一化的任务执行时间，表示租户Tenant
r
归一化的任务执行成本，α为租户的偏好。
[0019]优选的，构建的约束最小成本模型为：
[0020][0021][0022]其中，VCost表示容器部署的总成本，V
free
表示资源闲置成本，V
sla
表示对租户的SLA违约成本，分别表示节点N
k
的CPU单价、内存单价、带宽单价，R
k,cpu
、
R
k,ram
、R
k,bw
分别表示节点N
k
闲置的CPU资源、内存资源、带宽资源，TTET
r
表示租户Tenant
r
的任务执行时间，ExpTime
r
表示租户Tenant
r
期望的任务执行时间，TCost
r
表示租户Tenant
r
的任务执行成本，a
r
取值为0或者1，取值为0时表示云平台并没有对租户Tenant
r
违约，取值为1时则表示对该租户产生违约；约束C2、C3、C4为资源容量约束，表示节点N
k
上已分配的资源不能超过其资源容量；约束C5表示租户的QoS约束。
[0023]优选的，根据约束最小成本模型计算每个任务在各类容器中的执行成本包括：
[0024]Cost
i，j
＝(CPU_Cost
j
+RAM_Cost
j
+BW_Cost
j
)*TET
i，j
[0025][0026]其中，Cost
i,j
表示任务Task
i
分配到容器C
j
中的执行成本，CPU_Cost
j
表示容器C
j
的CPU花费，RAM_Cost
j
表示容器C
j
的内存花费，BW_Cost
j
表示容器C
j
的带宽花费，TET
i,j
表示当任务Task
i
分配到容器C
j
中的执行时间，TET
i,j
表示任务i在容器j上的执行时间，Length
i
为任务Task
i
的长度，Size
i
为任务Task
i
的大小，MIPS
j
表示容器C
j
的计算能力，BW
j
表示容器C
j
的带宽。
[0027]优选的，采用WOA算法计算出容器与节点的最优映射关系包括：
[0028]S41：初始化参数，该参数包括迭代数量、种群数量、解空间上下界以及适应度函数；
[0029]S42：采用适应度函数计算待放置容器集合中每个元素的适应度函数值，并根据适应度函数值计算初始解；判断各个节点是否满足成本模型的各项资源容量约束，若满足约束，则执行步骤S43，否则执行步骤S44；
[0030]S43：采用WOA本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多租户环境下基于WOA算法的容器放置方法，其特征在于，该方法包括：S1：获取租户信息、任务信息、容器资源信息以及节点资源信息；根据租户信息定义租户等级，并构建租户QoS模型；S2：构建约束最小成本模型，并根据约束最小成本模型计算每个任务在各类容器中的执行成本；S3：采用贪心算法计算每个租户的各个任务的执行成本，并根据执行的成本选取最小的容器，将所有执行成本最小的容器进行集合，得到待放置容器集合；S4：根据待放置容器集合采用WOA算法计算出容器与节点的最优映射关系，将计算出的映射关系作为最优容器放置方法。2.根据权利要求1所述的一种多租户环境下基于WOA算法的容器放置方法，其特征在于，获取的租户信息包括租户的任务集合、任务预期花费以及任务预期完成时间；任务信息包括每个任务的任务长度、任务大小以及所属租户；容器资源信息包括容器的计算能力、内存大小以及带宽大小；节点资源信息包括节点的计算能力、内存大小、带宽大小以及已分配的容器集合。3.根据权利要求1所述的一种多租户环境下基于WOA算法的容器放置方法，其特征在于，定义租户等级包括：其中，L
r
表示租户Tenant
r
的等级，Tenant表示容器云平台上租户集合，ExpCost
r
为租户Tenant
r
在容器云平台上预期花费，ExpTime
r
为租户Tenant
r
所期望的任务完成时间，ExpCost
s
表示租户Tenant
s
在容器云平台上预期花费，ExpTime
s
表示租户Tenant
s
所期望的任务完成时间。4.根据权利要求1所述的一种多租户环境下基于WOA算法的容器放置方法，其特征在于，构建租户QoS模型的过程包括：步骤1：对租户任务执行时间进行归一化处理，得到归一化后的租户任务执行时间步骤2：对租户任务执行成本进行归一化处理，得到归一化后的租户任务执行成本步骤3：根据归一化后的租户任务执行时间和租户任务执行成本建立租户QoS模型，该模型的表达式为：其中，L
r
表示租户Tenant
r
的租户等级，表示租户Tenant
r
归一化的任务执行时间，表示租户Tenant
r
归一化的任务执行成本，α为租户的偏好。5.根据权利要求1所述的一种多租户环境下基于WOA算法的容器放置方法，其特征在于，构建的约束最小成本模型为：
其中，VCost表示容器部署的总成本，V
free
表示资源闲置成本，V
sla
表示对租户的SLA违约成本，分别表示节点N
k
的CPU单价、内存单价、带宽单价，R
k,cpu
、R
k,ram
、R
k,bw
分别表示节点N
k
闲置的CPU资源、内存资源、带宽资源，TTET
r
表示租户Tenant
r
的任务执行时间，ExpTime
r
表示租户Tenant
r
期望的任务执行时间，TCost
r
表示租户Tenant
r
的任务执行成本，a
r
取值为0或者1，取值为0时表示云平台并没有对租户Tenant
r
违约，取值为1时则表示对该租户产生违约；约束C2、C3、C4为资源容量约束，表示节点N
k
上已分配的资源不能超过其资源容量；约束C5表示租户的QoS约束。6.根据权利要求1所述的一种多租户环境下基于WOA算法的容器放置方法，其特征在于，根据约束...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊安萍，吴峻宇，张明，蒋溢，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：