云計算環境下基于QoS的SaaS多租戶技術研究

聶振海

研究一種在云計算環境下，基于QoS的面向SaaS多租戶服務組合選擇技術，可滿足SaaS終端用戶多維QoS約束和SaaS服務提供方全局優化目標。

【關鍵詞】SaaS 云計算 QoS 多租戶

1 引言

云計算是一種基于網絡的可擴展的分布式計算平臺，通過虛擬化技術對各種資源進行有效整合，建立滿足服務需要的資源池，實現資源的集中化管理。SaaS多租戶共享同一SaaS服務提供方的應用服務實例，而多終端用戶間具有潛在服務質量需求差異。現有基于QoS的服務組合選擇技術多面向單一租戶，即將滿足單租戶的服務組合選擇技術逐一應用于多個租戶服務組合選擇方法中，會導致整體服務質量不佳。設計面向多租戶并行QoS服務組合選擇技術，彌補現有多基于單租戶的服務組合選擇性能不足；高效的QoS服務組合選擇技術可滿足未來大規模SaaS服務應用需求，拓展云計算下SaaS模式適用范圍。

2 基于QoS的SaaS小規模單一服務組合選擇技術

SaaS服務需求方和提供方是博弈的雙方，基于QoS的服務組合選擇是滿足服務雙方目標的復雜決策過程。

（1）在SaaS服務提供方優化目標和可選服務下，模擬實現終端用戶間多維QoS約束差異。

（2）對于SaaS終端用戶服務請求規模較小，計算量不大的情況，實現SaaS多租戶最優服務組合選擇方法。

（3）對于SaaS終端用戶服務請求規模較大，計算量大而難以有效實現SaaS服務質量最優目標的情況，實現SaaS多租戶次優服務組合選擇方法。

（4）通過URL測試數據集，滿足SaaS終端用戶多維QoS約束和SaaS服務提供方優化目標，實現基于服務質量的服務組合選擇技術。

（5）模擬SaaS終端用戶間多維QoS約束差異：服務響應時間、服務吞吐量、可用性；模擬SaaS服務提供方不同優化目標：最少服務資源成本、最佳服務性能、最大營收額。將SaaS多租戶服務選擇問題轉化為約束優化問題。

（6）滿足小規模終端用戶服務請求的SaaS最優服務組合選擇，采用整數編程，混合整數編程技術解決約束優化問題（COP）。

（7）滿足小規模終端用戶服務請求的SaaS次優服務組合選擇，采用貪婪算法選擇天際服務以縮小服務組合搜索范圍來解決約束優化問題。

3 基于QoS的SaaS大規模并行服務組合選擇技術

通過大量真實URL網站作為測試數據集，對比現有QoS服務組合選擇技術：局部精確，局部天際，局部貪婪；研究面向多租戶并行服務需求特點的QoS服務組合選擇技術：全局精確，全局天際和全局貪婪，得出新技術性能更優的結論。

3.1 局部精確（Exact-Local）

在不同約束優化問題模型下，優化方法逐個為每個終端用戶創建執行計劃，考慮每個服務類中所有服務作為候選服務。

3.2 全局精確（Exact-Global）

在單一約束優化問題模型下，優化方法為所有SaaS終端用戶創建執行計劃，考慮每個服務類中所有服務作為候選服務。這種方法適合服務數據量較小情況下，采用整數編程技術解決SaaS終端用戶多維QoS約束和SaaS服務提供方優化目標。

3.3 局部天際（Skyline-Local）

在不同約束優化問題模式下，優化方法逐個為每個終端用戶創建執行計劃，考慮每個服務類中優先天際服務作為候選服務。

3.4 全局天際（Skyline-Global）

在單一約束優化問題模型下， 優化方法為所有SaaS終端用戶創建執行計劃，考慮每個服務類中的天際服務作為候選服務。這種方法適合服務數據量較大情況下，在非天際服務失效的情況下有效使用。

3.5 局部貪婪（Greedy-Local）

在不同約束優化問題模式下，優化方法挨個為每個終端用戶創建執行計劃，使用貪婪算法在每個服務類中選擇最有代表性服務作為候選服務。

3.6 全局貪婪（Greedy-Global）

在單一約束優化問題模型下，優化方法為所有SaaS終端用戶創建執行計劃，使用貪婪算法在每個服務類中選擇最有代表性服務作為候選服務。這種方法適合服務數據量更大情況下，在非天際服務失效的情況下有效使用。

比較分析共三組，每組各兩種新舊方法之間的執行性能差異，證明采用的全局天際和全局貪婪方法比現有的局部天際和局部貪婪方法在服務組合選擇有效性和服務優化性能方面有顯著提升。新技術是滿足SaaS終端用戶多維QoS約束和SaaS服務提供方優化目標的理想方法。尤其在SaaS服務請求數據量不斷激增情況下，采用貪婪算法的天際服務組合選擇技術具有有效性和高效性。SaaS服務提供方全局優化目標實現的同時，可有效拓展云計算SaaS適用范圍，提升SaaS服務性能。

參考文獻

[1]Mohammad Alrifai，Thomas Risse， "Combining Global Optimization with Local Selection for Efficient QoS-aware Service Composition"，WWW2009， April 2009，Madrid，ACM 978-1-60558-487-4/09/04.

[2]Tao Yu，Yue Zhang，Kwei-Jay Lin， "Efficient Algorithms for Web Services Selection with End-to-End QoS Constraints"，the 3rd International Conference on Service Oriented Computing，2005.

[3]Liangzhao，ZengBoualem，BenatallahMarlon Dumas，"Quality Driven Web Services Composition"，WWW2003，May 2003， Budapest，ACM 1581136803/03/0005.

作者單位

長春工程學院計算機技術與工程學院 吉林省長春市 130012endprint