云計算環境下動態資源管理關鍵技術研究

陳董

摘 要：本文從云計算資源管理的基本概念入手，分析負載均衡原理及常用算法，以基于粒子群雙向拍賣為例的探討動態資源競價調度策略。

關鍵詞：云計算；動態；資源管理；技術

自云計算誕生以來，已悄然改變了網絡世界的格局，改變了用戶的網絡習慣。迄今為止，如、阿里巴巴等商業巨頭紛紛將大規模的數據存儲在云上并參與云計算領域的競爭。隨著云計算的逐漸成熟和廣泛應用，價格和性能將是決定這場角逐的決定性因素，通過合理的資源管理，最大效率地利用系統資源，在保證服務質量的同時降低成本是當前云計算領域最熱門的研究話題。

1云計算資源管理的基本概念

在計算機科學中，我們所說的“資源”通常指內存、硬盤、等硬件資源以及系統文件等軟件資源，由于軟件資源是事先部署在系統上的，更改難度較大，所以我們平時所講的“資源管理”即是對硬件資源的管理。在處理特定事件時對資源的消耗將是我們衡量系統性能的重要標準，我們將資源泛性的分為“計算資源”、“存儲資源”和“網絡資源”。

2負載均衡原理及常用算法

云計算是采用虛擬化技術將眾多分散資源抽象成資源池，將底層的物理設備進行資源整合，并作為一個整體向用戶提供服務。因此云技術首先面臨的問題就是如何將共享資源合理的分配和調度，其中平均響應時間和資源利用率是衡量均衡調度算法的重要標準。

負載均衡就是通過對服務結點性能以及負載情況的分析，得出合理的分配策略，將數據和請求有效的分配到服務結點，達到服務器的最理想效果。負載均衡主要分為靜態調度和動態調度，其主要算法為輪轉調度算法、加權最少連接算法以及動態反饋控制算法。

1、輪轉調度算法

輪轉調度算法是最簡單的負載均衡算法，其原理采用輪轉方法按順序依次調度不同的結點，對系統結點無區別對待，也就不存在硬件配置和當前結點連接數的差異。輪轉調度算法開銷非常小、簡單易行，在云計算的初始階段發揮了重要的作用，但是其有效性差、并行性低，無法適應現在的大規模異構集群系統。

2、加權最少連接算法

最少連接算法顧名思義，是將請求優先分配給連接數較少的結點，但是僅僅根據連接數量不能很好的反映出結點的真實負載，所以根據結點處理能力的不同，對其分配不同的權值，將連接數量和權值大小相結合，更加合理的反映負載大小。但是隨著動態資源的規模激增，如何合理的設定權值并在動態資源調度中調整權值是該算法面臨的主要問題。

3、動態反饋控制算法

由于靜態算法的適應能力較差、應用范圍較窄，動態負載均衡算法逐漸成為研究熱門。近年來基于反饋的負載均衡算法取得非常理想的成果，基本原理為當節點負載變化時，通過反饋機制將其負載信息進行收集并反饋，根據反饋得到的實際負載情況對請求進行遷移或重分配，以期提高負載均衡度。通過對現有負載均衡算法的分析，動態負載算法明顯優于靜態算法，但是當前許多算法主要采用對資源指標使用率進行加權的方式，如果權值選取不當，效果反而適得其反。

3基于虛擬機部署的資源提供和雙向競拍競價機制

1、基于虛擬機部署的資源提供

云計算中的資源提供主要是虛擬機在接收到任務后，根據任務對物理資源的需求，采用具體的資源選擇策略為虛擬機選擇合適的物理計算資源。虛擬機與主機之間有、內存、帶寬等多種限制，隨著虛擬機和主機數量的增多，問題的解決難度也成指數增長，很難在多項式時間內得到最優解。

2、雙向競拍競價機制

經濟效用是資源分配中常用的目標函數，目前已有大量的研究把經濟模型引入云計算的資源管理和任務調度優化問題中。隨著云計算商業步伐的加快，必須引入經濟機制以更好地吸引資源的提供。在經濟機制下，用戶和資源提供者可以根據市場價格和自身愛好進行自主決策，而市場價格也反映了供需關系，有助于實現資源的優化分配。

現有的定價模型主要包括：市場模型、標價模型、議價模型、招投標模型以及拍賣模型。拍賣作為重要的市場機制，根據市場的參與者競價來決定資源的分配結果，并且在市場不明朗的前提下，根據博弈理論得到最優解，從而符合云環境中變化無常的用戶需求，這逐漸成為定價模型的熱點。針對傳統拍賣模型中資源提供者處于主導地位，往往會發生壟斷現象，許多研究人員提出了雙向拍賣的概念，即用戶和資源提供者為多對多的關系，在拍賣過程中地位均等，有效的避免了壟斷現象的出現。

4以基于粒子群雙向拍賣為例的探討動態資源競價調度策略。

基于云存儲的資源調度存在著兩個非常大的挑戰，首先，如何將用戶請求映射到云處理器中，并且很好的滿足參與者的服務質量需求；其次資源調度是一個在多項式時間內難以解決的復雜問題。一個優秀的資源調度算法，不僅僅需要考慮到計算能力（CPU 處理能力）、存儲和帶寬能力，更要滿足用戶和資源提供者的服務要求。目前，傳統的云環境資源競價策略主要考慮資源提供者的收益，不但導致了服務響應時間過長，而且用戶與資源提供者沒有實現雙向選擇，也導致了云資源市場的不均衡交易，最終用戶的服務質量無法得到保障。

1、云環境下的動態調度問題

云平臺提供了一種“超市”模式的云資源共享平臺，根據用戶需求，將資源打包成服務提供給用戶，如果用戶不滿足云資源提供者的服務，完全可以選擇其他資源提供者。

為了讓云資源提供者獲得更大的交易量和收益，并且讓用戶獲得更滿意的服務，引入經濟學中雙向拍賣理論，其基本過程如下：

（1） 確定獲勝者，這個過程主要通過求“競勝標確定問題（Winner Determination Problem， WDP）”的最優解完成；

（2） 資源分配，針對獲勝的賣家找到一個或多個購買其資源的買家；針對獲勝的買家找到一個或多個提供資源的賣家；

（3） 資源定價，針對每個競拍者確定其實際的交易價格。如何滿足資源提供者和用戶的需求，并使云平臺的整體交易量達到最佳是本章的研究方向和目的。

2、粒子群雙向拍賣機制的競價機制

粒子群雙向拍賣機制將資源的競價和資源的分配分為兩個獨立的步驟完成，也可以針對特殊需求的用戶施行一對一資源匹配同時完成資源定價，其整個競價過程具有一定的合理性，粒子群優化雙向拍賣機制力求最大化總的收益，保障市場交易量和參與者的收益，其在雙向拍賣中的目標函數和約束限制如圖所示：

收益最大化：

約束限制：

其中m為資源提供者的總數量；n為用戶的總數量；資源提供者i和用戶j間的項目交易價格；Qi，j，a為資源提供者i和用戶j間的項目交易量；S為資源提供者的集合，[S]=m個資源提供者；B為用戶的集合， [B]=n個用戶。

5結語

隨著云計算的普及和應用，動態的資源調度成為研究熱點，傳統的雙向拍賣機制以最大化市場價值作為目標，強調資源提供者在云環境中的利益，忽略了用戶體驗的重要性，從另一個角度上可以看成集中式的分配系統。本文在此基礎上提出了一種粒子群優化雙向拍賣策略，力求為所有參與者提供滿意的服務。實驗結果驗證，粒子群優化雙向拍賣策略不但總交易量和收益量優于傳統雙向拍賣策略，并隨著用戶的增加，其優勢越來越明顯，從而證明了粒子群雙向拍賣機制更加適合于云環境

參考文獻：

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[2]譚業騰. 云計算中虛擬數據中心管理系統的設計與實現：[碩士論文][D].上海：上海交通大學，2012：22-3.endprint