云計算服務下的資源調度

郝穎

摘要 從理論的角度而言，云計算是通過將虛擬化的計算機數據、資源集中在網絡數據中心的動態資源共享池為用戶提供成本低、擴展性強、可用性高的各種服務。在實踐中，面對系統規模龐大及執行任務數量眾多的問題，作為提高云計算系統性能的關鍵技術之一，資源調度成為研究重點。合理的資源調度策略能提高資源分配效率，降低成本，實現更好的云計算服務。

【關鍵詞】云計算 資源調度 能耗 負載均衡用戶服務質量

1 資源調度問題的描述

云計算是具有巨大商業潛力的新興商業計算模式，各國政府密切關注、企業積極部署推出各種云計算平臺和相關服務，知名云供應商有Google、Amazon、IBM、阿里巴巴、華為云、西湖云等。通過成熟的虛擬化技術，云計算按使用量付費的模式，通過互聯網提供可用、便捷、按需的網絡訪問。用戶以標準的瀏覽器通過Internet在任意時間、任何地點訪問由數據中心的軟件、平臺、基礎設施等各種資源打包成的一個龐大的云系統，其中，存儲、網絡、數據、應用軟件、服務器等構成計算資源共享池，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互，用戶就能快速獲取所需的儲存空間、計算能力、應用平臺等計算資源。而且云計算提供的平臺不具有針對性的功能設計，為急劇增長的計算存儲能力需求和高昂硬件成本提供了有效解決方案。

云計算資源調度是指按照某種資源分配、使用規則，對用戶提請的任務安排部署，使云計算資源在用戶間進行轉移，以實現對用戶提請任務進行最優調度的過程。云計算資源調度的根本目標是以一定的性能指標為前提，把任務按照設定的調度策略進行排隊，將任務按順序分配到虛擬機資源節點上，使資源處于最佳負載狀態，提高系統整體作業性能。通常討論的性能指標有最優跨度、負載均衡、用戶服務質量、能耗最低等。

2 相關調度算法

2.1 云計算資源調度流程

云計算資源調度主要包含以云端監測形式對物理機負載信息和虛擬機配置信息進行監測，并且根據監測到的信息確認將要解決的目標問題，設計相應的調度算法。下一階段，通過對比調度策略的結果與原配置信息，判斷調度結果即云計算系統性能（包括資源利用率和能耗等）是否得到提高。以得出的調度策略是否較原配置方案擁有更高云計算系統作業效率為標準，決定是否進行虛擬機遷移。同時，調度策略帶來的結果還要與遷移成本進行比較，以做出是否執行調度策略的命令，對物理機上的虛擬機執行遷移。

2.2 調度策略的選擇

在理論界，根據約束條件的不同，專家學者們研究的策略也各有側重，目前主流上討論較多的調度方案設計考慮的主要有時間、成本、QoS、負載均衡、能耗以及多目標的約束條件。在算法方面，用來解決云計算調度問題的算法主要包括貪心算法、粒子群算法、優先服務級、盡最大努力服務等傳統算法和遺傳算法、蟻群算法、模擬退火算法等啟發式智能算法。

2.2.1 基于系統負載均衡

云環境下，網格是用戶得到計算資源服務的主要途徑。但是由于資源異構性大以及應用動態性強、涉及領域跨度廣等特點，資源管理面臨系統負載不均衡，導致某些服務器負載過重，網絡擁塞、延遲、鏈路失效導致服務質量下降，而同時有些服務器卻在閑置，造成了資源浪費，阻礙了云計算平臺系統的整體性能的優化。處理好服務器間的負載均衡問題，提高網格服務質量要求提高云資源利用率和云系統的整體性能。文獻[1]改進蟻群算法，基于蟻群算法提出改進負載均衡策略，在算法中通過引入查找表，使搜索信息首先進入查找表進行匹配，調取查找表中存儲的資源節點，根據任務所需資源重復率高低、成功率分配任務。

2.2.2 任務的總執行時間最優

Min-Min算法是一種實現起來很簡單、算法執行時間迅速的算法，算法通過首先將小的任務映射到執行快的機器上以求得每一個分任務的最小單位完成時間，然后再從所有這些時間的資源中選取搜尋所用時間最短的資源，并將其與任務進行匹配。但Min-Min算法總的任務完成時間達不到最優結果。而貪心算法針對傳統資源調度算法中存在的不足，縮短任務完成時間，克服Min-Min算法優先在處理速度快的資源節點上進行任務調度，使得處理快的資源節點忙碌、負擔過重，而處理速度慢的資源節點一直處于空閑浪費狀態，提高了系統的整體資源利用率。

2.2.3 解決用戶QoS問題

資源調度在注重提高資源利用效率的同時應著眼于實現多維度QoS的滿足。大量用戶任務具有各不相同的QoS目標，在資源調度的問題中納入主要包括資源負載、時間、花費和隱私保護度等用戶QoS偏好需求的因素，提高資源調度中資源搜索與虛擬機任務匹配的速度與質量，同時實現能耗降低和負載均衡。基于遺傳算法的資源調度方法以用戶任務執行費用為指標，從任務到虛擬機，從虛擬機到數據中心兩層調度，通過尋求兩部分最優解得到任務.虛擬機.數據中心對應關系能實現最大化用戶滿足。

3 結束語

根據不同的優化準則，選取調度策略具有不同的約束條件。本文主要著眼從負載均衡、任務執行時間最優以及QoS三方面進行考慮，提及目前國內外專家學者們在此研究領域的探索成果，對云計算資源調度進行優化，但由于這方面的研究還處于起步階段，這些算法均有一定的缺陷和局限性。論及目前資源調度策略的目標：

（1）盡量提高系統整體運行效率;

（2）提高對用戶的服務質量。

隨著云計算聯盟規模的日益強大，云計算的商業化應用，將兩個目標結合起來討論如何提高調度云資源調度效率以優化系統整體性能將是該領域的研究方向。

參考文獻

[1]爾雅莉，王慶生，云中基于蟻群算法改進的負載均衡策略[J].計算機工程與設計，2014， 35 （12）： 4095-4099.

[2]余敦福，李鴻健，唐紅，等，基于反饋機制的動態負載平衡算法研究[J].計算機應用研究，2012，29 （02）： 527-529.

[3]彭紅姣，李安南，曹新欣，一種基于QoS約束簡化的云計算資源調度策略研究[J].電腦知識與技術，2014，10 （30）： 7027-7028， 7047.

[4]黃海芹.云計算資源調度現狀分析[J].大眾科技，2015 （04）： 0024-03.