基于云計算系統資源的動態整合部署和預留機制的分析

汪婷盈 李雪竹

【摘 要】近年來，云計算及其相關技術得到了快速的發展，同時云計算基礎資源也呈爆發式的增長。如何合理、高效地利用云計算及終端設備的資源并滿足服務質量需求的資源供應是云計算系統中不可避免的、具有實際意義的熱點問題。本論文結合資源動態整合，部署和資源預留三個方面進行了研究。

【關鍵詞】動態整合；資源部署；預留機制

一、引言

云計算就是一個虛擬的計算資源池，根據客戶需要，系統資源經常動態變化，這些都給系統服務帶來了不穩定的因素。由于云計算數據的存儲、處理、分析、決策、任務的調度、資源的管理都在云中進行，其任務繁多、數據量巨大、用戶需求不一、資源類型各異，又要盡可能提高系統的資源利用率保持高效節能。因此，如何根據任務變化對系統資源進行動態整合、部署和預留是云計算首先需要解決的問題。

二、系統資源的研究現狀及動態整合、部署的技術應用

當前主要研究系統資源在云計算中的虛擬化方法，分析系統資源在云計算中動態變化的多粒度特征，開展系統資源的動態整合、部署和預留機制的研究。首先，在動態資源管理方面，云計算服務提供商通常是以虛擬機技術為基礎，通過將物理設備上的資源分割為規格不同的若干虛擬機為用戶提供服務。其次，虛擬機的部署相對于其他問題還有待于進一步的研究和優化。如何減少虛擬機部署、遷移時間和合理的部署、遷移虛擬機是當前虛擬機在云計算中應用的研究重點。[2]再者，隨著越來越多的應用部署在云平臺上，必然會導致多個用戶爭奪同一資源的情況。資源提前預留可通過在特定時間內為用戶預留出需要的資源。然而過多的提前預留導致系統性能的大幅度降低。為降低資源預留帶來的負面影響，當前研究如何在云工作流中合理地運用資源預留技術。[3]在云計算中首先將開展系統資源的動態整合、部署和預留機制的研究，將所有的系統資源抽象為資源池。因此，其可應用于云圖書館虛擬機資源分配與部署；云計算環境下，數字圖書館通常根據圖書館讀者云閱讀服務和云資源管理需求，采取租賃云服務商基礎設施資源的方式，將虛擬機部署到云服務商相應的物理設備上，根據讀者需求開展相應的云資源管理和讀者個性化閱讀服務。[4]

三、解決并優化云計算中資源整合、部署和預留機制問題

（一）應用虛擬化技術進行資源整合

在云計算中，需要采用資源虛擬化的方法，應用虛擬化技術使不同信息資源進行整合和，將硬件資源、軟件資源和網絡資源進行抽象，使得資源的差異性、異構性和兼容性對上層應用透明，從而允許云對底層千差萬別的資源進行統一管理，使得用戶得到高效和透明的服務。對同一安全區域內的服務器根據虛擬化整合原則進行資源整合，將利用率較低的服務器整合到一臺虛擬主機上，運行在虛

擬主機上的多臺虛擬機共享一臺服務器的物理資源，使服務器資源的利用率最大化。服務器資源整合模型如圖1所示。[5]

（二）云計算服務部署優化

針對云計算資源有限等約束條件，為了克服傳統方法存在的不足，提出了一種改進粒子群算法的云計算服務部署優化方法.該方法首先抽象出云計算服務部署優化問題的數學模型，然后采用改進粒子群算法對云計算服務部署優化數學模型進行求解，找到最優的云計算服務部署方案測試結果表明，增強了云計算服務部署的效率。[6]如圖2所示。

（三）采用網格資源預留體系結構

網格資源預留體系結構是網格環境下其它資源預留體系結構的基礎，也為云環境下資源預留體系結構研究提供了價值，其體系結構如圖3所示：具體過程為：（1）一個由多個任務組成的應用經過任務解析后，可以分解為多個任務并把每個任務的執行信息發送給協同預留模塊。（2）協同預留模塊在接收到提前預留請求信息后，向信息服務器發送查詢請求并返回滿足需求的資源集。（3）協同預留模塊向查詢到的所有網格資源分配管理器提交提前預留請求。（4）查詢時間槽占用情況并依據一定的資源預留調度策略來對該提前預留請求進行接納控制判斷，并將預留結果反饋給協同預留模塊。（5）若能夠接受該應用中包含的所有提前預留請求，則稱此應用選取的資源集預訂成功。當到達預留任務的執行時間時，協同分配模塊依據預留句柄為該預留任務分配資源，并向應用返回對象句柄。（6）若該應用選取的資源集預訂失敗，則在不包含預留失敗資源在內的資源中重新選取資源集，重復步驟。（7）若始終無法成功預訂該應用所需的資源集，則用戶可以選擇嘗試降低該應用的要求。云工作流的資源預留過程建模。[7]

四、總結

本文首先對云計算進行了相關介紹，從云計算的資源動態整合、部署和預留機制三個方面進行了描述，還介紹了云計算中的虛擬化技術，并對現有的虛擬機資源的分配和云計算服務部署優化進行了綜述以及分析了資源預留的概念并詳細描述了網格環境下的資源預留體系結構。

【參考文獻】

[1]李冰.云計算環境下動態資源管理關鍵技術研究[D].北京：北京郵電大學，2012.5.20.

[2]張笑燕，王敏訥，杜曉峰.云計算虛擬機部署方案的研究[J].通信學報，第36卷第3期2015.3.

[3]高曉晨.面向云工作流的資源預留策略研究[D].北京：北京理工大學，2015.1.