[發明專利]混合云模式中的基于成本考慮的在線服務請求調度方法

有效

• 申請號: 201611147486.7
• 申請日: 2016-12-13
• 公開（公告）號: CN106790485B
• 公開（公告）日: 2020-07-10
• 發明（設計）人: 薛廣濤;俞嘉地;錢詩友;李明祿;曹燕華
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236
• 代理人: 郭國中

本發明提供了一種混合云模式中的基于成本考慮的在線服務請求調度方法，包括步驟1：構建以平均花銷成本最小化為目標，私有云資源有限，服務拒絕率為限制條件的最優化問題；步驟2：利用李雅普諾夫優化方法將步驟1中的最優化問題轉化為單時槽中的優化問題；步驟3：采用最優衰減算法求解步驟2中單時槽中的優化問題的最優解，即得到當前時刻的服務請求的調度方法。本發明的方法能夠針對未知的在線服務請求，使得整個時間區域內的平均租用公有云的花費成本達到最低，以服務請求拒絕率及私有云資源為限制條件的優化問題；然后利用李雅普諾夫優化技術將原問題轉化為不含時均量的優化問題，從而實現花銷成本和服務拒絕率之間的有效權衡。

技術領域

本發明涉及云服務技術領域，具體地，涉及混合云模式中的基于成本考慮的在線服務請求調度方法。

背景技術

李雅普諾夫優化技術通常被用來求解時均意義上的優化量。在優化問題中，有一大類問題是與時間相關的，例如與工作負載相關的問題就是隨著時間變化而不斷變化的。因此時均意義上的優化可以更好地優化全局系統的狀態。而帶有時均變量的優化問題很難用通常的優化方法進行解決，李雅普諾夫優化技術就可以被用來解決這類問題。李雅普諾夫優化技術原本來源于自動控制領域中的李雅普諾夫穩定性。因此最初該技術也是用于進行動態隊列網絡中的最優控制。但由于改進技術的優秀性質，之后被拓展到其他領域用于解決求解時均量的優化問題。

由于服務請求的波動性，當服務請求突然增多時，企業或組織內部的私有云的資源是不夠用的，如果購買硬件設施來處理這些隨機的增多的服務請求，不僅成本高，而且大多數的時候這些硬件是處于閑置狀態，嚴重浪費資源。由于混合云架構的特性，當私有云中的資源不夠用的時候，可以以較低的價格租用公有云中的資源。因此越來越多的企業或組織將已有的基礎設施作為自己的私有云，處理企業或組織內部的大部分服務任務，當服務請求突然增多，私有云資源不夠用的時候，租用公有云中的資源以應對服務請求的爆炸式突增。用戶的服務請求是實時隨機到達的，其到達的波動性很大，規律很難預測，而且有些服務請求處于安全隱私的考慮希望被運行在私有云上，這樣的服務請求一般都是處理公司里的重要事務的，因此企業是希望這種類型的服務請求的拒絕率不能太高，否則會影響公司的正常業務。這種情況下做一個基于成本考慮的最優的服務請求調度是很困難的。目前針對這個問題主要是考慮靜態的情況，即知道服務請求到達的所有全局信息，這樣的假設前提是不符合實際的。

由于私有云是企業固有的資產，運行在私有云上的服務請求是不需要花費租金的，所以我們假設運行在私有云上服務請求成本花銷為零。為了使租用公有云的花銷成本最小，我們可以將所有的服務請求都運行在私有云上，然而由于私有云的資源是有限的，如果所有的請求都調度在私有云上，那么當私有云中的資源不夠用的時候，對于那些只能運行在私有云上的服務請求就會被拒絕，如果被拒絕的這類請求太多，就會影響公司的正常運營，因此如何使最小花費成本和拒絕率之間達到平衡是關鍵。

本發明為了在保證拒絕率的情況下，得到最少的花費的服務請求調度方法，提出了一個在混合云模式下的基于成本考慮的在線的服務請求調度策略，同時利用李雅普諾夫優化技術，將整個時間段上的平均優化目標轉化為每個時間槽中的優化目標，這樣通過解這個轉化過后的優化問題我們可以實時的做出調度決策。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本發明的目的是提供一種混合云模式中的基于成本考慮的在線服務請求調度方法。

根據本發明提供的混合云模式中的基于成本考慮的在線服務請求調度方法，包括如下步驟：

步驟1：構建以平均花銷成本最小化為目標，私有云資源有限，服務拒絕率為限制條件的最優化問題；

步驟2：利用李雅普諾夫優化方法將步驟1中的最優化問題轉化為單時槽中的優化問題；

步驟3：采用最優衰減算法求解步驟2中單時槽中的優化問題的最優解，即得到當前時刻的服務請求的調度方法。

優選地，所述步驟1中的最優化問題如下：