[發明專利]一種云服務中心服務效用最大化的虛擬機分配方法

在審

• 申請號: 201710227556.8
• 申請日: 2017-04-10
• 公開（公告）號: CN106951330A
• 公開（公告）日: 2017-07-14
• 發明（設計）人: 張志鋒;曹潔;孫玉勝;張建偉;鄧璐娟;鄭倩;馬軍霞;桑永宣;趙曉君
• 申請（專利權）人: 鄭州輕工業學院
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50;G06F9/48
• 代理公司: 河南廣文律師事務所41124
• 代理人: 王自剛

1.一種云服務中心服務效用最大化的虛擬機分配方法，包括云服務中心、隨機任務模型、云服務中心模型和云資源分配模型，其特征是：云服務中心由隨機任務模型、云服務中心模型和云資源分配模型構成，隨機任務模型向云服務中心發送服務請求，云服務中心根據隨機任務模型發送的請求由云資源分配模型為隨機任務模型進行服務。

2.根據權利要求1所述的一種云服務中心服務效用最大化的虛擬機分配方法，其特征是：所述隨機任務模型為計算密集型、通信密集型和數據密集型和I/O密集型，計算密集型、通信密集型和數據密集型和I/O密集型之間是相互獨立的。

3.根據權利要求1所述的一種云服務中心服務效用最大化的虛擬機分配方法，其特征是：所述隨機任務模型用一個三元組(T,Λ,C)來表示，其中，T＝{t_i|1≤i≤m}表示任務類型集合，t_i表示第i類任務，m表示任務類型的數目；Λ＝{λ_i|1≤i≤m}表示任務的平均達到率集合，λ_i表示t_i類任務單位時間內的平均到達數量；C＝{c_i|1≤i≤m}表示不同類型任務期望響應時間的集合，c_i表示t_i類型任務的期望響應時間，因此，第i類計算任務可表示為(t_i,λ_i,c_i)，其中，t_i∈T，λ_i∈Λ，c_i∈C。對于到達云系統的隨機任務，其隨機分布和平均到達率可通過分析云系統的監測數據得到。

4.根據權利要求1所述的一種云服務中心服務效用最大化的虛擬機分配方法，其特征是：所述云服務中心模型用三元組(P,S,E)表示，其中，P＝{P_i|1≤i≤m}表示云服務中心中虛擬機組的集合，m表示虛擬機組的個數，一個虛擬機組相當于一個子服務中心；P_i＝{vm_ij|1≤j≤n_i}表示執行第i類型任務的虛擬機的集合，n_i表示執行第i類型任務的虛擬機的個數；S＝{μ_i|1≤i≤m}表示表示虛擬機平均服務率集合，其中，μ_i表示執行第i類型任務的虛擬機的服務速率，一個組內的虛擬機具有相同的服務速率；E＝{e_i|1≤i≤m}表示云計算系統中虛擬機單位時間租用價格的集合，其中e_i表示執行第i類型任務的虛擬機的單位時間租用價格。

5.根據權利要求1所述的一種云服務中心服務效用最大化的虛擬機分配方法，其特征是：所述云資源分配模型為云服務中心根據用戶的任務處理需求，通過向IaaS提供商、PaaS提供商租借自己所需的虛擬機來組建SaaS，向云用戶提供任務處理服務，由于不同云資源提供商提供的資源類型、價格和性能等各不相同，因而云計算服務中心可根據任務的到達情況租用適當數目的虛擬機機來處理用戶的任務，以最大化自己的服務效用，向云服務中心請求服務的服務請求都能被安排到一個合適的虛擬機上進行處理，直到服務請求處理完才離開云系統，不同類型的服務請求被安排到不同的云服務中心的子服務中心的虛擬機上進行處理，云服務中心的任務處理過程可描述為：不同類型的任務以不同的速率到達云計算服務中心隊列，全局任務調度器根據任務類型的不同，將任務調度到相應類型的云服務中心的子服務中心任務隊列，然后由云服務中心的子服務中心任務調度器將任務調度相應的虛擬機上進行處理，每個任務到達云服務中心的子服務中心任務隊列的間隔相互獨立，且服從同一參數的負指數分布；虛擬機處理任務的服務時間相互獨立，且服從同一參數的負指數分布；任務到達的間隔時間與虛擬機服務的時間相互獨立，每種類型任務的處理過程，相當于一個M/M/n型排隊模型。