[發明專利]一種個性化服務需求的動態匹配方法

有效

• 申請號: 202010516848.5
• 申請日: 2020-06-09
• 公開（公告）號: CN111917818B
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發明（設計）人: 王瑾;李小平;朱夏
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: H04L67/10
• 分類號: H04L67/10;H04L47/76
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 葉涓涓

本發明提供了一種個性化服務需求的動態匹配方法，包括：云平臺根據經驗值下發初始閾值給客戶端/終端；確定一個統計分析周期，周期內云平臺計算各子任務的熵；應用在周期內因資源需求的變化，客戶端感知變化向云平臺發起資源重分配/回收的請求；將云平臺一個周期內的所有子任務重分配方案認為是一個蟻群，針對優化目標函數，采用蟻群算法迭代子任務的分配方案；求得每個子任務資源分配門限的一組近似最優解，得到優化的全局資源重分配方案。本發明用多目標優化求解，不僅消除資源動態匹配中的擾動，還在動態匹配中兼顧到了全局負載均衡效果。

技術領域

本發明屬于互聯網技術領域，涉及一種個性化服務需求的動態匹配方法。

背景技術

服務互聯網(IoS,Internet?of?Services)是大服務的網絡化形式。在IoS中，任何對象都可以作為一種服務在互聯網上獲得。服務作為一種封裝的功能實體，包含服務提供者和客戶的交互過程，并通過在網絡上的分布、虛擬化和聚合，以滿足客戶的需求和為客戶創造價值。其中發生概率小于1的那些子服務稱為個性化子服務。

在子服務的資源需求中，一種技術只是固定分配子服務所需的峰值資源，以滿足子服務請求的資源峰值需求，當子服務資源需求非峰值時間內，依然占用著峰值的資源塊，造成資源利用率不高。即使對此有改進，一般也只是設定每個子服務資源重分配的閾值來決定何時分配資源。該技術描述如下：數據中心中有一個資源調度器，可根據用戶客戶端的請求管理虛擬資源(包括分配超量的虛擬資源和撤回過多的虛擬資源)，如圖1所示。用戶客戶端將應用中子服務的負載變化通知數據中心的資源調度器。設定子服務資源調整的閾值有利于解決如下兩個問題：1、資源重分配頻繁會增加開銷，降低效率；2、資源重分配間隔太大，不能及時響應子服務的資源需求變化，會影響應用執行。初始時，根據經驗值預設一個閾值Lnorm給客戶端，只有當客戶端感知到應用負載變化超過門限Lnorm時，才會進行資源調整，以屏蔽一些頻繁震蕩。以上是針對單個發生概率為1的頻繁服務，對于個性化子服務由于服務的發生概率不等，門限的設定很難優化，目前此種方式存在門限設置過大過小都容易引起擾動或客戶端無法執行，或因資源競爭關系，造成系統存量資源不足或應用常被打斷等種種問題。以往的門限方案僅僅對單個發生概率為1的應用，根據經驗值設定一個閾值。閾值有較大概率定得不合理時會造成系統陷入癱瘓，并且不能實時變化以適應系統環境的動態變化。

發明內容

為解決上述問題，本發明提出一種個性化服務需求的動態匹配方法，創造性的基于蟻群算法解決資源重分配需求時空序列的分配方案優化，是一種動態匹配問題的優化方法，對大規模云服務中個性化服務的動態匹配的問題非常適用。

為了達到上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種個性化服務需求的動態匹配方法，包括如下步驟：

步驟1，云平臺根據經驗值下發初始閾值給客戶端/終端；

步驟2，確定一個統計分析周期，周期內云平臺計算各子任務的熵；

步驟3，應用在周期內有對資源需求的變化，客戶端/終端感知變化向云平臺發起資源重分配/回收的請求；

步驟4，將云平臺一個周期內的所有子任務重分配方案認為是一個蟻群，針對優化目標函數，采用蟻群算法迭代子任務的分配方案，如果求解得到能夠響應資源重分配/回收需求，則云平臺向客戶端/終端應答并分配/回收資源；

步驟5，在空間序列上完成一組離散點的優化，求得每個子任務資源分配門限的一組近似最優解，得到優化的全局資源重分配方案從而得到全局資源重分配方案的優化解。

進一步的，在每個時刻，系統存量資源應不小于系統新增需求與回收資源之差，如下式：

R為系統每個時刻可用的資源總量，r為已分配出去的資源量，S＝{s1,…sn}為每個子服務的熵記做。