论文摘要
随着互联网技术的飞速发展和虚拟化技术的普遍应用,云计算作为一种支持用户按需服务,按用付费的服务模式得到了学术界和产业界的认可。云计算中的资源管理是影响云计算系统性能的核心要素。大规模的集群运算系统支撑的云计算需要通过有效的资源管理技术保障用户应用的可靠性和资源的可用性,以实现云计算系统的安全性。由于云的效用特点,云用户和云资源环境都会不断变化,如何在动态环境中规划、调度与调整云资源以满足用户纷繁的需求成了云计算环境亟待解决的问题。作为云用户与云服务提供商之间约定服务质量、价格等因素的服务等级协议(Service Level Agreement, SLA)是保障双方预期与责任的规范。通过SLA的约束可以最大可能的提高用户满意度和云服务提供商的资源利用率,从而推进用户和云服务提供商加入云计算的意愿。这就需要研究者从服务等级协议的目标和约束条件下推动云资源调度的创新技术。因此,本文重点关注SLA约束条件下的高效云资源调度,主要包括以下四个方面：1.研究了SLA约束条件下云资源调度的架构设计,通过将SLA的协商、产生、维持、资源调度等工作交给云代理完成,以解决云计算环境资源服务和增值服务不明晰的问题。本文提出了一种SLA约束下云资源调度架构,并通过对此架构的核心云代理的设计,实现云环境下按需提供、弹性可扩展的资源供应。并在此基础上在云代理中设计一种类似于交换网络结构的区分服务缓存结构,以降低云代理在调度过程中可能出现的任务丢失和等待队列过长的问题。实验结果表明,使用SLA约束下的云资源调度架构能有效保障用户的应用可靠性和资源的可用性。2.研究了云代理在满足用户个性化需求的资源选择问题,以解决可用资源匹配用户应用的复杂性问题。本文针对用户的应用将云代理拆分为具有工作流关系的任务队列,并针对这些队列分别请求资源。首先将云资源选择的过程对等为SLA匹配的过程,并在此基础上提出了模糊化评价的方法对不同的任务选择最佳的SLA匹配以满足任务的资源需求。该方法通过权重描述各云代理及用户间SLA度量的差距,用SLA数据表示需要匹配的内容,采用各代理间的互评价方法来选择最佳SLA匹配,并对选择算法进行基于任务间工作流关系的强制推荐优化,以提高应用在云环境下的可靠性。实验结果表明该方法对降低应用的总体代价,从而提高资源的可靠性保障具有一定的优势。3.研究了在云基础设施上通过SLA约束的虚拟机调度,解决如何最大可能利用云资源的问题。云资源的调度问题在基础设施层面上是虚拟机的调度问题,其调度的方法关系到基础设施的利用效率和基础设施服务提供商的收益等。本文提出使用任务管理和资源分配两个层次来提高云资源的效用,降低虚拟机调度的代价,满足任务的SLA约束,从而保障云资源的可用性。本文在云代理上设计任务的管理分为预测、反馈和判定三个步骤,在预测方式上采用多层曲线拟合的方式预测可能出现的资源需求,在反馈方式上采用反馈SLA与资源SLA阈值间的距离计算来判断是否会产生新的资源需求,并将预测与反馈交判定步骤,通过移动平均线的方式来对资源的需求可能进行判定。在SLA匹配进行云资源的虚拟机调度上使用多因子供需匹配的方式来寻找最优的实体机,以满足任务的资源需求。实验结果表明,使用SLA约束下的虚拟机调度可以有效提高资源的利用率,保障云资源的可用性和可靠性。4.研究了混合云环境下的云资源调度机制,以满足大规模资源共享的灵活性和应用的实时性要求。云的动态弹性特点决定了云代理在当前云资源不足以满足现有需求的情况下可以向外租用服务以满足动态变化的用户需求。本文通过动态规划的方式提高内部云资源的利用率和最小化外部云资源租用费用的方式来解决可能出现的外部云资源调度问题,以满足应用的SLA约束。实验结果表明,该方案能够最大化的实现内部云资源的利用率和降低外部云资源的租用代价,在保障应用可靠性的同时保障了资源的可用性。