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云环境下基于SLA的优化资源分配探究

作者:商品经济
出处:www.lunrr.com
时间:2019-10-04

1简介

自2007年提出云计算概念以来,它已逐渐成为工业界和学术界的研究热点[1]。云环境中资源的复杂性,异构性,资源多样性以及用户请求的动态性决定了资源分配是一个NP完全问题。在访问资源的过程中,云服务提供商始终为用户分配尽可能少的资源以节省成本,而云用户期望提供过多的资源来完成任务请求。鉴于这两者造成的资源供应不一致,可以设计服务水平协议(SLA)来有效解决这些问题。 SLA的属性包括计算能力,网络带宽,存储空间,可用性,安全性等。为了最大化云服务提供商的利润,在云环境中有效的资源分配策略一直是研究的难点。根据资源分配策略的不同输入参数和分配方法,从不同的角度(执行时间,效用函数,硬件资源之间的依赖关系)总结了一些现有的分配方案。文献中提出了一种基于元胞自动机遗传算法(CGA)的云资源调度策略,以缩短用户任务执行时间。但是,每个用户任务只能分配给单个虚拟机,这样效率低下。为了使软件即服务(SaaS)提供商的利润最大化,文献[5]中提出了两种不同的算法。尽管该算法可以减少违反SLA协议的可能性,但它仍存在一些缺点,并且容易浪费资源。提出了一种基于蚁群算法的自适应负载云资源分配模型,主要解决了负载不平衡的问题,而没有考虑服务提供商的利益。提出了一种基于粒子群优化算法的资源分配与定价策略,以实现均衡稳定的状态。然而,本文针对的是静态资源管理方法的缺点,该方法不涉及动态资源分配。文献[8]鉴于云计算环境中资源的复杂性,异构性和动态性,已确认CloudSim架构可以为云计算调度算法提供一个良好的仿真平台。但是,本文中实现的调用算法并未考虑虚拟机的计算能力,网络延迟和其他因素。针对上述缺陷,提出了一种基于SLA协议的云资源分配策略,将用户请求概率并行分配给多个虚拟机,并以粒子群优化(PSO)为基本算法优化SLA参数作为资源分配。处理。参数,并通过为每个粒子的位置和速度引入模拟的退火机制,根据Metropolis准则概率接受恶化解,并避免算法陷入局部极值以最大化服务提供商的利润。用户请求-资源映射过程:(1)客户端通过连接到网络的任何终端设备向数据中心发送请求,并传递SLA参数。 (2)服务提供者管理和维护应用层,以实现与用户的交互过程。 (3)平台层包括映射过程和资源调度策略,通过分析用户需求将优化后的SLA参数传输到基础设施层。 (4)数据中心根据优化后的参数信息为应用分配适当的虚拟资源,并通过管理模块确定虚拟机的分配和删除。 (5)最后,通过应用层将服务层提供给客户端。

2动态资源分配过程

建模在基于SLA的资源分配问题中,SLA指的是企业与提供服务的用户之间关于服务质量和性能的约束协议。内容是指服务要求的要求和有关各方提供的协议的有效期,以及与服务有关的收费规定和供应商对违反协议的处罚。在云环境中,本文将问题形式化为:将客户的动态需求表达为各种用户请求,将提供云资源服务的过程模拟为分配虚拟机的过程,最终目的是让服务提供商最大化利润。在SLA协议的前提下。

3个基于SLA的改进

混合粒子群优化算法3.1标准粒子群优化算法粒子群优化(PSO)由美国学者J. Kennedy和RCEberhart于1995年通过鸟类的觅食行为提出[9]。实验最终形成了具有惯性权重ω的标准形式。自引入以来,该算法易于实现,需要调整的参数较少,全局搜索能力强,已广泛应用于各个领域。因此,为了最大化云环境中资源提供者的利益,粒子群优化算法被用作优化SLA参数的基本算法。基本思想是随机初始化一组粒子。粒子的运动轨迹由矢量速度V控制。在每次迭代中,粒子都会跟踪两个极值:单个最优值pbest是迄今为止粒子本身已经发现的最优解。

4个仿真实验与分析

4.1实验环境为了验证改进的混合粒子群优化算法在基于SLA参数动态变化的资源分配过程中的可行性和有效性,实验环境为Pentium Dual 2.3 GHz CPU,RAM内存2 GB,Windows 7操作系统,开发环境使用Java语言编程的Eclipse,与CloudSim3.0云模拟平台结合使用,可以模拟云计算本地环境。在这种环境下,可以加载数据中心的虚拟资源,可以分别设置和保存用户任务的属性,然后提交给云数据中心执行。

5结论

本文中,服务提供商与用户请求之间的资源分配差异如下:(1)构建基于SLA协议的分配模型,并提出将客户请求概率分配给多个虚拟机共同执行; 2)基于模型,设计了相应的效用函数,并提出了一种改进的SA-PSO算法来优化SLA参数。 (3)最后,通过实验分析,证明了基于SLA分配策略的SA-PSO。当算法完成相同数量的任务时,执行成本最低,服务提供商获得最大利润。

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