云環境下基于SLA的優化資源分配探究論文
1 引言
云計算概念自2007年提出以來，逐漸成為了工業界和學術界的研究熱點[1]。云環境下資源的復雜性、異構性、多樣性及用戶請求的動態性，決定了資源分配是一個NP完全問題。在訪問資源過程中，對云服務提供者而言，總是盡可能將較少的資源分配給用戶，以節約成本;而對云用戶來說，期望過度供應資源以完成任務請求。針對兩者之間造成的資源供應不符點，可通過設計服務級別協議(SLA)來有效解決，該協議屬性包括：計算力、網絡帶寬、存儲空間、可用性、安全性等。為了實現云服務提供者的利潤最大化，云環境下的高效資源分配策略一直都是研究的難點。根據資源分配策略的輸入參數及分配方法的不同，從不同角度(執行時間、效用函數、硬件資源之間的依賴度)總結既存的一些分配方案;文獻提出了一種基于元胞自動機遺傳算法(CGA)的云資源調度策略，目的是縮短用戶任務執行時間，但是每個用戶任務只能分配給單一的虛擬機執行，效率不高;文獻[5]為了使軟件即服務(SaaS)供應商獲取最大的利潤，給出了兩種不同的算法，該算法雖然可以降低SLA協議的.違例概率，卻存在一定的缺陷，容易造成資源浪費;文獻構造了一種基于蟻群算法的自適應負載云資源分配模型，主要解決負載不均衡問題，并未考慮服務供應商的效益。文獻提出了一種基于粒子群優化算法的資源分配和調價策略，以達到均衡穩定的狀態，然該文針對的是靜態資源管理方法的缺陷，未涉及動態資源的分配。文獻[8]針對云計算環境下資源的復雜性、異構性、動態性等特點，證實了CloudSim體系結構可提供良好的云計算調度算法仿真平臺，然而該文實現的調用算法并未考慮虛擬機的計算能力、網絡延遲等因素。針對上述缺陷，本文提出了基于SLA協議的云資源分配策略，將用戶請求概率分布給多個虛擬機并行執行，采用粒子群算法(PSO)為基本算法，將SLA參數作為資源分配過程中的優化參數，并通過對每個粒子的位置和速度引入模擬退火機制，根據Metropolis準則概率接受惡化解，避免算法陷入局部極值，以實現服務供應商的利潤最大化。用戶請求-資源映射過程：
(1)客戶端通過任何與網絡相連的終端設備向數據中心發出請求，同時傳遞SLA參數。
(2)服務供應商通過負責管理維護應用層，實現與用戶的交互過程。
(3)平臺層包括映射過程與資源調度策略，通過分析用戶需求，將優化后的SLA參數傳遞給基礎設施層。
(4)數據中心根據優化后的參數信息，將適當的虛擬資源分配給應用程序，通過管理模塊，決定虛擬機的分配與移除。
(5)最終通過應用層，將服務資源提供給客戶端。.
2 動態資源分配過程
建模在基于SLA的資源分配問題中，SLA是指提供服務的企業與用戶之間就服務的質量、性能等方面所達成的約束協議。內容涉及參與各方所提供的服務要求及協議有效期的規定，及服務相關收費規定和供應商對違反協議的處罰規定。在云環境下，本文將該問題形式化為：將客戶的動態需求表示為各類用戶請求，將提供云資源服務的過程模擬化為對虛擬機的分配過程，最終目的是讓服務供應商在遵循SLA協議前提下，實現利潤最大化。
3 基于 SLA 的改進
混合粒子群優化算法3.1 標準粒子群優化算法粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)是美國學者J.Kennedy和R.C.Eberhart于1995年受鳥群覓食行為的啟發而提出的[9]，經過反復實驗，最終形成了具有慣性權重 ω 的標準形式。該算法自提出以來，就以其容易實現、所需調整的參數少、具有良好的全局搜索能力等優點被廣泛應用于各個領域，故本文為了實現云環境下，資源供應商的效益最大化，采用粒子群算法為基本算法來優化SLA參數。其基本思想是隨機初始化一群粒子，粒子的運動軌跡由一個矢量速度V 控制，在每次迭代中，粒子跟蹤兩個極值：個體最優值 pbest爰戳Ｗ穎舊砥今為止所找到的最優解
4 仿真實驗與分析
4.1 實驗環境為了驗證改進的混合粒子群算法在基于SLA參數動態變化時資源分配過程中的可行性和有效性，實驗環境為 Pentium Dual 2.3 GHz CPU，RAM 內存 2 GB，Windows 7 操作系統，開發環境是 Eclipse，用 Java 語言編程，結合CloudSim3.0云仿真平臺，模擬出一個云計算局部環境。在該環境下，可以對數據中心的虛擬資源進行加載，對用戶任務的屬性能另行設置、保存，再提交給云端數據中心執行。
5 結束語
本文針對服務供應商與用戶請求之間的資源分配不符點，做了如下工作：
(1)構造了一種基于SLA協議的分配模型，提出了將客戶請求概率分布給若干虛擬機共同執行;
(2)基于該模型，設計了相應的效用函數，并提出了一種改進的SA-PSO算法，來優化SLA參數;
(3)最后，通過實驗分析，證明了使用基于SLA分配策略的SA-PSO 算法在完成相同任務數時，執行成本最低，服務供應商實現的利潤最大。
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