洪亮+陳繼明

摘要摘要：針對(duì)傳統(tǒng)的資源分配大多沒(méi)有綜合考慮移動(dòng)終端的動(dòng)態(tài)性以及用戶(hù)請(qǐng)求資源任務(wù)差異等問(wèn)題，提出了在移動(dòng)云計(jì)算環(huán)境下的資源分配算法。該算法采用QoS屬性的整體性能來(lái)體現(xiàn)移動(dòng)終端性能，首先通過(guò)Qos屬性樹(shù)相似度匹配得到用戶(hù)請(qǐng)求資源的性能，然后根據(jù)相似度與資源之間的映射進(jìn)行資源分配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該資源分配方法在降低虛擬機(jī)初始化數(shù)量的同時(shí)，提高了資源利用率。

關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：移動(dòng)云計(jì)算；資源分配；QoS屬性

DOIDOI：10.11907/rjdk.143985

中圖分類(lèi)號(hào)：TP303

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)文章編號(hào)：16727800（2015）004000503

0引言

云計(jì)算是一種資源交付和使用模式[1]。移動(dòng)云計(jì)算[2]是基于云計(jì)算的概念提出來(lái)的，它是指移動(dòng)終端通過(guò)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)以按需、易擴(kuò)展的方式獲得所需的IT服務(wù)的交付與使用模式。近幾年，越來(lái)越多的用戶(hù)使用移動(dòng)設(shè)備獲取Internet服務(wù)。隨著移動(dòng)云計(jì)算的進(jìn)一步發(fā)展，移動(dòng)云計(jì)算業(yè)務(wù)必將成為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的新熱點(diǎn)。

目前，移動(dòng)云計(jì)算下的資源分配[3]受到外界的廣泛關(guān)注，而當(dāng)前的資源分配大多沒(méi)有綜合考慮移動(dòng)終端的動(dòng)態(tài)性以及用戶(hù)請(qǐng)求資源任務(wù)的差異。因此，移動(dòng)云計(jì)算環(huán)境下的資源分配成為解決問(wèn)題的關(guān)鍵。

1相關(guān)研究情況

國(guó)內(nèi)外對(duì)于資源分配[4]進(jìn)行了大量研究，但是對(duì)于移動(dòng)云計(jì)算環(huán)境下的資源分配研究卻相對(duì)較少。移動(dòng)云計(jì)算涉及到QoS屬性的定義以及對(duì)移動(dòng)終端性能的影響。因此，本文將QoS屬性性能與資源分配結(jié)合起來(lái)研究。

在QoS屬性定義方面，不同的研究提出了不同的服務(wù)質(zhì)量參數(shù)體系。文獻(xiàn)[5]將QoS屬性分為服務(wù)響應(yīng)時(shí)間、花費(fèi)、可靠性、可提供性及聲譽(yù)5個(gè)方面。文獻(xiàn)[6]將QoS屬性分為性能、健壯性、安全性、聲譽(yù)及其它5個(gè)方面。在針對(duì)資源分配算法研究中，文獻(xiàn)[7]提出了虛擬化環(huán)境下的遺傳算法，但遺傳算法通常需要一段較長(zhǎng)的執(zhí)行時(shí)間；文獻(xiàn)[8]致力于協(xié)商滿(mǎn)足客戶(hù)SLA要求；文獻(xiàn)[9]提出了基于虛擬機(jī)的服務(wù)優(yōu)先級(jí)資源分配方案。

以上研究方案存在以下幾方面的不足：①未考慮到QoS屬性對(duì)移動(dòng)終端性能的影響；②匹配時(shí)未考慮權(quán)值與節(jié)點(diǎn)屬性之間的關(guān)系；③在資源分配時(shí)，未考慮虛擬機(jī)使用的數(shù)量以及虛擬機(jī)最小空閑空間的使用。

針對(duì)以上不足，本文提出一種在移動(dòng)云計(jì)算環(huán)境下基于XML的匹配資源分配算法，通過(guò)QoS屬性樹(shù)建模取得移動(dòng)終端的整體性能，再通過(guò)XML相似度匹配得到用戶(hù)請(qǐng)求資源的性能，再根據(jù)相似度與資源之間的映射進(jìn)行資源分配。

2移動(dòng)云計(jì)算中QoS描述及匹配

在移動(dòng)云計(jì)算中，終端具有的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)多樣性、移動(dòng)性、魯棒性，使得網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷(xiāo)參差不齊。再由于移動(dòng)終端自身的條件各不相同，使得移動(dòng)環(huán)境對(duì)QoS的影響很大，QoS屬性與移動(dòng)終端之間聯(lián)系非常緊密。

2.1QoS屬性描述

移動(dòng)終端的性能通過(guò)計(jì)算性能（包括CPU使用率和電池使用率）和網(wǎng)絡(luò)性能（包括信號(hào)強(qiáng)度、丟包率和往返時(shí)間）這兩方面的綜合性能來(lái)體現(xiàn)。QoS屬性定義如下：

定義1： CPU可用率（Ccpu），指機(jī)器在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的可運(yùn)行程序情況。定義2： 電池可用率（Cbat），移動(dòng)終端電池的可用電量。定義3： 信號(hào)強(qiáng)度（Csign），用來(lái)判定通信質(zhì)量的好壞。定義4： 丟包率（Closs），指所丟失數(shù)據(jù)包數(shù)量占所發(fā)送數(shù)據(jù)包的比率。定義5： 往返時(shí)延（Crtt），表示從發(fā)送端請(qǐng)求資源開(kāi)始所經(jīng)歷的時(shí)延。

2.2QoS屬性匹配

用戶(hù)的請(qǐng)求資源通過(guò)任務(wù)的多少和移動(dòng)終端的性能來(lái)表示，移動(dòng)終端的性能又通過(guò)5個(gè)QoS屬性來(lái)描述。因此，通過(guò)上述QoS屬性定義，本文將QoS屬性繪成一棵樹(shù)，將所有的QoS屬性以平面化的形式展示出來(lái)。QoS帶權(quán)屬性樹(shù)如圖1所示。

3移動(dòng)云計(jì)算資源分配

上節(jié)中的QoS屬性樹(shù)匹配算法將移動(dòng)終端請(qǐng)求特征樹(shù)與移動(dòng)云服務(wù)中心預(yù)設(shè)的QoS屬性樹(shù)進(jìn)行了匹配，其計(jì)算結(jié)果為0～1之間的百分?jǐn)?shù)p，p體現(xiàn)了移動(dòng)終端請(qǐng)求相對(duì)于預(yù)期的特征。采用此相似度將用戶(hù)請(qǐng)求分級(jí)，分別對(duì)應(yīng)不同等級(jí)的虛擬機(jī)，建立相似度與資源之間的映射。不同等級(jí)的虛擬機(jī)計(jì)算能力不同，每一種類(lèi)型的虛擬機(jī)能夠被相應(yīng)等級(jí)的用戶(hù)請(qǐng)求所共享，如表1所示。

當(dāng)移動(dòng)終端請(qǐng)求到達(dá)移動(dòng)云中心時(shí)，首先檢索云中心是否有相應(yīng)等級(jí)的虛擬機(jī)，如果沒(méi)有，則新建相應(yīng)類(lèi)型的虛擬機(jī)并將任務(wù)分配到虛擬機(jī)；否則，遍歷虛擬機(jī)列表，按最小剩余空間的順序查找滿(mǎn)足條件的虛擬機(jī)。如果找到相應(yīng)的虛擬機(jī)，則將任務(wù)分配給虛擬機(jī)；最后將云中心的虛擬機(jī)按最小剩余空間進(jìn)行排序。分配流程如圖2所示。

4仿真實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證移動(dòng)環(huán)境中基于匹配的資源分配算法，本文使用CloudSim仿真平臺(tái)作對(duì)比實(shí)驗(yàn)，對(duì)原始服務(wù)提供商采用的單個(gè)虛擬機(jī)方法和本算法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)中擴(kuò)展CloudSim中提出的匹配算法，以及在此基礎(chǔ)上的資源調(diào)度算法，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。

本實(shí)驗(yàn)所采用的數(shù)據(jù)依照表1，設(shè)定m=10，虛擬機(jī)初始化類(lèi)型與云中心QoS樹(shù)如圖3所示。

為了盡可能地模擬現(xiàn)實(shí)中的情況而不失一般性，移動(dòng)終端中的QoS屬性樹(shù)的屬性值相對(duì)于服務(wù)QoS屬性樹(shù)隨機(jī)生成。在實(shí)驗(yàn)中隨機(jī)生成50個(gè)用戶(hù)向云中心發(fā)送請(qǐng)求，實(shí)驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)圖4。

相對(duì)于傳統(tǒng)的單個(gè)用戶(hù)分配單個(gè)虛擬機(jī)的方式，本文提出了移動(dòng)云計(jì)算中基于匹配的資源分配算法，采用相似度與資源之間的映射，對(duì)移動(dòng)終端相同性能的請(qǐng)求分配到

同類(lèi)型的虛擬機(jī)上，充分考慮了移動(dòng)終端的動(dòng)態(tài)性和虛擬

機(jī)空間利用率。從圖5，圖6可以看出，移動(dòng)云計(jì)算中基于匹配的資源分配算法在虛擬機(jī)初始化個(gè)數(shù)方面有顯著的提高。多組實(shí)驗(yàn)表明，本算法所初始化的虛擬機(jī)個(gè)數(shù)大約降低了60%。相比于傳統(tǒng)算法，本算法在資源利用率方面有所提高。如圖5所示。

5結(jié)語(yǔ)

本文分析了移動(dòng)云計(jì)算環(huán)境下QoS屬性，定義了移動(dòng)云計(jì)算的QoS屬性，生成了QoS屬性樹(shù)?；诖硕x提出了一種基于QoS屬性樹(shù)匹配算法和資源分配算法，從而實(shí)現(xiàn)移動(dòng)云環(huán)境下的資源分配。實(shí)驗(yàn)表明，該解決方案在降低虛擬機(jī)初始化的同時(shí)，提高了資源利用率。

參考文獻(xiàn)參考文獻(xiàn)：

[1]陳全.云計(jì)算及其關(guān)鍵技術(shù)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2009（29）：25622565.

[2]劉越.云計(jì)算綜述與移動(dòng)云計(jì)算的應(yīng)用研究[J].信息通信技術(shù)，2010（2）：1415.

[3]PENG ZHANG.A QoSaware system for mobile cloud computing[J].Cloud Computing and Intelligence Systems （CCIS） IEEE ，2011（5）：518522.

[4]JIANGPENG DAI.Research on dynamic resource allocation with cooperation strategy in cloud computing[J].System Science， Engineering Design and Manufacturing Informatization （ICSEM），2012（3）：193196.

[5]王勇.服務(wù)質(zhì)量感知的網(wǎng)格工作流調(diào)度[J].軟件學(xué)報(bào)，2006（11）：23432346.

[6]張廣溫.帶有QoS支持和動(dòng)態(tài)租期機(jī)制的UDDI擴(kuò)展模型的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[D].青島：中國(guó)海洋大學(xué)，2008.

[7]華夏渝.基于云計(jì)算環(huán)境的蟻群優(yōu)化計(jì)算資源分配算法[J].華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2010（1）：127130.

[8]SEOKHO SON.Cluster negotiationbased flexible SLA establishment with SLAdriven resource allocation in cloud computing[J].IEEE/ACM International Symposium on，2013（13）：168171.

[9]Y SONG，Y LI ，H WANG，et al.A serviceoriented prioritybased resource scheduling scheme for virtualized utility computing[C].High Performance ComputingHiPC，2008：2326.

責(zé)任編輯（責(zé)任編輯：杜能鋼）