[发明专利]一种基于SLA的云仿真资源调度方法在审

专利信息
申请号: 201610022084.8 申请日: 2016-01-14
公开(公告)号: CN106973030A 公开(公告)日: 2017-07-21
发明(设计)人: 郭丽琴;林廷宇;肖莹莹 申请(专利权)人: 北京仿真中心
主分类号: H04L29/06 分类号: H04L29/06;H04L29/08;G06F9/50
代理公司: 北京正理专利代理有限公司11257 代理人: 付生辉,张雪梅
地址: 100854 北京*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 sla 仿真 资源 调度 方法
【权利要求书】:

1.一种基于SLA的云仿真资源调度方法,其特征在于,该方法的步骤包括

S1、基于服务水平协议SLA,建立仿真资源动态分配效益模型;

S2、建立基于SLA的任务接收机制;

S3、建立基于SLA的任务接收机制,基于SLA资源调度策略,进行仿真资源的选择和调配。

2.根据权利要求1所述的云仿真资源调度方法,其特征在于,所述仿真资源调度模型包括:

任务接收收益模型:其中,新任务在第i台虚拟机上服务的总体使用成本为完成任务付出的费用Rnew,则服务提供商的收益为profnew

任何接受成本模型:<mrow><msubsup><mi>cost</mi><mi>i</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msubsup><mo>=</mo><msubsup><mi>IC</mi><mi>i</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msubsup><mo>+</mo><msubsup><mi>CC</mi><mi>i</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msubsup><mo>+</mo><msubsup><mi>PC</mi><mi>i</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msubsup><mo>+</mo><msubsup><mi>DTC</mi><mi>i</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msubsup><mo>+</mo><msubsup><mi>PDC</mi><mi>i</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msubsup><mo>,</mo></mrow>其中,新任务的接收成本包括新虚拟机的开启成本关闭成本任务执行成本任务传输成本和任务违约需要的赔偿金

虚拟机开启成本模型:其中,虚拟机的开启成本取决于第i台虚拟机的单位时间使用成本Pi和开启时间TOi

虚拟机的关闭成本模型:其中,第i台虚拟机的关闭成本取决于其单位时间成本Pi和关闭时间TCi

任务执行成本模型:其中,任务执行成本取决于任务的预计执行时间和所需虚拟机的单位时间使用成本Pk

任务传输成本模型:<mrow><msubsup><mi>DTC</mi><mi>i</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msubsup><mo>=</mo><msup><mi>outDS</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msup><mo>*</mo><msub><mi>inP</mi><mi>i</mi></msub><mo>+</mo><msup><mi>outDS</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msup><mo>*</mo><msub><mi>outP</mi><mi>i</mi></msub><mo>,</mo></mrow>其中,任务传输成本取决于输入文件大小inDSnew、输出文件成本outDSnew和对于该虚拟机的单位大小输入输出传输成本inPi和outPi

任务传输时间模型:<mrow><msubsup><mi>DTT</mi><mi>i</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msubsup><mo>=</mo><msubsup><mi>inDT</mi><mi>i</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msubsup><mo>+</mo><msubsup><mi>outDT</mi><mi>i</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msubsup><mo>,</mo></mrow>其中,;

任务响应时间模型:<mrow><msubsup><mi>RT</mi><mi>i</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msubsup><mo>=</mo><mfenced open = "{" close = ""><mtable><mtr><mtd><mrow><msubsup><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>m</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>M</mi></msubsup><mrow><msubsup><mi>procT</mi><mi>i</mi><mi>m</mi></msubsup></mrow><mo>+</mo><msubsup><mi>procT</mi><mi>i</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msubsup></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><msubsup><mi>procT</mi><mi>i</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msubsup><mo>+</mo><msubsup><mi>DTT</mi><mi>i</mi><mrow><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>w</mi></mrow></msubsup><mo>+</mo><msub><mi>TO</mi><mi>i</mi></msub></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>;</mo></mrow>

目标收益回报率模型:

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