[发明专利]一种基于变邻域搜索策略的云资源分配方法

说明书

一种基于变邻域搜索策略的云资源分配方法，云计算资源通常采用按需租用的模式，针对由云服务组成的SOA应用，各服务对云资源的需求各不相同，为了合理的将云资源分配给各个云服务，建立服务间调用关系图；定义SOA模式云应用的服务质量和部署方案；建立多目标云资源优化分配问题模型；采用基于变邻域搜索策略的多目标遗传算法对云资源优化分配问题进行求解。本发明提出了一种基于变邻域搜索策略的多目标遗传算法，该算法结合了变邻域搜索的局部搜索能力和遗传算法的全局搜索能力，从而提高了算法效率和解的质量，解决了在SOA应用部署时既保证服务性能又使成本最低的最优云资源分配问题。

技术领域

本发明属于云计算资源管理领域，具体涉及一种基于变邻域搜索策略的云资源分配方法。

背景技术

随着云计算的普及，越来越多的Web应用提供商将自己的应用向面向服务架构(Service-Oriented Architecture，SOA)模式的云应用迁移。利用云提供商所提供的IaaS(Infrastructure as a Service)平台来部署自己的分布式系统，从而使应用提供商不需要考虑购买服务器以及相关的硬件设备和维护，只需要按照需要租用云提供商所提供的云计算服务即可。因此，大大降低了Web系统开发运营的门槛，使开发周期变短、维护成本降低、运维更方便等，受到中小型企业的广泛热爱，市场应用前景也非常广阔。

云计算具有资源按需分配的特性，可以为用户提供弹性的计算资源分配，该方法不仅仅提高了资源的利用率，也降低了运营的成本。云计算将服务提供者和资源提供者分离，云资源提供者只负责以特定的形式如虚拟机、弹性云、虚拟空间等出售所拥有的资源，并保证资源的可靠性和可用性。云开发者则除了提供最基本的功能开发外，还要选择合适种类和数量的云资源分配给相应服务，以满足服务使用者的需要。因此，基于云开发者的角度，需要在保证用户满意度的基础上，尽可能降低自己的云资源租用成本，从而定制出将云资源分配给云服务的方案是本发明需要解决的主要问题。

优化分配问题一直是软件工程领域研究的热点，然而，巨大的选择空间和冲突的优化目标导致这一问题成为了典型的NP难题。目前的云资源优化分配方法都假定部署的服务实例数和云资源实例数是确定的，或只考虑了云资源实例的伸缩特性，并没有考虑服务之间的关系以及服务实例的伸缩问题，很难产生既满足需求又最小成本的最优方案。

发明内容

针对上述实际需求和问题，本发明从SOA模式云应用开发者角度出发，考虑云服务间的调用关系，以租用云资源成本和各项SLA约束条件作为多目标提出了一种基于变邻域搜索策略的遗传算法以获得最优解，产生最佳的云资源优化分配方案。本发明的步骤如下：方法包括：

步骤1：建立SOA模式云应用的服务关系图；

步骤2：定义SOA模式云应用的服务质量；

步骤3：定义SOA模式云应用的部署方案；

步骤4：建立多目标云资源优化分配问题模型；

步骤5：基于变邻域搜索策略，优化分配多目标云资源。

优选地，步骤1还包括：服务关系图为G＝(S,E)，其中S＝{S_j|1≤j≤N_s}为结点的集合，表示云服务种类，其中S_j表示第j种云服务类型，N_s表示云服务种类的总数；E＝{(s,s′)|s,s′∈S}为边的集合，表示云服务之间的交互关系，对于表示从s到s′存在交互关系，包括顺序关系、选择关系、并发关系和循环关系。