[发明专利]云计算环境下Web应用的资源动态调度方法

说明书

本发明公开了一种云计算环境下Web应用的资源动态调度方法，考虑了用户请求的动态变化、应用的时延要求、云资源的异构性、竞价实例价格波动等。该方法包括：A）基于负载预测和应用的时延要求确定最佳资源量；B）基于竞价实例价格预测选择成本最低的竞价类型；C）采用预租赁减少资源请求和创建所造成的时延增加。步骤A的主要特点是将预测负载作为排队模型的到达率，结合应用的时延约束，求解所需租赁的最小虚拟机数量；步骤B的主要特点是基于价格预测选择预测成本最低的竞价类型进行租赁；步骤C的主要特点是在计费点到达前进行预租赁。本发明通过负载预测、应用时延约束、价格预测和预租赁来实现资源动态调度，能够在保证应用性能的同时降低云资源租赁成本。

技术领域

本发明属于云计算资源调度技术领域，特别是一种云计算环境下Web应用的资源动态调度方法。

背景技术

作为新兴的计算服务模型，云计算利用虚拟化技术使得计算资源池化和共享化，提升了计算能力、降低了资源管理开销，使云用户能够即付即用、动态按需租赁。由于弹性高效、便捷廉价，云计算已被广泛应用于数据分析和科学计算等领域。中小企业按照需求租赁云计算硬件和软件资源，解决了其处理海量数据和计算密集型应用时所面临的系统成本投资高、部署任务耗时长等瓶颈，使得企业能够更专注于业务逻辑及软件开发。

对于云用户来说，实现计算或存储任务与所租赁的资源类型及规模之间的合理映射是保证应用性能、减少资源租赁成本的关键。云资源提供商根据处理器、性能特点和存储容量等标准为用户提供多种类型的虚拟机。采用不同的计费模式，虚拟机又分为按需实例、保留实例和竞价实例。云实例通常按小时计费。价格固定的按需资源成本高昂，稳定性高；竞价实例是基于拍卖的形式，价格随市场需求随机波动，具有极低的价格，但存在竞标失败引起的虚拟机失效风险。若用户资源租赁规模较小，会导致应用响应时间过长、系统性能下降；反之则造成虚拟机资源浪费、租赁成本过高。因此云用户急需一种有效的资源动态供应方法，来求解最佳的资源租赁类型和数量，以保证系统性能的前提下最小化资源租赁成本。

处理用户实时提交请求的应用被称为在线应用，云计算在线应用可以主要分为两种不同类型：交互式应用、海量数据处理或计算密集型应用。基于Web的应用属于交互式应用，其特点是任务请求数量多、单个任务资源需求量少。就单层的Web应用而言，到达系统的相互独立的请求任务可根据到达时间或任务优先级等被分派到虚拟机上并行执行，该过程可用排队知识进行建模。多层Web应用可建模为多个级联的排队模型。

在实际运用中，需要考虑Web应用负载的动态变化以及竞价实例价格的随机波动，同时还需要考虑虚拟机的请求时间和建立时间，这些都给云资源动态供应和调度方法的制定带来了挑战。目前已有诸多方法和项目专注于解决云环境下Web应用的资源调度问题，但是这些方法中大多是基于云实例同构的假设，很少涉及含有竞价实例的异构资源系统。

发明内容

本发明的发明目的在于提供一种云计算环境下Web应用的资源动态调度方法。现有针对Web应用的云资源动态供应方法大多基于价格固定的按需实例，忽略了价格极低的竞价实例。本发明提出的云环境下Web应用的弹性资源供应方法，设计基于竞价实例价格预测和预租赁的异构资源租赁模型，以保证系统性能，同时减少资源租赁成本。

技术方案：一种云计算环境下的Web应用资源调度方法，包括以下步骤：

A.基于负载预测和时延要求确定最佳资源量：利用时间序列分析方法建立负载预测模型；将预测负载作为排队系统的到达率，构建多服务台排队模型；将时延要求作为参数，反推出满足时延要求的最小虚拟机数量；

B. 基于竞价价格预测调整异构资源租赁策略：根据步骤A得到所需最小资源量，寻找最佳的按需实例和竞价实例组合租赁方案；选择竞价类型时，利用价格预测租赁预测成本最低的竞价类型；