[发明专利]基于休眠模式的云系统用户接入控制方法有效
申请号: | 201910455886.1 | 申请日: | 2019-05-29 |
公开(公告)号: | CN110149341B | 公开(公告)日: | 2020-06-16 |
发明(设计)人: | 金顺福;安红宇 | 申请(专利权)人: | 燕山大学 |
主分类号: | H04L29/06 | 分类号: | H04L29/06;H04L29/08;G06F30/20 |
代理公司: | 北京孚睿湾知识产权代理事务所(普通合伙) 11474 | 代理人: | 于琪 |
地址: | 066004 河北省*** | 国省代码: | 河北;13 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 休眠 模式 系统 用户 接入 控制 方法 | ||
1.一种基于休眠模式的云系统用户接入控制方法,所述云系统包括云用户、虚拟机和云供应装置,其特征在于:所述方法包括以下步骤:
S1、根据新到达云用户在进入云系统前检测出的已在云系统的云用户数量、虚拟机的唤醒状态和休眠状态,求解新到达云用户的预期延迟,并针对单个云用户建立个体目标函数;
S2、根据所述虚拟机的唤醒状态和休眠状态,分别确定云用户单组件优化接入控制模型;
S3、基于所述虚拟机不同状态下的所述云用户单组件优化接入控制模型,设置差异化的系统缓存容量,建立多重同步休眠模型;
S4、构造一步转移率矩阵,并根据云系统状态的转移过程建立方程组,得出云系统模型的稳态解;
S5、针对所述云系统中的所有云用户,建立总体目标函数,给出云用户集成组件优化接入控制模型,所述总体目标函数为:
其中,Bs为集成组件优化接入控制的总体资源效率参数,R为与云用户传输效率相关的参数,C为云用户的预期延迟对目标函数的影响因子,云用户的到达服从参数为λ的泊松过程,l为系统中云用户的数量,πl,i为系统模型的稳态解,n(0)+1与n(1)+1分别为虚拟机处于休眠状态与唤醒状态下的接入阈值,n(0)和n(1)为面向虚拟机的休眠状态和唤醒状态分别设置的不同的缓存容量;
(n*(0),n*(1))=argmax{Bs};
其中,n*(0)与n*(1)分别为虚拟机处于休眠状态与唤醒状态下的云用户集成组件优化接入阈值;
S6、确定所述云用户的单组件优化接入阈值与集成组件优化接入阈值的关系:
ne(0)>n*(0),ne(1)>n*(1);
其中,ne(0)和ne(1)分别为虚拟机处于休眠状态与唤醒状态下的单组件优化接入阈值。
2.根据权利要求1所述的基于休眠模式的云系统用户接入控制方法,其特征在于:
在所述步骤S1中,在所述云系统中云用户的数量n小于集群内云虚拟机的数量k的条件下,计算所述新到达云用户的预期延迟为:
其中,Ss(0)和Ss(1)分别为云系统中云用户的数量n小于集群内云虚拟机的数量k的条件下休眠状态和唤醒状态的云用户预期延迟,虚拟机休眠周期的长度由休眠定时器控制,θ为虚拟机的休眠参数,服务一个云用户的时间服从参数为μ的指数分布,针对单个云用户建立个体目标函数为:
其中,bs(0)和bs(1)分别为云系统中云用户的数量n小于集群内云虚拟机的数量k的条件下休眠状态和唤醒状态的单组件优化接入控制的资源效率参数,R为与云用户传输效率相关的参数,C为云用户的预期延迟对目标函数的影响因子;
在系统中所述云用户的数量l不小于集群内云虚拟机的数量k的条件下,计算所述新到达云用户的预期延迟为:
其中Sm(0)和Sm(1)分别为云用户的数量l不小于集群内云虚拟机的数量k的条件下休眠状态和唤醒状态下的云用户预期延迟,l为系统中云用户的数量,k为集群内云虚拟机的数量;
针对单个云用户建立的个体目标函数为:
其中bm(0)和bm(1)分别为云用户的数量l不小于集群内云虚拟机的数量k的条件下休眠状态和唤醒状态的单组件优化接入控制的资源效率参数。
3.根据权利要求2所述的基于休眠模式的云系统用户接入控制方法,其特征在于:在所述步骤S2中,假设单个云用户的个体目标函数bm(0)=0,bm(1)=0,则云用户的单组件优化接入控制模型为:
4.根据权利要求1所述的基于休眠模式的云系统用户接入控制方法,其特征在于:在所述步骤S4中,根据状态转移过程建立方程组为:
结合正规化条件,可得云系统模型的稳态解πl,i。
5.根据权利要求1或者2所述的基于休眠模式的云系统用户接入控制方法,其特征在于:在所述步骤S6中,运用三维图形和等高线图给出总体目标函数的变化趋势,并对比集成组件优化接入控制模型与单组件优化接入接入控制模型,确定出云用户在唤醒状态下的优化接入阈值高于休眠状态下的优化接入阈值,且虚拟机处于唤醒状态和休眠状态时的集成组件优化接入阈值均低于单组件优化接入阈值,使得云供应装置选择最佳的云用户接入阈值设置硬件环境和运行规则。
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