[发明专利]基于多层空间调度的云计算资源分配系统及方法

权利要求书

1.基于多层空间调度的云计算资源分配系统，其特征在于，所述系统包括：云计算资源分配模型建立单元，配置用于根据任务数和资源数来建立资源分配模型，定义资源分配矩阵、资源调用时间矩阵以及云计算资源调度的目标；资源分配单元，配置用于根据建立的资源分配模型和定义的资源分配矩阵，对云计算的数据进行均衡处理，以及对云计算的数据进行空间映射，完成资源分配；更新单元，配置用于根据资源分配的结果，获取空间映射后的数据地址，为云计算提供支持；判断单元，配置用于判断是否符合终止条件，若符合，则终止资源分配过程；若不符合，则继续启动资源分配单元，继续资源分配；所述资源分配单元包括：由多个数据空间组成的数据存储空间、由多个临时存储空间组成的中间存储空间和由多个虚拟空间组成的虚拟存储空间；所述数据存储空间配置用于提供数据存储服务，数据进入系统后，首先进入数据存储空间，数据存储空间对进入系统的数据进行存储，数据存储空间由6*10个存储资源块组成；所述虚拟存储空间，配置用于实时获取进入系统的数据，基于资源分配矩阵和资源分配模型，将数据进行傅里叶计算后，将每个存储资源块中的数据均衡映射到虚拟存储空间中的多个空间层中的每个空间层的空间存储资源块中；每个空间存储资源块包括12*14的子资源块；所述虚拟存储空间中接收到均衡映射后的数据后，进行另一部分次均衡映射，将数据映射至中间存储空间中的临时存储空间中；所述中间存储空间中的临时存储空间接收到经过另一部分次均衡映射后的数据后，基于资源分配矩阵和资源分配模型，对数据进行均衡处理；所述数据存储空间、虚拟存储空间和中间存储空间均为多个分布式存储器组成的分布式资源管理服务器；所述存储器又由多个分布式存储子单元组成；所述存储空间包括：获取单元，配置用于获取K个存储器上每个存储子单元的P个权重因子的负载度和P个权重值，K和P均为大于1的整数；优先度计算单元，用于根据所述P个权重因子的负载度和所述P个权重值进行加权平均得到每个存储子单元的优先度；标准分片数计算单元，用于根据每个存储器关联的存储子单元的优先度得到标准分片数；均衡判断单元，用于根据所述K个存储器各自对应的标准分片数判断数据分布是否满足数据均衡条件；均衡单元，用于若所述均衡判断单元的判断结果为否，对所述K个存储器进行数据均衡处理；所述虚拟存储空间，配置用于实时获取进入系统的数据，基于资源分配矩阵和资源分配模型，将数据进行傅里叶计算后，将每个存储资源块中的数据均衡映射到虚拟存储空间中的多个空间层中的每个空间层的空间存储资源块中的方法执行以下步骤：在数据中选取一个目标区间，提取目标区间的感知傅里叶特征作为模板特征，并对数据空间映射概率进行初始化定位；建立多个空间映射表；在一部分空间映射表中，对数据空间映射概率进行状态坐标空间映射，对空间映射的数据空间映射概率位置处标注预测区域；在另一部分空间映射表中，对每一个空间映射区域提取感知傅里叶特征，并计算空间映射区域与目标区间的相似度；根据离目标远近的位置贡献以及感知傅里叶特征相似度大小更新数据空间映射概率权重，确定估计目标的位置，得到新的目标区间；根据数据空间映射概率大小和重采样估计值得到空间映射表中的下一个数据空间映射概率；得到每个空间映射区域与目标区间的相似度后，结合离目标远近的位置贡献更新数据空间映射概率的权重；更新完成预测数据空间映射概率的权重后，计算出目标的最优预测位置作为估计目标的位置，即为新的目标区间；

所述更新数据空间映射概率权重的方法为：为减少非目标位置的数据空间映射概率权重，根据离目标远近的位置贡献以及计算的感知傅里叶相似度大小两种线索共同实现自适应的调整数据空间映射概率权重：

其中，是指q位置第m个数据空间映射概率的权重，是指q位置第m个数据空间映射概率的相似度，是指q位置第m个数据空间映射概率的坐标位置横坐标，是指q位置第m个数据空间映射概率的坐标位置纵坐标，W和H是指目标区间的半宽和半高；x₀是指0位置第1个数据空间映射概率的坐标位置横坐标；y₀是指0位置第1个数据空间映射概率的坐标位置纵坐标。

2.一种基于权利要求1所述系统的基于多层空间调度的云计算资源分配方法，其特征在于，所述方法执行以下步骤：步骤1：根据任务数和资源数来建立资源分配模型，定义资源分配矩阵、资源调用时间矩阵以及云计算资源调度的目标；步骤2：根据建立的资源分配模型和定义的资源分配矩阵，对云计算的数据进行均衡处理，以及对云计算的数据进行空间映射，完成资源分配；步骤3：根据资源分配的结果，获取空间映射后的数据地址，为云计算提供支持；步骤4：判断是否符合终止条件，若符合，则终止资源分配过程；若不符合，则继续启动资源分配单元，继续资源分配；

步骤2：根据建立的资源分配模型和定义的资源分配矩阵，对云计算的数据进行均衡处理，以及对云计算的数据进行空间映射，完成资源分配的方法执行以下步骤：数据存储空间提供数据存储服务，数据进入系统后，首先进入数据存储空间，数据存储空间对进入系统的数据进行存储，数据存储空间由6*10个存储资源块组成；虚拟存储空间，实时获取进入系统的数据，基于资源分配矩阵和资源分配模型，将数据进行傅里叶计算后，将每个存储资源块中的数据均衡映射到虚拟存储空间中的多个空间层中的每个空间层的空间存储资源块中；每个空间存储资源块包括12*14的子资源块；虚拟存储空间中接收到均衡映射后的数据后，进行另一部分次均衡映射，将数据映射至中间存储空间中的临时存储空间中；所述中间存储空间中的临时存储空间接收到经过另一部分次均衡映射后的数据后，基于资源分配矩阵和资源分配模型，对数据进行均衡处理；

所述数据存储空间、虚拟存储空间和中间存储空间均为多个分布式存储器组成的分布式资源管理服务器；所述存储器又由多个分布式存储子单元组成；所述存储空间包括：获取单元，配置用于获取K个存储器上每个存储子单元的P个权重因子的负载度和P个权重值，K和P均为大于1的整数；优先度计算单元，用于根据所述P个权重因子的负载度和所述P个权重值进行加权平均得到每个存储子单元的优先度；标准分片数计算单元，用于根据每个存储器关联的存储子单元的优先度得到标准分片数；均衡判断单元，用于根据所述K个存储器各自对应的标准分片数判断数据分布是否满足数据均衡条件；均衡单元，用于若所述均衡判断单元的判断结果为否，对所述K个存储器进行数据均衡处理；

所述虚拟存储空间，实时获取进入系统的数据，基于资源分配矩阵和资源分配模型，将数据进行傅里叶计算后，将每个存储资源块中的数据均衡映射到虚拟存储空间中的多个空间层中的每个空间层的空间存储资源块中的方法执行以下步骤：在数据中选取一个目标区间，提取目标区间的感知傅里叶特征作为模板特征，并对数据空间映射概率进行初始化定位；建立多个空间映射表；在一部分空间映射表中，对数据空间映射概率进行状态坐标空间映射，对空间映射的数据空间映射概率位置处标注预测区域；在另一部分空间映射表中，对每一个空间映射区域提取感知傅里叶特征，并计算空间映射区域与目标区间的相似度；根据离目标远近的位置贡献以及感知傅里叶特征相似度大小更新数据空间映射概率权重，确定估计目标的位置，得到新的目标区间；根据数据空间映射概率大小和重采样估计值得到空间映射表中的下一个数据空间映射概率；得到每个空间映射区域与目标区间的相似度后，结合离目标远近的位置贡献更新数据空间映射概率的权重；更新完成预测数据空间映射概率的权重后，计算出目标的最优预测位置作为估计目标的位置，即为新的目标区间；

所述更新数据空间映射概率权重的方法为：为减少非目标位置的数据空间映射概率权重，根据离目标远近的位置贡献以及计算的感知傅里叶相似度大小两种线索共同实现自适应的调整数据空间映射概率权重：

其中，是指q位置第m个数据空间映射概率的权重，是指q位置第m个数据空间映射概率的相似度，是指q位置第m个数据空间映射概率的坐标位置横坐标，是指q位置第m个数据空间映射概率的坐标位置纵坐标，W和H是指目标区间的半宽和半高；x₀是指0位置第1个数据空间映射概率的坐标位置横坐标；y₀是指0位置第1个数据空间映射概率的坐标位置纵坐标。