基于云服务可靠性资源分配策略

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1、基于云服务可靠性资源分配策略摘要：针对云服务系统资源分配可靠性较低的问题，将节点失效恢复机制引入到云服务可靠性的分析中，并在此基础上建立云服务可靠性模型。基于所建立的云服务可靠性模型，提出了一种基于云服务可靠性的资源分配模型，通过遗传算法求解。仿真实验结果表明了引入失效节点恢复能够提高资源分配的可靠性。关键词：云计算；可靠性；遗传算法；资源分配中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)07-1506-05TheReliable-BasedResourceProvisionPolicyforCloudComputin

2、gCHENGShi-wei1,PANYu2(1.CollegeofElectronicsandInformationEngineering,NanjingUniversityofTechnology,Nanjing211816,China；2.CollegeofManagementScience&Engineering,NanjingUniversityofTechnology,Nanjing211816,China)Abstract：Thenodefailurerecoverymechanismforcloudservicereliability

3、ispresentedtosolvetheproblemthatthereliabilityofcloudservicessystemresourceallocationislow,andestablishthereliabilitymodelofcloudservices.Basedonthecloudservicereliabilitymodel,proposedoneresourceallocationmodel,andsolveditbygeneticalgorithm.TheSimulationresuItsshowthatthenode

4、failurerecoverycanimprovethereliabilityofresourceallocation.Keywords：cloudcomputing；reliability；geneticalgorithm；resourceallocation云计算是分布式计算、并行计算和网格计算的发展。它旨在通过网络将多个成本相对较低的计算实体整合成一个具有强大计算能力的完美系统［1］［2］,它的核心思想是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向云用户提供按需服务［3］。在云计算服务系统中，所提供的云服务性能成为了研究重点

5、，而作为影响云服务性能的重要指标，云服务的可靠性是系统所提供服务是否有高性能的关键。云服务的可靠性是指能够成功执行用户所提交服务的概率，是从用户角度反映云服务系统完成用户提交服务的执行能力［1］。云计算中节点资源的分散性、异构性以及不确定性的特点给资源分配带来了一定的挑战。DaiandWang等提出了一系列基于服务可靠性的资源调度策略［4］-［6］；然而，这些策略没有考虑失效节点资源的错误恢复和冗余机制。因此，将建立引入失效节点恢复机制的云服务可靠性模型，基于建立的考虑失效机制的云服务可靠性模型，建立节点资源定价约束下的资源分配模型，以此获得具有高

6、可靠性的云服务资源分配策略。并运用遗传算法求解该优化模型，通过算例验证该策略的有效性。1云计算服务系统失效节点恢复分析云计算服务系统区别与传统的分布式计算服务系统，云计算系统整合了分布在各地的异构的、动态虚拟结构的服务和资源。在云服务系统中，当用户向CMS（云服务管理系统）提交一项服务请求后，CMS会将任务划分成若干子任务，以此来提高任务的执行效率。一旦确定子任务所使用的节点资源，这些子任务将被提交给相应的云服务节点资源去执行。当所有节点资源完成子任务后，将结果提交给CMS,CMS整合这些结果并输出给用户。在子任务执行阶段，云服务系统的节点或节点之

7、间的链路将有可能发生失效，这些失效可划分为硬件和软件的失效。通常，无论是软件失效还是硬件失效，都将直接影响到任务执行的性能。特别是失效发生在任务执行了一段时间后，这将导致云用户长时间的等待，最终导致服务超时的错误。因此，本文在分析了节点失效的基础上，引入了失效节点的恢复机制，从而来提高云服务任务执行的可靠性。2云计算服务系统可靠性模型在云计算服务系统中，资源节点和通信链路间的失效都可能影响任务的执行。在任务执行的过程中，当资源节点失效时，任务的输出可能会受到影响。同样，当资源节点之间的链路发生失效时，同样会给CMS接收到不正确的反馈结果[5][6]

8、。本课题提出的云服务可靠性模型正是基于此失效机制进行建模分析的。云服务用户提交任务S给云服务系统后，CMS将服务S分割成m