CN104572302A - 一种实现资源分配的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种实现资源分配的方法及装置，包括：确定系统中所有工作负载当前最小单位时间段内需要分配的各类型虚拟机的个数后，结合获取的下一最小单位时间段内创建的和释放的各类型虚拟机个数，获取相应的各类型虚拟机资源需求量；依据预先设置的各类型虚拟机的权重、和虚拟机被分配的概率，建立资源需求量与所需各类虚拟机有效数目的概率约束条件；计算获得各类型虚拟机的资源需求量的期望和方差，结合概率约束条件，确定所需各类虚拟机有效数目，以计算所需物理服务器数目。本发明利用预先设置的虚拟机被分配的概率，通过建立概率约束条件实现对所需各类虚拟机有效数目的确定，在避免资源拥塞的情况下，提高了资源利用率。

Description

一种实现资源分配的方法及装置

技术领域

本申请涉及云计算技术，尤指一种资源分配的方法及装置。

背景技术

云计算使用户可以根据负载大小按需租用云资源。随着工作负载的增加，云基础设施提供商所需提供的资源(物理服务器)按需增加，以此来保证用户的服务等级协议(SLA)。目前，云基础设施提供商允许在多种类型的工作负载之间复用云资源，这样有效改善了资源利用率。当基础设施即服务(IaaS)资源池中的物理服务器的能力小于可以承载的工作负载所需虚拟机的能力的时候，被称作IaaS能力超额指派。超额指派具有资源风险。

云计算弹性按需提供基础设施服务，随着用户工作负载的变化，云基础设施提供商按需对资源进行增减，并且通过在多种工作负载之间进行资源复用，有效提高了资源利用率。资源复用是指通过虚拟化技术，在资源池的物理能力小于工作负载的总需求时，仍能有效处理工作负载不违反服务等级协议(SLA)。这种承载的工作负载大于物理资源能力的情况，又称为超额分配。

通常而言，超额指派会带来资源拥塞的风险，因此需要在超额分配和资源利用率之间进行折中。在IaaS云中，用户根据按需付费的方式租用虚拟机资源。为了实现资源的最大程度的应用，云基础设施提供商和用户都会在不使用资源时尽快释放掉虚拟机，因此云基础设施资源池中的资源具有较高的可变性，超额指派和超额分配都无法实现资源的最优分配。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供一种实现资源分配的方法及装置，能够在实现云资源的合理分配，避免了资源风险和提高了资源利用率。

为了达到本发明的目的，本申请提供一种实现资源分配的方法；包括：

确定系统中所有工作负载当前最小单位时间段内需要分配的各类型虚拟机的个数后，结合获取的下一最小单位时间段内创建的和释放的各类型虚拟机个数，获取下一最小单位时间段内相应的各类型虚拟机资源需求量；

依据预先设置的各类型虚拟机的权重及预先设置的虚拟机被分配的概率，建立资源需求量与所需各类虚拟机有效数目的概率约束条件；

计算获得各类型虚拟机的资源需求量的期望和方差，结合概率约束条件，确定所需各类虚拟机有效数目；

根据确定的所需各类虚拟机的有效数目计算所需物理服务器数目。

进一步地，各类型资源需求量为X_i，所述所需物理服务器数目为D_i，所述预先设置的各类型虚拟机的权重为w_i，所述预先设置虚拟机可被分配的概率p_i，其中，i用于表示第i种类型资源需求量，n为虚拟机总的类型数；

建立资源需求量与所需物理服务器的概率约束条件具体包括：通过下列公式建立资源需求量与所需物理服务器的概率约束条件；

其中，p_i＝(1-p₀)w_i；p₀为签订SLA时设置的虚拟机可被分配的概率。

进一步地，预先设置的各类型虚拟机的权重具体包括：预先设定w_i＝1/n， $\∀i,w_i\∈\left[\mathrm{0,1}\right],$ 且 $\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i=1.$

进一步地，计算所需物理服务器数目具体包括：

通过输入确定的所需各类虚拟机的有效数目，采用粒子群算法计算所需物理服务器数目。

另一方面，本申请还提供一种实现资源分配的装置，包括：获取单元、建立单元、第一计算单元及第二计算单元；其中，

获取单元，用于确定系统中所有工作负载当前最小单位时间段内需要分配的各类型虚拟机的个数后，结合获取的下一最小单位时间段内创建的和释放的各类型虚拟机个数，获取下一个最小单位时间段内相应的各类型虚拟机资源需求量；

建立单元，用于依据预先设置的各类型虚拟机的权重及预先设置虚拟机被分配的概率，建立资源需求量与所需各类虚拟机有效数目的概率约束条件；

第一计算单元，用于计算获得各类型虚拟机的资源需求量的期望和方差，结合概率约束条件，利用标准正态分布函数，确定所需各类虚拟机有效数目；

第二计算单元，用于根据确定的所需各类虚拟机的有效数目计算所需物理服务器数目。

进一步地，各类型资源需求量为X_i，所述所需物理服务器数目为D_i，所述预先设置的各类型虚拟机的权重为w_i，所述预先设置虚拟机可被分配的概率p_i，其中，i用于表示第i种类型资源需求量，n为虚拟机总的类型数；

建立单元具体用于，依据预先设置的各类型虚拟机的权重及预先设置虚拟机被分配的概率，通过公式(1)建立资源需求量与所需物理服务器的概率约束条件；

      公式(1)；

其中，p_i＝(1-p₀)w_i；

p₀为签订SLA时设置的虚拟机可被分配的概率。

进一步地，该装置还包括预先设定单元，用于预先设置的各类型虚拟机的权重预先设定w_i＝1/n，且

进一步地，第二计算单元，具体用于，通过输入确定的所需各类虚拟机的有效数目，采用粒子群算法计算所需物理服务器数目。

与现有技术相比，本发明提供的技术方案，包括：确定系统中所有工作负载当前最小单位时间段内需要分配的各类型虚拟机的个数后，结合获取的下一最小单位时间段内创建的和释放的各类型虚拟机个数，获取下一最小单位时间段内相应的各类型虚拟机资源需求量；依据预先设置的各类型虚拟机的权重及预先设置虚拟机被分配的概率，建立资源需求量与所需各类虚拟机有效数目的概率约束条件；计算获得各类型虚拟机的资源需求量的期望和方差，结合概率约束条件，确定所需各类虚拟机有效数目；根据确定的所需各类虚拟机的有效数目计算所需物理服务器数目。本发明利用预先设置的虚拟机被分配的概率，通过建立概率约束条件实现对所需各类虚拟机有效数目的确定，在避免资源拥塞的情况下，提高了资源利用率。

附图说明

附图用来提供对本申请技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，并不构成对本申请技术方案的限制。

图1为本发明实现资源分配的方法的流程图；

图2为本发明实现资源分配的装置的结构框图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本申请的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。

图1为本发明实现资源分配的方法的流程图，如图1所示，包括：

步骤100、确定系统中所有工作负载当前最小单位时间段内需要分配的各类型虚拟机的个数后，结合获取的下一最小单位时间段内创建的和释放的各类型虚拟机个数，获取下一个最小单位时间段内相应的各类型虚拟机资源需求量。

这里，假设系统所有工作负载当前最小单位时间段内需要分配的各类型虚拟机的个数X_i(t_k-1)，其中i表示不同类型虚拟机，t_k-1代表获取下一最小单位时间段内创建的和释放的各类型虚拟机个数之前，需要确定系统中所有工作负载当前最小单位时间段内需要分配的各类型虚拟机的个数的时刻，则，下一个最小单位时间段各类型虚拟机资源需求量可以通过公式X_i(t_k)＝X_i(t_k-1)+C_i(t_k-1，t_k)-T_i(t_k-1，t_k)表示。C_i(t_k-1，t_k)表示t_k-1到t_k这一时间段内创建的各类型虚拟机个数，T_i(t_k-1，t_k)表示t_k-1到t_k这一时间段内释放的各类型虚拟机个数。创建的各类型的虚拟机个数是基于SLA确定的，根据下一最小单位时间内的工作负载需要开启的各类型的虚拟机个数，其中各个最小单位时间内的工作负载是根据用户与云资源提供商签订的SLA进行确定的。

需要说明的是，下一最小单位时间段内创建的和释放的各类型虚拟机个数是通过读取系统监控数据获得，属于系统监控的现有参数。

步骤101、依据预先设置的各类型虚拟机的权重及预先设置虚拟机被分配的概率，建立资源需求量与所需各类虚拟机有效数目的概率约束条件；

本步骤中，各类型资源需求量可以通过X_i表示，所需各类虚拟机有效数目为D_i，预先设置的各类型虚拟机的权重为w_i，预先设置虚拟机可被分配的概率p_i，其中，i用于表示第i种类型资源需求量，n为虚拟机总的类型数；

建立资源需求量与所需物理服务器的概率约束条件具体包括：通过公式(1)建立资源需求量与所需物理服务器的概率约束条件；

      公式(1)；

其中，p_i＝(1-p₀)w_i。w_i＝1/n，且p₀为签订SLA时设置的虚拟机可被分配的概率。

这里，公式(1)含义表示的是：所需第i种类型的虚拟机Xi大于可以分配的虚拟机数量Di的概率，所有类型的虚拟机全部都满足的概率。含义是：所需要的全部虚拟机的个数都大于可以被分配的虚拟机个数。Pr(X_i＞D_i)≤p_i表示用户所需的虚拟机X_i大于D_i分配的量，即其不满足用户需求的概率一般小于p_i。就是说预先设定虚拟机可被分配的概率p_i能满足用户需求大于不满足用户需求的概率。

需要说明的是，虚拟机可以被分配的概率是在用户与云资源提供商签订SLA的时候就已经确定了，对云资源提供商而言，一般会保留一张表，在该表中记录在某种SLA条件下，所对应的虚拟机分配的概率。本发明预先设置虚拟机可被分配的概率p_i是小于SLA条件下的概率值，是根据虚拟机应用分析发现获得的数值，其主要依据是用户在使用云资源时，虚拟机资源并不会被完全应用，该部分资源可以用于分配给其他用户使用。

步骤102、通过计算的各类型虚拟机的资源需求量的期望和方差及概率约束条件，利用标准正态分布函数，确定所需各类虚拟机有效数目。

本步骤中，利用标准正态分布函数，确定所需各类虚拟机有效数目。对应于虚拟机类型i的资源需求量X_i的p_i分位点的累积分布函数，将X_i转化为标准需求变量其中，μ_i和σ_i是X_i的均值和方差，是p_i分位点的标准正态分布。由于虚拟机资源需求是整数，因此D_i需要进行向上(更大数值方向)取整。当D_i∈[0，1)时，X_i＝0，这表示工作负载的需求不足以开启一台虚拟机。

由于X_i服从趋于0的正态分布，则服从近似的标准正态分布，分位点为这里μ′_i和σ′_i分别表示正态分布的均值和方差；因此，可得：

${\mathrm{\μ}}_i^{\′}={\mathrm{\μ}}_i+{\mathrm{\σ}}_i\frac{\mathrm{\φ}(-\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{{\mathrm{\σ}}_i})}{1-\mathrm{\Φ}(-\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{{\mathrm{\σ}}_i})},{\mathrm{\σ}}_i^{\′}={\mathrm{\σ}}_i\sqrt{1-\frac{\mathrm{\φ}(-\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{{\mathrm{\σ}}_i})}{1-\mathrm{\Φ}(-\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{{\mathrm{\σ}}_i})}}(\frac{\mathrm{\φ}(-\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{{\mathrm{\σ}}_i})}{1-\mathrm{\Φ}(-\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{{\mathrm{\σ}}_i})}+\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{{\mathrm{\σ}}_i})$

由μ′_i和σ′_i可得，

步骤103、根据确定的所需各类虚拟机的有效数目计算所需物理服务器数目。

本步骤中，计算所需物理服务器数目具体包括：

通过输入确定的所需各类虚拟机的有效数目，采用粒子群算法计算所需物理服务器数目。需要说明的是，云资源提供商需要计算出满足各类虚拟机有效数目的最小物理服务器数目。这个问题是一个装箱问题，目前有很多近似算法，如FFD算法。为了简化放置过程，将向量D_i看作不同类型的时间槽。由于采用结构简单粒子群算法能够达到执行效率高的效果。因此，采用粒子群算法进行求解。粒子群算法的实际应用输入设置，属于本领域技术人员的公知常识，在此不再赘述。

图2为本发明实现资源分配的装置的结构框图，如图2所示，包括：获取单元、建立单元、第一计算单元及第二计算单元；其中，

获取单元，用于确定系统中所有工作负载当前最小单位时间段内需要分配的各类型虚拟机的个数后，结合获取的下一最小单位时间段内创建的和释放的各类型虚拟机个数，获取下一个最小单位时间段内相应的各类型虚拟机资源需求量；

建立单元，用于依据预先设置的各类型虚拟机的权重及预先设置虚拟机被分配的概率，建立资源需求量与所需各类虚拟机有效数目的概率约束条件；

第一计算单元，用于计算获得各类型虚拟机的资源需求量的期望和方差，结合概率约束条件，确定所需各类虚拟机有效数目；

第二计算单元，用于根据确定的所需各类虚拟机的有效数目计算所需物理服务器数目。

各类型资源需求量为X_i，所述所需物理服务器数目为D_i，所述预先设置的各类型虚拟机的权重为w_i，所述预先设置虚拟机可被分配的概率p_i，其中，i用于表示第i种类型资源需求量，n为虚拟机总的类型数；

建立单元具体用于，依据预先设置的各类型虚拟机的权重及预先设置虚拟机被分配的概率，通过公式(1)建立资源需求量与所需物理服务器的概率约束条件；

       公式(1)；

其中，p_i＝(1-p₀)w_i，p₀为签订SLA时设置的虚拟机可被分配的概率。

本发明装置还包括预先设定单元，用于预先设定w_i＝1/n，且 $\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i=1.$

第二计算单元，具体用于，通过输入确定的所需各类虚拟机的有效数目，采用粒子群算法计算所需物理服务器数目。

虽然本申请所揭露的实施方式如上，但所述的内容仅为便于理解本申请而采用的实施方式，并非用以限定本申请，如本发明实施方式中的具体的实现方法。任何本申请所属领域内的技术人员，在不脱离本申请所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式及细节上进行任何的修改与变化，但本申请的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (8)

1.一种实现资源分配的方法，其特征在于，包括：

确定系统中所有工作负载当前最小单位时间段内需要分配的各类型虚拟机的个数后，结合获取的下一最小单位时间段内创建的和释放的各类型虚拟机个数，获取下一最小单位时间段内相应的各类型虚拟机资源需求量；

依据预先设置的各类型虚拟机的权重及预先设置的虚拟机被分配的概率，建立资源需求量与所需各类虚拟机有效数目的概率约束条件；

计算获得各类型虚拟机的资源需求量的期望和方差，结合概率约束条件，确定所需各类虚拟机有效数目；

根据确定的所需各类虚拟机的有效数目计算所需物理服务器数目。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述各类型资源需求量为X_i，所述所需物理服务器数目为D_i，所述预先设置的各类型虚拟机的权重为w_i，所述预先设置虚拟机可被分配的概率p_i，其中，i用于表示第i种类型资源需求量，n为虚拟机总的类型数；

所述建立资源需求量与所需物理服务器的概率约束条件具体包括：通过下列公式建立资源需求量与所需物理服务器的概率约束条件；

其中，p_i＝(1-p₀)w_i；

p₀为签订SLA时设置的虚拟机可被分配的概率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预先设置的各类型虚拟机的权重具体包括：预先设定w_i＝1/n，且

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所需物理服务器数目具体包括：

通过输入确定的所需各类虚拟机的有效数目，采用粒子群算法计算所需物理服务器数目。

5.一种实现资源分配的装置，其特征在于，包括：获取单元、建立单元、第一计算单元及第二计算单元；其中，

获取单元，用于确定系统中所有工作负载当前最小单位时间段内需要分配的各类型虚拟机的个数后，结合获取的下一最小单位时间段内创建的和释放的各类型虚拟机个数，获取下一个最小单位时间段内相应的各类型虚拟机资源需求量；

建立单元，用于依据预先设置的各类型虚拟机的权重及预先设置虚拟机被分配的概率，建立资源需求量与所需各类虚拟机有效数目的概率约束条件；

第一计算单元，用于计算获得各类型虚拟机的资源需求量的期望和方差，结合概率约束条件，利用标准正态分布函数，确定所需各类虚拟机有效数目；

第二计算单元，用于根据确定的所需各类虚拟机的有效数目计算所需物理服务器数目。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，

所述各类型资源需求量为X_i，所述所需物理服务器数目为D_i，所述预先设置的各类型虚拟机的权重为w_i，所述预先设置虚拟机可被分配的概率p_i，其中，i用于表示第i种类型资源需求量，n为虚拟机总的类型数；

所述建立单元具体用于，依据预先设置的各类型虚拟机的权重及预先设置虚拟机被分配的概率，通过公式(1)建立资源需求量与所需物理服务器的概率约束条件；

          公式(1)；

其中，p_i＝(1-p₀)w_i；

p₀为签订SLA时设置的虚拟机可被分配的概率。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，该装置还包括预先设定单元，用于预先设置的各类型虚拟机的权重预先设定w_i＝1/n，且 $\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i=1.$

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第二计算单元，具体用于，通过输入确定的所需各类虚拟机的有效数目，采用粒子群算法计算所需物理服务器数目。