CN105721565A - 基于博弈的云计算资源分配方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于博弈的云计算资源分配方法和系统，该方法和系统引入博弈均衡充分考虑用户和资源提供者的利益问题，给予用户和资源提供者相应的激励，增加二者交易满意度，将组合双向拍卖机制应用到云资源分配过程中有效解决云资源交易过程中一方处于垄断地位的问题，同时满足云计算资源需求的多样性，并且在最后分配过程优化分配方案，在满足用户和资源提供者双方利益的前提下，寻求最接近的报价和要价达成交易，每次撮合多项成交，大大减少拍卖次数，节省交易时间，从而在达成让二者都能够满意的云资源分配方案的基础上，最大限度的提高云资源利用率，云资源分配系统通过资源调度管理达到资源负载均衡，减少闲置资源优化了资源配置。

Description

基于博弈的云计算资源分配方法和系统

技术领域

本发明涉及基于博弈的云计算资源分配方法和系统，属于通信技术领域。

背景技术

云计算作为一种新型的商业计算模型，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务，其目的就是为了提高资源的利用率，提升平台的服务质量。现如今，随着云计算资源市场越来越火热，云计算资源的分配与定价已成为热点问题。

目前，在云计算资源市场是通过对云数据中心的资源进行虚拟化，然后通过互联网以服务的形式租用给用户使用，用户能够以按需租用的方式来付费使用这些云资源。然而这样云计算资源市场完全由云资源提供者所主导，而没有充分考虑到用户的权益。我们注意到，云资源分配过程中，云用户一方希望在截止时间前以最小的花费获得资源来完成自己的计算任务，云资源提供者则希望通过提供云资源来获取最大的利益，这样二者就有了利益冲突。因此，我们需要研究如何平衡好用户和资源提供者双方的利益，达成让二者都能够满意的云资源分配方案，并且最大限度的提高云资源利用率。

HesamIzakian等人提出了一种基于双向拍卖机制的云计算资源分配，该策略验证了双向拍卖满足优势策略激励相容等特性，但是，他们并没有考虑云用户和资源提供者之间的博弈问题。DaweiSun等人提出了一种基于纳什均衡的双向拍卖云计算资源分配方法，该策略引入纳什均衡来平衡云用户和资源提供者之间利益，然而云用户提供的报价是通过预留时间和预留资源两个方面来考虑的，而这两个方面的信息则是通过资源提供一方获取的，由于涉及到利益问题，这样剩余资源信息的可信度则值得商榷。

发明内容

针对现有技术中云计算资源分配方法和系统存在的上述不足，本发明提供一种基于博弈的云计算资源分配方法和系统，该方法和系统引入博弈均衡充分考虑用户和资源提供者的利益问题，给予用户和资源提供者相应的激励，增加二者交易满意度，并且在最后分配过程优化分配方案，在满足用户和资源提供者双方利益的前提下，寻求最接近的报价和要价达成交易，每次撮合多项成交，大大减少拍卖次数，提高资源利用率，云资源分配系统通过资源调度管理达到资源负载均衡，减少闲置资源优化了资源配置。

本发明解决技术问题所采用的解决方案是：一种基于博弈的云计算资源分配方法和系统，该方法根据对云资源分配的学习研究，将组合双向拍卖机制应用到分配过程中，有效地解决了云资源交易过程中一方处于垄断地位的问题，能够满足云计算资源需求的多样性，加入博弈充分平衡用户和资源提供者双方的利益，最后交易成交过程采用价格就近成交大大提高资源利用率。

方法步骤如下：

步骤1：明确云计算资源分配市场的架构；

确定云计算资源分配过程的参与者，即代表用户的云用户代理、代表资源提供者的资源代理以及云市场拍卖代理。

步骤2：云用户代理根据对云资源需求的时间紧迫度给出对所需云资源的估价；

确保云用户在任务截止时间内获取资源，云用户根据当前时刻的任务完成时间紧迫度对资源完成估价，呈报给云用户代理。

步骤3：云资源代理根据资源池中的资源利用率给出对云资源的成本估计；

资源提供者根据资源池中资源利用率的情况对资源进行成本估计，呈报给云资源代理；其中资源利用率指在时间T还未分配的计算处理时间占整个资源池可处理时间的比例。

步骤4：给出云用户代理对资源的报价方案以及云资源代理对资源的要价方案，计算云用户代理以及云资源代理的效用收益，引入博弈论理论平衡云用户代理以及资源代理的利益，给出最优的报价方案与要价策略。

步骤5：确定最终云计算资源分配方案；

云用户代理们根据所需资源情况给出最优报价，资源代理提供方根据自身资源情况给出最优要价方案，二者将报价提交给拍卖代理，拍卖代理获得当前的竞价列表和报价列表，按价格由高到低进行排序，寻找最接近的出价和报价并且用户出价要高于提供商要价，每次拍卖撮合多项成交，提高资源利用率。

本发明还提供一种基于博弈的云计算资源分配系统，该系统包括用户请求模块、资源调度管理模块以及资源信息反馈模块：

所述用户请求模块：用户通过互联网对所需资源发起请求；

所述资源调度管理模块：调度中心根据优化调度算法将任务调度到相应资源上进行处理，达到资源负载均衡；

所述资源信息反馈模块：将资源池可用的资源实时反馈给调度中心并实时更新。

本发明的有益效果如下：

1、本发明引入博弈组合双向拍卖进行动态定价，能够充分照顾到用户和资源提供者双方的权益，采用单次拍卖就近成交方案，撮合多对成交，大大提高交易效率，提高云资源利用率。

2、本发明有效地解决了云资源交易过程中一方处于垄断地位的问题，能够满足云计算资源需求的多样性，加入博弈充分平衡用户和资源提供者双方的利益，最后交易成交过程采用价格就近成交大大提高资源利用率。

3、本发明云资源分配系统中引入调度管理，可优化资源分配，达到资源负载均衡，减少资源闲置。

附图说明

图1为本发明的方法流程图。

图2为本发明的系统结构示意图。

图3为在本发明方法下云资源的资源利用率与其他分配策略的比较示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明方法做进一步的详细阐述。

如图1所示，本发明提供了一种基于博弈的云计算资源分配方法，该方法包括如下步骤：

步骤1：明确云计算资源分配市场的架构。

云计算资源分配市场主要由用户的云用户代理，代表资源提供者的资源代理以及中间拍卖商参与，其过程如下：

步骤1-1：云用户代理通过拍卖接口提出请求，一个请求信息包括任务的最早开始时间，最迟开始时间，需要的计算时间以及价值信息。

步骤1-2：云资源提供者将每个时间间隔内的请求信息提交给拍卖模块，每个时刻的请求信息包括这个时刻新到来的用户的拍卖请求，还有前面阶段未得到足够资源但还没过期的用户请求。

步骤1-3：拍卖模块每个时间间隔做出一次拍卖，通过内在的拍卖机制对用户请求做出资源分配方案和支付计算，将资源分配方案提交到底层资源分配模块，同时更新尚未过期但未得到足够资源的用户请求信息。

步骤1-4：底层资源分配模块根据资源分配方案为云用户分配资源。

步骤2：云用户代理根据对云资源需求时间紧迫度给出对所需云资源的估价。

根据用户对时间紧迫度得出用户对资源的私有估价：用时间t与截止时间d_ij的比例来表示时间紧迫度。对于任务t_j竞标处理资源r_i需要满足资源在任务截止时间内可以完成执行任务，即为：

$d_{ij}-{\mathrm{st}}_i-\frac{l_j}{c_i}\≥0$ —式(1)

其中l_j/c_i指任务t_j在资源r_i上的执行时间，st_i指任务的开始时间，c_i指该资源的计算速度，即每秒钟可执行多少百万条指令表示，单位为MIPS。

估价可由下式得出：

v_i＝r_min+f_v(t)[r_max-r_min]—式(2)

其中f_v(t)与时间紧迫度成线性关系，其取值在(0,1)之间

$f_v\left(t\right)=k_v+(1-k_v)\frac{t}{d_{ij}}$ —式(3)

其中这个k_v是个常量，用来乘以时间间隔的大小，取值在(0,1)之间，可以契合紧迫程度来取值，d_ij指的是完成任务的截止时间，r_min表示估价预期最低值，r_max表示估价预期最高值。

步骤3：云资源代理根据资源池中的资源利用率给出对云资源的成本估计。

云资源代理对云资源做一个成本的估计用U_current表示当前的资源利用率，c_j表示估价，可由下面公式得出资源代理对资源估价：

c_j＝c_min+(c_max-c_min)*U_current—式(4)

$U_{current}=\frac{s_j^t}{{\mathrm{wl}}_j^t}$ —式(5)

这里指资源在上一次分配后的资源负载，是当前的资源负载，c_min表示资源一方对资源成本估计的最低值，c_max表示资源成本估计的最高值。

步骤4：给出云用户代理对资源的报价方案以及云资源代理对资源的要价方。案，计算云用户代理以及云资源代理的效用收益，引入博弈论理论平衡云用户代理以及资源代理的利益，给出最优的报价方案与要价策略。

先计算用户代理与资源代理的效用收益，即为

[v_i-kb_i-(1-k)s_j]P{b_i≥s_j(c_j)}—式(6)

[kb_i+(1-k)s_j-c_j]P{b_i(v_i)≥s_j}—式(7)

其中v_i是用户私有估价，b_i为用户报价，c_j为资源的成本估计，s_j为资源要价，其中k∈(0,1)，可根据资源实际情况取值。

然后引入博弈求最优的报价与要价方案，即为：

$max\[v_i-({\mathrm{kb}}_i+\frac{1-k}{2}(b_i+{\mathrm{\α}}_s+{\mathrm{\β}}_s{\mathrm{Pr}}_{\min }\left)\right)\]*\frac{b_i-({\mathrm{\α}}_s+{\mathrm{\β}}_s{\mathrm{Pr}}_{\min })}{({\mathrm{Pr}}_{max}-{\mathrm{Pr}}_{\min }){\mathrm{\β}}_s}$ —式(8)

$max\[(1-k)s_j+\frac{k}{2}\left(s_j+{\mathrm{\α}}_b+{\mathrm{\β}}_b{\mathrm{Pr}}_{max}\right))-c_j\]*\frac{({\mathrm{\α}}_b+{\mathrm{\β}}_b{\mathrm{Pr}}_{\max })-s_j}{({\mathrm{Pr}}_{max}-{\mathrm{Pr}}_{\min }){\mathrm{\β}}_b}$ —式(9)

其中k∈(0,1)，可根据资源实际情况取值，v_i是用户私有估价，b_i为用户报价，c_j为资源的成本估计，s_j为资源要价，α_b，β_b，α_s以及β_s都为常数，Pr_min是市场所允许最低价，Pr_max是市场所允许最高价

分别令式(8)，(9)关于b_i,s_j的一阶偏导为0，求得最优解，即为：

$b_i=\frac{v_i+k({\mathrm{\α}}_s+{\mathrm{\β}}_s{\mathrm{Pr}}_{\min })}{k+1}$ —式(10)

$s_j=\frac{c_j+k({\mathrm{\α}}_b+{\mathrm{\β}}_b{\mathrm{Pr}}_{max})}{k+1}$ —式(11)

步骤5：确定最终云计算资源分配方案。

云用户代理将报价以及资源代理将要价将提交给拍卖代理，拍卖代理获得当前的竞价列表和报价列表，按价格由高到低进行排序，寻找最接近的出价和报价并且用户出价要高于提供商要价。即为：

$b_i^{*}\≥s_j^{*}$ —式(12)

$Min\[b_i^{*}-s_j^{*}\]$ —式(13)

拍卖代理从用户所报最高价开始在满足式(12)和(13)的情况下寻找要价，达成交易，然后再从次高价开始在满足式(12)和(13)的情况下寻找要价，依次往后，促成交易达成。完成交易后，接下来的下一次交易买方和卖方资源的情况又会有变化，二者再根据自己的情况重新报价，如此策略循环下去。

这样一来每一次拍卖可以达成多项成交，大大减少了拍卖次数，节省了时间，而且资源的利用率也得以提高。

如图2所示，本发明还提供了一种基于博弈的云计算资源分配系统，该系统包括该系统包括用户请求模块、资源调度管理模块以及资源信息反馈模块。

各个模块的功能如下：

用户请求模块：用户通过互联网对所需资源发起请求；

资源调度管理模块：调度中心根据优化调度算法将任务调度到相应资源上进行处理，达到资源负载均衡；

资源信息反馈模块：将资源池可用的资源实时反馈给调度中心并实时更新。

综上所述，本发明的一种基于博弈的云计算资源分配方法和系统引入博弈均衡充分考虑用户和资源提供者的利益问题，给予用户和资源提供者相应的激励，增加二者交易满意度，将组合双向拍卖机制应用到云资源分配过程中有效解决云资源交易过程中一方处于垄断地位的问题，同时满足云计算资源需求的多样性，并且在最后分配过程优化分配方案，在满足用户和资源提供者双方利益的前提下，寻求最接近的报价和要价达成交易，每次撮合多项成交，大大减少拍卖次数，节省交易时间，从而在达成让二者都能够满意的云资源分配方案的基础上，最大限度的提高云资源利用率，云资源分配系统通过资源调度管理达到资源负载均衡，优化了资源配置。

Claims (9)

1.基于博弈的云计算资源分配方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1：明确云计算资源分配市场的架构；

确定云计算资源分配过程的参与者，即代表用户的云用户代理、代表资源提供者的资源代理以及云市场拍卖代理；

步骤2：云用户代理根据对云资源需求的时间紧迫度给出对所需云资源的估价；

确保云用户在任务截止时间内获取资源，云用户根据当前时刻的任务完成时间紧迫度对资源完成估价，呈报给云用户代理；

步骤3：资源代理根据资源池中的资源利用率给出对云资源的成本估计；

资源提供者根据资源池中资源利用率的情况对资源进行成本估计，呈报给云资源代理；其中资源利用率指在时间T还未分配的计算处理时间占整个资源池可处理时间的比例；

步骤4：给出云用户代理对资源的报价方案以及资源代理对资源的要价方案，计算云用户代理以及资源代理的效用收益，引入博弈论理论平衡云用户代理以及资源代理的利益，给出最优的报价方案与要价策略；

步骤5：确定最终云计算资源分配方案；

云用户代理根据所需资源情况给出最优报价，资源代理根据自身资源情况给出最优要价方案，二者将报价提交给拍卖代理，拍卖代理获得当前的竞价列表和报价列表，按价格由高到低进行排序，寻找最接近的出价和报价并且用户出价要高于提供商要价，每次拍卖撮合多项成交。

2.根据权利要求1所述的基于博弈的云计算资源分配方法，其特征在于：所述方法步骤1中，云计算资源分配过程包括：

步骤1-1：云用户代理通过拍卖接口提出请求，一个请求信息包括任务的最早开始时间、最迟开始时间、需要的计算时间以及价值信息；

步骤1-2：资源代理将每个时间间隔内的请求信息提交给拍卖代理，每个时刻的请求信息包括这个时刻新到来的用户的拍卖请求以及前面阶段未得到足够资源但还没过期的用户请求；

步骤1-3：拍卖代理每个时间间隔做出一次拍卖，通过内在的拍卖机制对用户请求做出资源分配方案和支付计算，将资源分配方案提交给底层用于为云用户分配资源的底层资源分配模块，同时更新尚未过期但未得到足够资源的用户请求信息；

步骤1-4：底层资源分配模块根据资源分配方案为云用户分配资源。

3.根据权利要求1所述的基于博弈的云计算资源分配方法，其特征在于：所述方法步骤2中，云用户根据时间紧迫度给出对资源的估价，其公式如下：

v_i＝r_min+f_v(t)[r_max-r_min]；

其中f_v(t)与时间t紧迫度成线性关系，其取值在(0,1)之间：

$f_v\left(t\right)=k_v+(1-k_v)\frac{t}{d_{ij}};$

其中，k_v是常量，用来乘以时间间隔的大小，取值在(0,1)之间，可以契合紧迫程度来取值，d_ij指的是完成任务的截止时间，r_min表示估价预期最低值，r_max表示估价预期最高值。

4.根据权利要求1所述的基于博弈的云计算资源分配方法，其特征在于：所述方法步骤3中，资源代理对云资源做成本的估计c_j由下面公式得到：

c_j＝c_min+(c_max-c_min)*U_current；

$U_{current}=\frac{s_j^t}{{\mathrm{wl}}_j^t};$

其中，U_current表示当前的资源利用率，c_j表示估价，c_max表示资源成本估计的最高值，c_min表示资源一方对资源成本估计的最低值，指资源在上一次分配后的资源负载，是当前的资源负载。

5.根据权利要求1所述的基于博弈的云计算资源分配方法，其特征在于：所述方法步骤4中，引入博弈所求用户与资源代理的效用收益如下式所示：

$\max \[v_i-({\mathrm{kb}}_i+\frac{1-k}{2}(b_i+{\mathrm{\α}}_s+{\mathrm{\β}}_s{\mathrm{Pr}}_{\min }\left)\right)\]*\frac{b_i-({\mathrm{\α}}_s+{\mathrm{\β}}_s{\mathrm{Pr}}_{\min })}{({\mathrm{Pr}}_{\max }-{\mathrm{Pr}}_{\min }){\mathrm{\β}}_s};$

$max\[(1-k)s_j+\frac{k}{2}\left(s_j+{\mathrm{\α}}_b+{\mathrm{\β}}_b{\mathrm{Pr}}_{max}\right))-c_j\]*\frac{({\mathrm{\α}}_b+{\mathrm{\β}}_b{\mathrm{Pr}}_{\max })-s_j}{({\mathrm{Pr}}_{max}-{\mathrm{Pr}}_{\min }){\mathrm{\β}}_b};$

其中，k∈(0,1)，可根据资源实际情况取值，v_i是用户私有估价，b_i为用户报价，c_j为资源的成本估计，s_j为资源要价；α_b，β_b，α_s以及β_s都为常数，Pr_min是市场所允许最低价，Pr_max是市场所允许最高价；

分别令上式关于b_i,s_j的一阶偏导为0，求得最优解，即为：

$b_i=\frac{v_i+k({\mathrm{\α}}_s+{\mathrm{\β}}_s{\mathrm{Pr}}_{\min })}{k+1};$

$s_j=\frac{c_j+k({\mathrm{\α}}_b+{\mathrm{\β}}_b{\mathrm{Pr}}_{max})}{k+1}.$

6.根据权利要求1所述的基于博弈的云计算资源分配方法，其特征在于，所述方法步骤4包括：

步骤4-1：根据云用户代理对资源的估价给出云资源报价方案，资源代理根据对资源的成本估计给出云资源的要价方案；

步骤4-2：引入贝叶斯-纳什均衡E(π)＝(v_i-b(v_i))*P(win|b(v_i))来求效用最大，以便得出最优报价方案。

7.根据权利要求1所述的基于博弈的云计算资源分配方法，其特征在于：所述方法步骤5中，采用寻找最接近的出价和报价并且用户出价高于提供商要价，每次拍卖撮合多项成交的方案。

8.根据权利要求1所述的基于博弈的云计算资源分配方法，其特征在于：所述方法应用于云计算资源分配环境中。

9.基于博弈的云计算资源分配系统，其特征在于：包括用户请求模块、资源调度管理模块以及资源信息反馈模块：

所述用户请求模块：用户通过互联网对所需资源发起请求；

所述资源调度管理模块：调度中心根据优化调度算法将任务调度到相应资源上进行处理，达到资源负载均衡；

所述资源信息反馈模块：将资源池可用的资源实时反馈给调度中心并实时更新。