CN109559024B - 一种面向电力系统无服务器架构下的资源动态调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种面向电力系统无服务器架构下的资源动态调度方法，其步骤：判断是否有资源能够满足在用户要求的截止时间内完成该任务，满足则判断任务提交的分配预算价格是否不低于资源运行时的运维成本与闲置时的维护成本的差值；根据用户对所有任务分配的竞拍价值，从高到低对用户集中的竞拍价值进行排序得到竞价表；将资源提出的基本要价按照从低到高进行排序得到要价表；在每个单位时间内取出最高的用户竞拍价值；取出最低的资源要价值；根据最高的用户竞拍价值和最低的资源要价值判断交易是否成功；调整任务的竞拍价值和资源要价值，持续执行前述步骤，直至任务全部完成。本发明能达到用户为中心的指标和资源提供商为中心的指标的平衡。

Description

一种面向电力系统无服务器架构下的资源动态调度方法

技术领域

本发明涉及一种力系统资源调度方法，特别是关于一种面向电力系统无服务器架构下的资源动态调度方法。

背景技术

现阶段，传统电力系统早已越来越不能满足用户各种各样的需求，因此构建智能电网已经成为电力行业发展的方向和趋势。智能电网就是电网的智能化，也称为“电网2.0”，指将现代信息系统融入到传统的能源网络构成的新电网系统，它需要双向通信设施的支持，以实现实时处理信息。来自用户不同时间段的资源需求的动态变化，这又需要通信设施的动态调整。

无服务器架构并不是不需要服务器，而是将底层物理的基础设施交给第三方云服务提供商来进行全托管，我们可以集中精力实现业务逻辑。无服务器的主流表现形式为FaaS，所以无服务器计算认作是“函数即服务(FaaS)”或者称之为“函数驱动的事件”。它是根据开发人员编写的代码来进行精准的资源分配，当预定义的事件被触发时，才会启动资源。其主要的使用场景有时间驱动及响应式架构、流量突发的场景。相比较于典型的云服务模式(基础实施即服务IaaS、平台即服务PaaS、软件即服务SaaS)可以发现，FaaS具有开发效率高，可伸缩性强、可运维性好以及成本低等优点。从IaaS到PaaS到FaaS到SaaS，降低了对服务实现的控制，增加了对业务逻辑的关注。也就是说，抽象程度越来越高，灵活程度越来越低。而FaaS介于PaaS和SaaS之间，具有较高的灵活性，为开发人员提供便利。FaaS提供了除应用层之外所有的资源，开发人员只需关注代码逻辑即可，而SaaS灵活性低，适用于普通用户，很难满足企业的特殊需求。所以将无服务架构应用于智能电网系统将会是未来电网的发展趋势。

目前调度和资源管理在云平台中发挥着重要的作用，直接关系到云服务的稳定性、资源的使用效率、用户的满意程度和运营成本。大多数的调度算法以单一的指标最优为最终目标，如以性能为中心的调度、以服务质量为中心的调度和以经济为中心的调度，而在无服务架构下，用户需要按需付费，因此，使用无服务器架构必须考虑成本问题，如用户的截止完成时间，用户的支付费用以及资源提供商的提供成本等因素。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种面向电力系统无服务器架构下的资源动态调度方法，其能达到用户为中心的指标(截止完成时间、预算花费等)和资源提供商为中心的指标(资源利用率、收益和吞吐量等)的平衡。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种面向电力系统无服务器架构下的资源动态调度方法，该方法基于云资源管理模型，在该模型的资源分配模块中，用户除了需要提供商提供的资源外，还需要满足服务质量QoS完成所有需要完成的制定任务；其包括以下步骤：1)根据用户与虚拟机提供的资源信息，判断是否有资源能够满足在用户要求的截止时间内完成该任务，不满足则进入步骤7)，满足则判断任务提交的分配预算价格是否不低于资源运行时的运维成本与闲置时的维护成本的差值，满足则进入下一步，不满足则进入步骤7)；2)在有资源能够满足时间限制的用户中，根据用户对所有任务分配的竞拍价值，从高到低对用户集中的竞拍价值进行排序，得到竞价表；3)将资源提出的基本要价按照从低到高进行排序，得到要价表；4)在每个单位时间T内，在用户提价的所有竞价的竞价表中，取出最高的用户竞拍价值bid^high；5)将资源提出的所有要价的要价表中，取出最低的资源要价值ask^low；6)根据最高的用户竞拍价值bid^high和最低的资源要价值ask^low判断交易是否成功：若最低的资源要价值不低于最高的用户竞价值，则说明本次拍卖成功，获胜的用户任务可以交由该资源执行；否则，本次交易失败，则进入下一步；7)调整任务的竞拍价值和资源要价值，并返回步骤1)中，持续执行上述步骤，直至任务全部完成。

进一步，所述步骤1)中，需要满足的时间限制为：任务t_j要申请资源r_i需要满足的时间限制为：任务t_j必须在截止时间d_j内由资源r_j完成：

其中，

表示为任务t_j在资源r_j上的执行时间；

为虚拟机i的综合处理指标，1≤i≤n；n为资源数量；1≤j≤m，m为用户数量；l_j为任务t_j的长度；ns_i表示接收任务后开始执行的时间，或者是执行完已接收任务所需的时间。

进一步，所述步骤1)中，费用限制为：任务t_j提交的分配的预算价格不低于资源r_j的运行时的运维成本与闲置时的维护成本的差值：

b_j≥rp_i-lp_i；

其中，b_j是为任务t_j分配的预算；lp_i是该资源闲置时的维护成本；rp_i是该资源运行时的维护成本。

进一步，所述步骤2)中，用户的竞拍价值策略为：任务t_j基于剩余资源数与平均剩余时间的最终竞价值bid_j为：

其中α+β＝1且α,β∈[0,1]

其中，α为剩余资源数对竞价值的影响程度；β为平均剩余时间对竞价值的影响程度；

为任务t_j基于剩余资源数的竞价；

为任务t_j基于平均剩余时间的竞价。

进一步，所述任务t_j基于剩余资源数的竞价

为：

其中μ₁＞0

竞价随剩余资源变化的调节程度，取决于对资源需求的紧迫程度。

进一步，所述任务t_j基于平均剩余时间的竞价

为：

其中μ₂＞0

其中，

表示用户提交任务时的剩余时间；μ₂表示竞价随剩余时间变化的调节程度，取决于对时间需求的紧迫程度。

进一步，所述步骤3)中，资源要价策略为：资源r_i基于剩余资源数目与执行下一新任务的开始时间的最终要价ask_i为：

其中η+ω＝1且η,ω∈[0,1]

其中，η为剩余资源数目对要价值的影响程度；ω为剩余时间对要价值的影响程度；

为资源r_i基于剩余资源数目的要价；

为资源r_i基于执行下一新任务的开始时间的要价。

进一步，所述资源r_i基于剩余资源数目的要价

为：

其中k₁＞0

其中，k₁表示要价随剩余资源数目变化的调节程度；

为剩余的资源总数是最大的；lp_i是该资源闲置时的维护成本；rp_i是该资源运行时的维护成本；1≤i≤n；n为资源数量；

表示任务t_j在时间k时剩余的可选资源数目。

进一步，所述资源r_i基于执行下一新任务的开始时间的要价

为：

其中k₂＞0

其中，k₂表示要价随剩余时间变化的调节程度；ns_i表示接收任务后开始执行的时间，或者是执行完已接收任务所需的时间；

表示接收任务后开始执行的平均时间，或者是执行完已接收任务所需的平均时间；lp_i是该资源闲置时的维护成本；rp_i是该资源运行时的维护成本；1≤i≤n；n为资源数量。

进一步，所述步骤6)中，拍卖成功时的拍卖值为：

auction-price＝ε*bid^high+(1-ε)*ask^low，其中0≤ε≤1

其中，ε代表最终价格对拍卖双方的依赖程度；当ε＜0.5时，说明此次竞拍价格偏高；当ε＞0.5时，说明此次竞拍价格偏低；当ε＝0.5时，兼顾拍卖双方，价格适中，此时的交易价格为：

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：本发明的无服务器架构下的资源动态调度方法以用户和云服务提供商地位平等的前提下，按照协议准则，为用户提供资源，达到用户为中心的指标(截止完成时间、预算花费等)和资源提供商为中心的指标(资源利用率、收益和吞吐量等)的平衡。

附图说明

图1为本发明的无服务架构下的云资源管理模型示意图；

图2为本发明的资源动态调度方法流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。

现阶段，对于资源的调度管理并没有保证充分的双向拍卖，导致拍卖双方地位不对等一方利益受损。因所有的资源进行了虚拟化，对于用户而言，资源是透明的，无差异的。而对于资源提供商而言，由于资源本身的成本、维护、以及存储位置不同，导致了同一种资源不同资源提供商之间的成本是不同的。对于用户和资源提供者来说，采用固定的价格机制收费是不公平的，因为不同的用户对不同的资源有着与众不同的需要与要求，且会随着时间的改变而改变。因此本发明提出一种云资源管理模型，其包括资源提供商(云资源提供商)、资源消费者(用户)和拍卖师(拍卖策略)。资源的提供者和资源的消费者通过采用不同的策略完成各自的目的，拍卖师为拍卖的决定者。如图1所示，拍卖步骤如下：

1)用户将任务提交到资源管理模块，得到完成该项任务所需的全部资源的种类和数目。

2)使用定价模块查询申请上述资源所花费的价格参考，制定投标书。

3)云服务商将可提供资源的种类和数目提交给虚拟机管理模块。

4)使用定价模块查询执行该资源所花费的价格参考，制成投标书。

5)分别由用户和云服务商提供的投标书经由服务接收响应模块判断合法性，若合法，则交由资源分配模块。若不合法，则驳回请求并告知不合法原因。

6)在资源分配模块中，有m个消费者，n个提供商，k类资源。根据无服务器架构下基于组合双向拍卖的资源调度算法进行资源分配。

7)将资源分配结果交由分发器，并由分发器向资源管理模块和虚拟机管理模块发送分配的结果。

8)由虚拟机管理模块执行在拍卖中获胜的任务。

如图2所示，本发明提供一种面向电力系统无服务器架构下的资源动态调度方法，该方法基于云资源管理模型，在该模型的资源分配模块中，用户除了需要提供商提供的资源外，还需要满足服务质量QoS(Quality of Service)完成所有需要完成的制定任务。无服务器架构下的资源调度方法是：资源与用户协商，根据预先设定的QoS要求来确定具体的服务等级协议，该协议只要用来描述资源提供商与用户之间的服务限制因素。具体的，本发明的面向电力系统无服务器架构下的资源动态调度方法包括以下步骤：

1)根据用户与虚拟机提供的资源信息，判断是否有资源能够满足在用户要求的截止时间内完成该任务，不满足则进入步骤7)，满足则判断任务提交的分配预算价格是否不低于资源运行时的运维成本与闲置时的维护成本的差值，满足则进入下一步，不满足则进入步骤7)。

2)在有资源能够满足时间限制的用户中，根据用户对所有任务分配的竞拍价值，从高到低对用户集中的竞拍价值进行排序，得到竞价表。

3)将资源提出的基本要价按照从低到高进行排序，得到要价表。

4)在每个单位时间T内，在用户提价的所有竞价的竞价表中，取出最高的用户竞拍价值bid^high；

5)将资源提出的所有要价的要价表中，取出最低的资源要价值ask^low；

6)根据最高的用户竞拍价值bid^high和最低的资源要价值ask^low判断交易是否成功：若最低的资源要价值不低于最高的用户竞价值，则说明本次拍卖成功，获胜的用户任务可以交由该资源执行；否则，本次交易失败，则进入下一步。

7)调整任务的竞拍价值和资源要价值，并返回步骤1)中，持续执行上述步骤，直至任务全部完成。

上述各步骤中，随着时间的流逝和剩余资源数目的降低，用户的竞拍价值也要随之调整。用户的竞拍价值主要与平均剩余时间和剩余资源数有关。所有资源的分配结果均传输至虚拟机，由虚拟机实时的更新资源使用情况和分配情况，例如有新的任务使用资源或者旧的任务执行完成释放资源。所以资源的要价值也要随着资源数目的变化与执行下一新任务的开始时间进行调整。

上述步骤1)中，用户与资源信息的定义：

假设有m个用户，n个资源，虚拟机提供的资源主要有以下四类：四类资源的集合VM_i＝{CPU_i,b_i,m_i,h_i}。其中，CPU_i表示CPU的计算能力，单位为MIPS；b_i表示网络带宽；m_i表示内存容量；h_i表示硬盘容量；1≤i≤n。虚拟机资源中各个参数均为最大值时代表虚拟机的最优状态，最优状态集合VM_max＝{CPU_max,b_max,m_max,h_max}。则虚拟机i的综合处理指标

为：

其中，a+b+c+d＝1。

有n个资源提供商证明有n个资源集合，设资源集合为R＝{r₁,r₂,...,r_n}。每个资源提供商提供的资源r_i需要携带5种信息：

其中，rm_i表示资源r_i携带的五种信息；id_i为资源i的唯一标识；

为资源i的综合处理指标；ns_i表示接收任务后开始执行的时间，或者是执行完已接收任务所需的时间；lp_i是该资源闲置时的维护成本；rp_i是该资源运行时的维护成本。

有m个消费者证明有m个云用户，定义云用户集合U＝{u₁,u₂,...,u_m}。每个云用户u_j(1≤j≤m)需要携带以下4个信息，记为t_j＝(id_j,l_j,b_j,d_j)。其中，id_j为任务j的唯一标识；l_j为任务t_j的长度；b_j是为任务t_j分配的预算；d_j是指任务t_j希望完成的截止时间。

上述步骤1)中，需要满足的时间限制和费用限制分别为：

任务t_j要申请资源r_i需要满足的时间限制为：任务t_j必须在截止时间d_j内由资源r_j完成，表示为：

其中，

表示为任务t_j在资源r_j上的执行时间；

费用限制为：任务t_j提交的分配的预算价格不低于资源r_j的运行时的运维成本与闲置时的维护成本的差值：

b_j≥rp_i-lp_i。

上述步骤2)中，用户的竞拍价值策略为：

在用户提交任务的时刻，剩余的资源总数是最大的，记为

随着时间的流逝，资源在不断的执行新的任务，这样剩余的资源就会逐渐减少。任务t_j基于剩余资源数的竞价

为：

其中μ₁＞0

其中，

表示剩余资源执行时的平均最低价格；

表示任务t_j在单位长度上支付的费用；

表示任务t_j在时间t时剩余的可选资源数目；μ₁表示竞价随剩余资源变化的调节程度，取决于对资源需求的紧迫程度。

用户任务在竞拍的过程之中，距离截止时间越来越近，任务的紧迫程度也越来越高。则任务t_i申请资源r_j的剩余时间rt_ij为：

其中，

当rt_ij＜0时，说明资源r_i不能在截止时间内完成任务t_j，则任务t_j的平均剩余时间

为：

其中，

任务t_j基于平均剩余时间的竞价

为：

其中μ₂＞0

其中，

表示用户提交任务时的剩余时间；μ₂表示竞价随剩余时间变化的调节程度，取决于对时间需求的紧迫程度。

综上所述，则任务t_j基于剩余资源数与平均剩余时间的最终竞价值bid_j为：

其中α+β＝1且α,β∈[0,1]

其中，α为剩余资源数对竞价值的影响程度；β为平均剩余时间对竞价值的影响程度。

上述步骤3)中，资源要价策略为：

对于资源提供者而言，资源最终的要价与剩余资源的数目与执行下一个新任务的开始时间有关。则资源r_i基于剩余资源数目的要价

为：

其中k₁＞0

其中，k₁表示要价随剩余资源数目变化的调节程度；

表示任务t_j在时间k时剩余的可选资源数目。

资源r_i基于执行下一新任务的开始时间的要价

为：

其中k₂＞0

其中，k₂表示要价随剩余时间变化的调节程度；

表示接收任务后开始执行的平均时间，或者是执行完已接收任务所需的平均时间。

进而得到资源r_i基于剩余资源数目与执行下一新任务的开始时间的最终要价ask_i为：

其中η+ω＝1且η,ω∈[0,1]

其中，η为剩余资源数目对要价值的影响程度；ω为剩余时间对要价值的影响程度。

上述步骤6)中，拍卖成功时的拍卖值为：

在每个单位时间T内，将用户提出的所有竞价进行从高到低排序，记用户提交的竞价中最高竞价为bid^high。将资源提供者提出的所有要价进行从低到高排序，记资源提交的要价中最低要价为ask^low。如果bid^high≥ask^low，则说明此次竞拍成功，获胜的用户任务可以交由该资源执行。最终的成交值由拍卖双方共同决定，记为

auction-price＝ε*bid^high+(1-ε)*ask^low，其中0≤ε≤1

其中，ε代表最终价格对拍卖双方的依赖程度。当ε＜0.5时，说明此次竞拍价格偏高；当ε＞0.5时，说明此次竞拍价格偏低；当ε＝0.5时，兼顾拍卖双方，价格适中，此时的交易价格为：

上述各实施例仅用于说明本发明，各个步骤都是可以有所变化的，在本发明技术方案的基础上，凡根据本发明原理对个别步骤进行的改进和等同变换，均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (6)

1.一种面向电力系统无服务器架构下的资源动态调度方法，该方法基于云资源管理模型，在该模型的资源分配模块中，用户除了需要提供商提供的资源外，还需要满足服务质量QoS完成所有需要完成的制定任务；其特征在于包括以下步骤：

1）根据用户与虚拟机提供的资源信息，判断是否有资源能够满足在用户要求的截止时间内完成该任务，不满足则进入步骤7），满足则判断任务提交的分配预算价格是否不低于资源运行时的运维成本与闲置时的维护成本的差值，满足则进入下一步，不满足则进入步骤7）；

2）在有资源能够满足时间限制的用户中，根据用户对所有任务分配的竞拍价值，从高到低对用户集中的竞拍价值进行排序，得到竞价表；

3）将资源提出的基本要价按照从低到高进行排序，得到要价表；

4）在每个单位时间T内，在用户提价的所有竞价的竞价表中，取出最高的用户竞拍价值bid^high；

5）将资源提出的所有要价的要价表中，取出最低的资源要价值ask^low；

6）根据最高的用户竞拍价值bid^high和最低的资源要价值ask^low判断交易是否成功：若最低的资源要价值不低于最高的用户竞价值，则说明本次拍卖成功，获胜的用户任务可以交由该资源执行；否则，本次交易失败，则进入下一步；

7）调整任务的竞拍价值和资源要价值，并返回步骤1）中，持续执行上述步骤，直至任务全部完成；

所述步骤1）中，需要满足的时间限制为：

任务要申请资源需要满足的时间限制为：任务必须在截止时间内由资源完成：

其中，表示为任务在资源上的执行时间；为虚拟机i的综合处理指标，；n为资源数量；，m为用户数量；为任务的长度；表示接收任务后开始执行的时间，或者是执行完已接收任务所需的时间；

所述步骤1）中，费用限制为：任务提交的分配的预算价格不低于资源的运行时的运维成本与闲置时的维护成本的差值：

；

其中，是为任务分配的预算；是该资源闲置时的维护成本；是该资源运行时的维护成本；

所述步骤2）中，用户的竞拍价值策略为：任务基于剩余资源数与平均剩余时间的最终竞价值为：

其中，为剩余资源数对竞价值的影响程度；为平均剩余时间对竞价值的影响程度；为任务基于剩余资源数的竞价；为任务基于平均剩余时间的竞价；

所述步骤3）中，资源要价策略为：资源基于剩余资源数目与执行下一新任务的开始时间的最终要价为：

其中，为剩余资源数目对要价值的影响程度；为剩余时间对要价值的影响程度；为资源基于剩余资源数目的要价；为资源基于执行下一新任务的开始时间的要价。

2.如权利要求1所述方法，其特征在于：所述任务基于剩余资源数的竞价为：

其中，表示剩余资源执行时的平均最低价格；表示任务在单位长度上支付的费用；表示任务在时间t时剩余的可选资源数目；表示竞价随剩余资源变化的调节程度，取决于对资源需求的紧迫程度；为剩余的资源总数最大值。

3.如权利要求2所述方法，其特征在于：所述任务基于平均剩余时间的竞价为：

其中，表示用户提交任务时的剩余时间；表示竞价随剩余时间变化的调节程度，取决于对时间需求的紧迫程度。

4.如权利要求1所述方法，其特征在于：所述资源基于剩余资源数目的要价为：

其中，表示要价随剩余资源数目变化的调节程度；为剩余的资源总数最大值；是该资源闲置时的维护成本；是该资源运行时的维护成本；；n为资源数量；表示任务在时间k时剩余的可选资源数目。

5.如权利要求1所述方法，其特征在于：所述资源基于执行下一新任务的开始时间的要价为：

；

其中，表示要价随剩余时间变化的调节程度；表示接收任务后开始执行的时间，或者是执行完已接收任务所需的时间；表示接收任务后开始执行的平均时间，或者是执行完已接收任务所需的平均时间；是该资源闲置时的维护成本；是该资源运行时的维护成本；；n为资源数量。

6.如权利要求1所述方法，其特征在于：所述步骤6）中，拍卖成功时的拍卖值为：

其中，代表最终价格对拍卖双方的依赖程度；当时，说明此次竞拍价格偏高；当时，说明此次竞拍价格偏低；当时，兼顾拍卖双方，价格适中，此时的交易价格为：

。

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