CN111045822B - 一种移动云计算中的服务迁移方法、系统及终端设备 - Google Patents
一种移动云计算中的服务迁移方法、系统及终端设备 Download PDFInfo
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Abstract
本申请适用于云计算技术领域，提供了一种移动云计算中的服务迁移方法、系统及终端设备，所述方法包括：获取虚拟机当前在迁移网络中所在的节点，当接收到用户发送的访问请求时，获取访问请求所在的目标节点，并将所述虚拟机从当前所在的节点随机迁移到临时节点；计算从目标节点访问所述虚拟机的服务代价，选择服务代价最小的迁移路径将访问所述虚拟机。这一过程中服务请求到来时已经做了虚拟机的初步迁移，当服务真正到来的时候，再从临时的节点将虚拟机迁移到目标节点，虚拟机的二次迁移的幅度更小，成本更低，时间效率更好。并且本发明不仅能提前进行虚拟机的迁移，当服务到来的时候，根据请求模式能够继续进行迁移，最小化访问总代价。
Description
技术领域
本申请涉及云计算技术领域，尤其涉及一种移动云计算中的服务迁移方法、系统、终端设备及计算机可读存储介质。
背景技术
移动世界的云计算正在成为一种被广泛接受的技术，为移动用户提供新一代的服务。由于移动访问具有规模大、时空变化特性、对服务时延敏感等内在特性，这些服务一般难以通过传统技术实现。为了应对移动访问的这些特性，必须将服务迁移到网络中靠近用户的有利位置，以最小化访问延迟，并降低服务提供者的网络成本。一个典型的例子就是多人移动游戏，游戏服务器可能从亚洲迁移到欧洲，最终迁移到北美，这取决于在不同的时间段内主要访问负载的位置的变化。
传统服务迁移方案主要包括：S1：在线迁移方法。访问请求一个一个按时间顺序到来，网络根据访问的位置和总体的分布，做出服务迁移决策。这种方案的好处是不需要提前知道移动访问的分布。S2：离线迁移方法。一开始就需要给定整个访问请求序列，根据访问请求序列给出一系列的迁移策略，离线迁移方法在每一次访问到达的时候都可以直接作出迁移决策，速度比较快。
目前移动云计算中常见的服务迁移算法主要包括在线迁移和离线迁移两大类，不同的研究机构也在不断研究出新的方案，但是基本都基于本文以上提出的两大类，但是这些方案都存在一定缺陷。包括：S1：在线迁移方法虽然能很好地适应访问请求模式的变化，但是在每次访问请求到达的时候，都需要计算下次服务迁移的时间和地点，因此时间开销比较大。S2：离线迁移方案已知访问请求序列，所以已经提前做好迁移决策，在每次服务到达的时候都能立刻做出决策，时间效率比较好，但是离线迁移方法只适用于访问请求序列已知的情况，不能很好的应对访问请求模式的变化。
故有必要提出一种新的技术方案，以解决上述技术问题。
发明内容
鉴于此，本申请实施例提供了一种移动云计算中的服务迁移方法、系统及终端设备，以解决现有技术中在线迁移方法耗时久以及离线迁移需要预先知道请求序列的问题。
本申请实施例的第一方面提供了一种移动云计算中的服务迁移方法，所述服务迁移方法包括：
获取虚拟机当前在迁移网络中所在的节点，所述虚拟机中包含服务项目，每个物理主机由一个节点表示，所述虚拟机寄存在所述物理主机上；
当接收到用户发送的访问请求时，获取访问请求所在的目标节点，并将所述虚拟机从当前所在的节点随机迁移到临时节点；
计算从所述目标节点访问所述虚拟机的服务代价，所述服务代价包括从所述虚拟机当前所在的节点迁移到所述临时节点的代价以及从所述目标节点访问所述虚拟机的代价；
选择服务代价最小的迁移路径将访问所述虚拟机。
可选地，所述计算从所述目标节点访问所述虚拟机的服务代价，包括：
假设在每个时刻t，每个节点i的访问量是ξit，ut代表虚拟机当前所在的节点位置，vt代表虚拟机即将迁往的目标节点，则当前时刻虚拟机迁移和访问的服务代价S为：
其中，Costmig(ut,vt)表示虚拟机从ut位置迁移到vt位置的代价，
当虚拟机迁移到新的位置以后，访问代价的变化量。
可选地，所述服务迁移方法还包括：
将所述服务代价S转化为：
继续转化：
其中，XiΦ(i)表示从目标几点i访问虚拟机的代价，Φ(i)表示目标节点访问哪些虚拟机，继续转化：
其中，p(w)ξit(w)表示访问请求的概率分布；
通过二阶段随机规划的解法求解上式。
可选地，在所述获取虚拟机当前在迁移网络中所在的节点以及所处的迁移阶段之前包括：
构建服务迁移网络，并将服务项目封装成虚拟机，所述迁移网络由多个物理主机构成。
本申请实施例的第二方面提供了一种移动云计算中的服务迁移系统，所述服务迁移系统包括：
获取模块，用于获取虚拟机当前在迁移网络中所在的节点，所述虚拟机中包含服务项目，每个物理主机由一个节点表示，所述虚拟机寄存在所述物理主机上；
随机迁移模块，用于在接收到用户发送的访问请求时，获取访问请求所在的目标节点，并将所述虚拟机从当前所在的节点随机迁移到临时节点；
计算模块，用于计算从所述目标节点访问所述虚拟机的服务代价，所述服务代价包括从所述虚拟机当前所在的节点迁移到所述临时节点的代价以及从所述目标节点访问所述虚拟机的代价；
访问模块，用于选择服务代价最小的迁移路径访问所述虚拟机。
可选地，所述计算模块在计算从所述目标节点访问所述虚拟机的服务代价时，具体用于：
假设在每个时刻t，每个节点i的访问量是ξit，ut代表虚拟机当前所在的节点位置，vt代表虚拟机即将迁往的目标节点，则当前时刻虚拟机迁移和访问的服务代价S为：
其中，Costmig(ut,vt)表示虚拟机从ut位置迁移到vt位置的代价，
当虚拟机迁移到新的位置以后，访问代价的变化量。
可选地，所所述服务迁移系统中计算模块还用于：
将所述服务代价S转化为：
继续转化：
其中，XiΦ(i)表示从目标几点i访问虚拟机的代价，Φ(i)表示目标节点访问哪些虚拟机，继续转化：
其中，p(w)ξit(w)表示访问请求的概率分布；
通过二阶段随机规划的解法求解上式。
可选地，所在所述获取虚拟机当前在迁移网络中所在的节点以及所处的迁移阶段之前包括：
构建服务迁移网络，并将服务项目封装成虚拟机，所述迁移网络由多个物理主机构成。
本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现上述第一方面提及的方法。
本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面提及的方法。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：获取虚拟机当前在迁移网络中所在的节点，当接收到用户发送的访问请求时，获取访问请求所在的目标节点，并将所述虚拟机从当前所在的节点随机迁移到临时节点；计算从目标节点访问所述虚拟机的服务代价，选择服务代价最小的迁移路径将访问所述虚拟机。这一过程中服务请求到来时已经做了虚拟机的初步迁移，当服务真正到来的时候，再从临时的节点将虚拟机迁移到目标节点，虚拟机的二次迁移的幅度更小，成本更低，时间效率更好。并且本发明不仅能提前进行虚拟机的迁移，当服务到来的时候，根据请求模式能够继续进行迁移，最小化访问总代价。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种移动云计算中的服务迁移方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的迁移网络中节点分布示意图；
图3为本申请实施例提供的服务迁移所处不同阶段示意图；
图4为本申请实施例提供的进行服务访问的示意像；
图5为本申请实施例提供移动云计算中的服务迁移系统的结构示意图；
图6为本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
实施例一：
图1是本申请实施例一提供的移动云计算中的服务迁移方法方法的流程示意图，该方法可以包括以下步骤：
步骤S11：获取虚拟机当前在迁移网络中所在的节点，所述虚拟机中包含服务项目，每个物理主机由一个节点表示，所述虚拟机寄存在所述物理主机上。
进一步地，在步骤S11之前，构建服务迁移网络，并将服务项目封装成虚拟机，所述迁移网络由多个物理主机构成。
本申请中首先对服务的迁移网络的定义。服务迁移网络由众多的物理主机构成，如图2所示，所有的节点均代表一个物理主机。通过虚拟化技术，将服务封装到虚拟机中，虚拟机可以为用户提供服务，并且可以在网络中的主机上迁移。图1中实心的节点代表虚拟机所在的物理主机。即并不是物理主机对外提供服务，而是虚拟机对外提供服务，但是虚拟机必须要寄宿在物理主机上，并且可以在不同的物理主机上迁移。
在有用户需要调用虚拟机服务时，获取虚拟机当前在迁移网络中所在的节点，可以预先对虚拟机进行一次随机迁移，也可在接收到用户的访问请求时对虚拟机进行一次随机迁移。
步骤S12：当接收到用户发送的访问请求时，获取访问请求所在的目标节点，并将所述虚拟机从当前所在的节点随机迁移到临时节点。
具体地，如果想利用二阶段随机规划对服务迁移进行建模，迁移过程中的阶段划分至关重要。图3所示，服务迁移按时间线顺序进行，时间线被划分成一系列的阶段(phase)。除了第一个阶段，每一个时间段都定义了一个迁移过程，然后是一个访问过程。在随机迁移过程进行虚拟机迁移代价比较小，虚拟机不对外提供服务。在访问过程中，虚拟机对外提供服务，同时也可以进行主机迁移，但是迁移的成本比较大。该步骤中，选择在接收到用户的访问请求时，对虚拟机进行随机迁移。
步骤S13：计算从所述目标节点访问所述虚拟机的服务代价，所述服务代价包括从所述虚拟机当前所在的节点迁移到所述临时节点的代价以及从所述目标节点访问所述虚拟机的代价。
具体地，用户必须通过访问点(如基站，路由器)请求网络中的服务，如图4中的Access Node所示。用户在不同地理的位置会通过不同对的Access Node请求网络中的服务。Access Node到网络中的每一台物理主机的代价不同且设为固定值，那么虚拟机迁移到不同的主机上，通过访问点请求服务的代价就知道了。任何两台物理机器之间虚拟机迁移的代价已知，如图1所示，虚拟机从物理主机u迁移到物理主机v，迁移代价为βuv，如果两个节点直接有多条迁移路径，通过Dijkstra算法算出两个节点之间代价迁移的最短路径。这一过程中运用二阶段随机规划算法的计算不同路径的总额服务代价。假设在每个时刻t，每个访问点i的访问量是ξit，ut代表当前虚拟机所在的位置，vt代表虚拟机即将牵往的新位置，则当前时刻虚拟机迁移和访问的总代价S为：
其中，Costmig(ut,vt)表示虚拟机从ut位置迁移到vt位置的代价，
当虚拟机迁移到新的位置以后，访问代价的变化量，目标就是要求上述公式的最小值。上述公式可以进一步转化为：
继续转化：
其中，XiΦ(i)表示从访问点i访问虚拟机的代价，Φ(i)表示访问点访问哪些虚拟机，继续转化：
其中p(w)ξit(w)表示服务请求的概率分布。上式即具备了二阶段随机规划的一般形式，可以通过常见的二阶段随机规划的解法来解，以求出不同从不同路径访问的总的服务代价。
步骤S14：选择服务代价最小的迁移路径将访问所述虚拟机。
该步骤中，选择服务代价最小的迁移路径对虚拟机进行访问，以获取其中的服务。
本申请提供的实施例中获取虚拟机当前在迁移网络中所在的节点，当接收到用户发送的访问请求时，获取访问请求所在的目标节点，并将所述虚拟机从当前所在的节点随机迁移到临时节点；计算从目标节点访问所述虚拟机的服务代价，选择服务代价最小的迁移路径将访问所述虚拟机。这一过程中服务请求到来时已经做了虚拟机的初步迁移，当服务真正到来的时候，再从临时的节点将虚拟机迁移到目标节点，虚拟机的二次迁移的幅度更小，成本更低，时间效率更好。并且本发明不仅能提前进行虚拟机的迁移，当服务到来的时候，根据请求模式能够继续进行迁移，最小化访问总代价。
实施例二
图5是本申请实施例二提供的移动云计算中的服务迁移系统的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
该图像处理系统可以是内置于终端设备内的软件单元、硬件单元或者软硬结合的单元。
该服务迁移系统包括：
获取模块51，用于获取虚拟机当前在迁移网络中所在的节点，所述虚拟机中包含服务项目，每个物理主机由一个节点表示，所述虚拟机寄存在所述物理主机上；
随机迁移模块52，用于在接收到用户发送的访问请求时，获取访问请求所在的目标节点，并将所述虚拟机从当前所在的节点随机迁移到临时节点；
计算模块53，用于计算从所述目标节点访问所述虚拟机的服务代价，所述服务代价包括从所述虚拟机当前所在的节点迁移到所述临时节点的代价以及从所述目标节点访问所述虚拟机的代价；
访问模块54，用于选择服务代价最小的迁移路径访问所述虚拟机。
可选地，所述计算模块53在计算从所述目标节点访问所述虚拟机的服务代价时，具体用于：
假设在每个时刻t，每个节点i的访问量是ξit，ut代表虚拟机当前所在的节点位置，vt代表虚拟机即将迁往的目标节点，则当前时刻虚拟机迁移和访问的服务代价S为：
其中，Costmig(ut,vt)表示虚拟机从ut位置迁移到vt位置的代价，
当虚拟机迁移到新的位置以后，访问代价的变化量。
可选地，所所述服务迁移系统中计算模块还用于：
将所述服务代价S转化为：
继续转化：
其中，XiΦ(i)表示从目标几点i访问虚拟机的代价，Φ(i)表示目标节点访问哪些虚拟机，继续转化：
其中，p(w)ξit(w)表示访问请求的概率分布；
通过二阶段随机规划的解法求解上式。可选地，所在所述获取虚拟机当前在迁移网络中所在的节点以及所处的迁移阶段之前包括：
构建服务迁移网络，并将服务项目封装成虚拟机，所述迁移网络由多个物理主机构成。
上述系统的具体工作过程参见上述移动云计算中的服务迁移方法的实现过程，在此不再赘述。
实施例三
图6是本申请实施例四提供的终端设备的结构示意图。如图6所示，该实施例的终端设备6包括：处理器60、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机程序62。所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述方法实施例一中的步骤，例如图1所示的步骤S11至S14。所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图5所示单元51至54的功能。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种移动云计算中的服务迁移方法，其特征在于，所述服务迁移方法包括：
获取虚拟机当前在迁移网络中所在的节点，所述虚拟机中包含服务项目，每个物理主机由一个节点表示，所述虚拟机寄存在所述物理主机上；
当接收到用户发送的访问请求时，获取访问请求所在的目标节点，并将所述虚拟机从当前所在的节点随机迁移到临时节点；
计算从所述目标节点访问所述虚拟机的服务代价，所述服务代价包括从所述虚拟机当前所在的节点迁移到所述临时节点的代价以及从所述目标节点访问所述虚拟机的代价；
选择服务代价最小的迁移路径访问所述虚拟机；
所述计算从所述目标节点访问所述虚拟机的服务代价，包括：
假设在每个时刻t，每个节点i的访问量是ξit，ut代表虚拟机当前所在的节点位置，vt代表虚拟机即将迁往的目标节点，则当前时刻虚拟机迁移和访问的服务代价S为：
其中，Costmig(ut,vt)表示虚拟机从ut位置迁移到vt位置的代价，
当虚拟机迁移到新的位置以后，访问代价的变化量。
2.根据权利要求1所述的服务迁移方法，其特征在于，所述服务迁移方法还包括：
将所述服务代价S转化为：
继续转化：
其中，XiΦ(i)表示从目标节点i访问虚拟机的代价，Φ(i)表示目标节点访问哪些虚拟机，其中，虚拟机从物理主机u迁移到物理主机v的迁移代价为βuv；
继续转化：
其中，p(w)ξit(w)表示访问请求的概率分布；通过二阶段随机规划的解法求解上式。
3.根据权利要求1所述的服务迁移方法，其特征在于，在所述获取虚拟机当前在迁移网络中所在的节点以及所处的迁移阶段之前包括：
构建服务迁移网络，并将服务项目封装成虚拟机，所述迁移网络由多个物理主机构成。
4.一种移动云计算中的服务迁移系统，其特征在于，所述服务迁移系统包括：
获取模块，用于获取虚拟机当前在迁移网络中所在的节点，所述虚拟机中包含服务项目，每个物理主机由一个节点表示，所述虚拟机寄存在所述物理主机上；
随机迁移模块，用于在接收到用户发送的访问请求时，获取访问请求所在的目标节点，并将所述虚拟机从当前所在的节点随机迁移到临时节点；
计算模块，用于计算从所述目标节点访问所述虚拟机的服务代价，所述服务代价包括从所述虚拟机当前所在的节点迁移到所述临时节点的代价以及从所述目标节点访问所述虚拟机的代价；
访问模块，用于选择服务代价最小的迁移路径访问所述虚拟机；
所述计算模块在计算从所述目标节点访问所述虚拟机的服务代价时，具体用于：
假设在每个时刻t，每个节点i的访问量是ξit，ut代表虚拟机当前所在的节点位置，vt代表虚拟机即将迁往的目标节点，则当前时刻虚拟机迁移和访问的服务代价S为：
其中，Costmig(ut,vt)表示虚拟机从ut位置迁移到vt位置的代价，
当虚拟机迁移到新的位置以后，访问代价的变化量。
5.根据权利要求4所述的服务迁移系统，其特征在于，所述服务迁移系统中计算模块还用于：
将所述服务代价S转化为：
继续转化：
其中，XiΦ(i)表示从目标节点i访问虚拟机的代价，Φ(i)表示目标节点访问哪些虚拟机，继续转化：
其中，p(w)ξit(w)表示访问请求的概率分布；
通过二阶段随机规划的解法求解上式。
6.根据权利要求4所述的服务迁移系统，其特征在于，在所述获取虚拟机当前在迁移网络中所在的节点以及所处的迁移阶段之前包括：
构建服务迁移网络，并将服务项目封装成虚拟机，所述迁移网络由多个物理主机构成。
7.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3中任一项所述方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述方法的步骤。
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- 2019-12-07 CN CN201911245808.5A patent/CN111045822B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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|---|
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111045822A (zh) | 2020-04-21 |
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