CN111988428B - 基于用户行为的云应用平台会话调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开是关于基于用户行为的云应用平台会话调度方法，涉及云计算、通讯技术、互联网领域，该基于用户行为的云应用平台会话调度方法包括以下步骤：步骤1：建立调度模型；步骤2：会话调度。本公开技术方案，利用用户日常工作的行为，包括打开应用的时间、类别，应用的关联，应用活跃度，实现了会话的有效调度，包括会话预建立、同类的应用调度到同一个会话，解决了会话建立时间长、数据在不同会话间传递慢的技术问题，使得用户在使用云应用平台时与本地PC设备体验保持一致。

Description

基于用户行为的云应用平台会话调度方法

技术领域

本发明公开涉及云计算、通讯技术、互联网领域，尤其涉及基于用户行为的云应用平台会话调度方法。

背景技术

随着信息化技术的快速发展，传统的为每一位员工配备一台PC设备的工作模式正在向云中转化，通过将员工使用的数据及应用软件，如WORD、EXCEL、PPT、AUTOCAD等在云中统一部署发布，员工通过互联网或局域网连接并操作远程的应用及数据来完成日常的工作。一方面软件统一部署发布，软件的版本及知识产权可以得到有效保护，另一方面通过云的方式使得传统的维护每一台PC设备的应用转变为集中运维云中的应用，有效降低运维成本。云应用平台是其中的一种服务模式，包括服务器端与客户端两部分内容，为用户提供一个个的应用。应用软件在服务器端发布，通过客户端访问，不同的应用有可能部署在不同的主机上。客户端与服务器端每台主机首次建立连接(以下称之为会话)的时间较长，若将用户使用的多个应用分别调度在不同的主机上会导致用户等待时间较长。此外，不同会话间的数据传递也比较慢，用户体验差。

目前，云应用平台会话调度主要考虑两个方面，一是应用能够使用，二是后台资源未超过限定阈值。这种调度方式的主要缺点就是没有考虑会话数量，造成建立会话等待时间较长，不同会话数据传递较慢，用户体验差。设计一种基于用户行为的云应用平台会话调度方法，解决会话建立连接时间长、数据在不同会话传递慢的问题是本领域亟待解决的技术问题。

目前，云应用主要技术被国外垄断，国内应用案例较少，针对云应用平台会话调度方法及其与云应用平台的集成尚无可借鉴的成功案例，需要根据实际应用自主创新，提出可行性方案，实现难度高。本发明提出的基于用户行为的云应用平台调度方法是基于某集团有限公司实际应用，创造性的提出来的一种解决方案，经实践检验可有效降低用户等待时长50％以上，极大的提升了用户体验。另一方面，本发明的应用将有效打破国外技术垄断，为将来国产化落地奠定基础，具有十分重要的意义。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本发明公开实施例提供了基于用户行为的云应用平台会话调度方法。所述技术方案如下：

根据本发明公开实施例的第一方面，提供一种基于用户行为的云应用平台会话调度方法，该基于用户行为的云应用平台会话调度方法包括以下步骤：

步骤1：建立调度模型；

步骤2：会话调度。

在一个实施例中，所述建立调度模型步骤中，其具体为，

步骤1.1：采集用户使用云应用平台的行为数据；

步骤1.2：采集云应用平台服务器资源使用数据；

步骤1.3：计算用户平均单个使用周期内打开每一个应用以及应用间的相关概率。

在一个实施例中，所述采集用户行为数据中，其具体为，设定一个统计周期，该统计周期为单个使用周期指用户单次登录云应用平台到注销的过程，在该统计周期内，采集用户登录时间、应用打开时间、应用关闭时间、用户注销时间。

在一个实施例中，所述采集服务器端主机资源数据步骤中，其具体为，采集服务器端主机的CPU、内存、网络带宽、GPU资源总数以及每个应用占用的资源数量。

在一个实施例中，计算用户平均单个使用周期内打开每一个应用以及应用间的相关概率步骤，其具体为：

步骤1.3.1：计算用户平均单个使用周期内打开每一个应用的概率：

在统计周期内，

t_i＝应用注销时间(i)-应用登录时间(i)

其中，t_i表示第i个周期的使用时长，Δt为平均使用周期，P[App(i)]为平均使用周期内打开应用App(i)的概率；

步骤1.3.2：计算用户平均单个使用周期内打开每个应用集合的概率，

即应用集合中单个使用周期内每个应用的概率求和，应用集合指安装在同一台服务器上的应用合集，计算方法如下

步骤1.3.3：计算用户平均单个使用周期内打开的应用间关联概率；

在每个使用周期同时打开两个应用的概率，

P[App(i)，App(j)]＝P[APp(i)]*P[App(j)]            (3)

步骤1.3.4：计算用户平均单个使用周期内打开的应用集合间关联概率，

即在每个使用周期同时打开两个应用集合的概率，

P[Set(i)，Set(j)]＝P[Set(i)]*P[Set(j)]             (4)

步骤1.3.5：计算用户平均单个使用周期内使用的资源比例，以各类资源中比例最高的作为结果项，计算方法如下：

其中，r为使用资源比例，M为用户同时打开应用的数量，N为资源数量，j为资源种类，

为第i个App占用的资源j数量，

为第i类主机的资源j总数量。

在一个实施例中，所述会话调度步骤，其具体为：

步骤2.1：既有会话判断；

步骤2.2：服务器主机过滤；

步骤2.3：服务器主机资源预留；

步骤2.4：预建立新的会话连接。

在一个实施例中，所述步骤2.1：既有会话判断，其具体为，

当用户打开一个新的应用时，判断是否已建立该应用所在应用集合的会话，如果已建立，则复用既有会话，最大程度降低会话数量。

在一个实施例中，所述步骤2.2：服务器主机过滤，其具体为，

在既有会话判断的基础上，如果没有建立该应用所在应用集合的会话，则进入服务器主机过滤阶段，在所有服务器中过滤掉离线的主机、禁用的主机、资源占用超过阈值的主机；若剩余主机为0，提示用户无资源可用，否则进入下一个阶段。

在一个实施例中，所述步骤2.3服务器主机资源预留，其具体为：

在服务器主机过滤的基础上，基于用户平均单个使用周期内使用的资源比例r，过滤掉资源可用比例低于r的主机；若剩余主机为0，提示用户无资源可用，否则进入下一个阶段。

在一个实施例中，所述步骤2.4预建立新的会话连接，其具体为，

在服务器主机资源预留的基础上，对剩余主机列表按照资源剩余数量进行排序，选取资源数量最多的主机建立会话连接，提供用户使用；同步基于用户平均单个使用周期内打开的应用集合间关联概率，预建立与当前会话所在应用集合关联概率大于阈值的应用集合会话。

本发明公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

基于用户行为的云应用平台会话调度方法，利用用户日常工作的行为，包括打开应用的时间、类别，应用的关联，应用活跃度，实现了会话的有效调度，包括会话预建立、同类的应用调度到同一个会话，解决了会话建立时间长、数据在不同会话间传递慢的技术问题，使得用户在使用云应用平台时与本地PC设备体验保持一致，其具体为：

第一、通过方案中基于用户行为建立会话调度，预先建立用户会话及应用关联会话建立，用户在使用应用时可直接打开，不必再等待会话建立的过程，有效解决了会话建立时用户等待时间长的问题。

第二、通过方案中基于用户行为建立会话调度，会话复用，使得用户访问的会话数量降至最低，有效缓减了不同会话间数据传递慢的问题。

当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是本发明所述一种基于用户行为的云应用平台会话调度方法的步骤流程图；

图2是本发明所述建立调度模型的步骤流程图；

图3是本发明所述计算用户平均单个使用周期内打开每一个应用以及应用间的相关概率的步骤流程图；

图4是本发明所述会话调度的步骤流程图；

图5是本发明所述一种基于用户行为的云应用平台会话调度方法的实施例一的步骤流程图；

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

本发明公开实施例所提供的技术方案涉及基于用户行为的云应用平台会话调度方法，尤其涉及云计算、通讯技术、互联网领域。在相关技术中，一方面软件统一部署发布，软件的版本及知识产权可以得到有效保护，另一方面通过云的方式使得传统的维护每一台PC设备的应用转变为集中运维云中的应用，有效降低运维成本。云应用平台是其中的一种服务模式，包括服务器端与客户端两部分内容，为用户提供一个个的应用。应用软件在服务器端发布，通过客户端访问，不同的应用有可能部署在不同的主机上。客户端与服务器端每台主机首次建立连接(以下称之为会话)的时间较长，若将用户使用的多个应用分别调度在不同的主机上会导致用户等待时间较长。此外，不同会话间的数据传递也比较慢，用户体验差。基于此，本公开技术方案所提供的基于用户行为的云应用平台会话调度方法，基于用户行为建立会话调度，预先建立用户会话及应用关联会话建立，用户在使用应用时可直接打开，不必再等待会话建立的过程，有效解决了会话建立时用户等待时间长的问题。基于用户行为建立会话调度，会话复用，使得用户访问的会话数量降至最低，有效缓减了不同会话间数据传递慢的问题。

图1示例性示出了本发明公开技术方案所提供的基于用户行为的云应用平台会话调度方法的工作流程图。根据图1可知，本发明所涉及的一种基于用户行为的云应用平台会话调度方法，该基于用户行为的云应用平台会话调度方法包括以下步骤：

步骤S01：建立调度模型；

步骤S02：会话调度。

进一步，如图2所示，所述建立调度模型步骤中，其具体为，

步骤S1.1：采集用户使用云应用平台的行为数据；

步骤S1.2：采集云应用平台服务器资源使用数据；

步骤S1.3：计算用户平均单个使用周期内打开每一个应用以及应用间的相关概率。

优选的，所述采集用户行为数据中，其具体为，设定一个统计周期，该统计周期为单个使用周期指用户单次登录云应用平台到注销的过程，在该统计周期内，采集用户登录时间、应用打开时间、应用关闭时间、用户注销时间。

优选的，所述采集服务器端主机资源数据步骤中，其具体为，采集服务器端主机的CPU、内存、网络带宽、GPU资源总数以及每个应用占用的资源数量。

进一步，如图3所示，计算用户平均单个使用周期内打开每一个应用以及应用间的相关概率步骤，其具体为：

步骤S1.3.1：计算用户平均单个使用周期内打开每一个应用的概率：

在统计周期内，其计算公式如下：

t_i＝应用注销时间(i)-应用登录时间(i)

其中，t_i表示第i个周期的使用时长，Δt为平均使用周期，P[App(i)]为平均使用周期内打开应用App(i)的概率；

步骤S1.3.2：计算用户平均单个使用周期内打开每个应用集合的概率：

即应用集合中单个使用周期内每个应用的概率求和，应用集合指安装在同一台服务器上的应用合集，计算方法如下：

步骤S1.3.3：计算用户平均单个使用周期内打开的应用间关联概率；

在每个使用周期同时打开两个应用的概率，其计算公式如下：

P[App(i)，App(j)]＝P[App(i)]*P[App(j)]                      (3)

步骤S1.3.4：计算用户平均单个使用周期内打开的应用集合间关联概率，

即在每个使用周期同时打开两个应用集合的概率，其计算公式如下：

P[Set(i)，Set(j)]＝P[Set(i)]*P[Set(j)]                        (4)

步骤S1.3.5：计算用户平均单个使用周期内使用的资源比例，以各类资源中比例最高的作为结果项，计算方法如下：

其中，r为使用资源比例，M为用户同时打开应用的数量，N为资源数量，j为资源种类，

为第i个App占用的资源j数量，

为第i类主机的资源j总数量。

进一步，如图4所示，所述会话调度步骤，其具体为：

步骤S2.1：既有会话判断；

步骤S2.2：服务器主机过滤；

步骤S2.3：服务器主机资源预留；

步骤S2.4：预建立新的会话连接。

在一个实施例中，所述步骤S2.1：既有会话判断，其具体为，

当用户打开一个新的应用时，判断是否已建立该应用所在应用集合的会话，如果已建立，则复用既有会话，最大程度降低会话数量。

在一个实施例中，所述步骤S2.2：服务器主机过滤，其具体为，

在既有会话判断的基础上，如果没有建立该应用所在应用集合的会话，则进入服务器主机过滤阶段，在所有服务器中过滤掉离线的主机、禁用的主机、资源占用超过阈值的主机；若剩余主机为0，提示用户无资源可用，否则进入下一个阶段。

在一个实施例中，所述步骤S2.3服务器主机资源预留，其具体为：

在服务器主机过滤的基础上，基于用户平均单个使用周期内使用的资源比例r，过滤掉资源可用比例低于r的主机；若剩余主机为0，提示用户无资源可用，否则进入下一个阶段。

优选的，所述步骤S2.4预建立新的会话连接，其具体为，

在服务器主机资源预留的基础上，对剩余主机列表按照资源剩余数量进行排序，选取资源数量最多的主机建立会话连接，提供用户使用；同步基于用户平均单个使用周期内打开的应用集合间关联概率，预建立与当前会话所在应用集合关联概率大于阈值的应用集合会话。

实施例一，如图5所示：

假设服务器端包括N类主机，分别为H1，H2，…，HN,每一类主机包含一种类别的应用，分别为A1，A2，…,AN。以User01为例，假设User01使用的应用类别数量为3类，分别是A1，A2，A3，同时且经常使用的应用类别为A1，A2，当使用类别A2中的App01应用时会关联使用A3类别的应用App02。

步骤S01:用户打开应用，用户登录，打开A1中的应用

步骤S02:打开A1中的应用时，判断是否存在应用所在的集合会话，若有，则进入步骤S07；若因为是首次建立，无既有会话，则退出步骤S02，进入步骤S03；

步骤S03：从既有主机资源中进行服务器主机过滤；

步骤S04：判断是否有可用主机，若是，则退出步骤S04，进入步骤S05；若否，则退出步骤S04，进入步骤S09；

步骤S05：服务器资源预留；

步骤S06：判断是否有可用主机，若是，则退出步骤S06，进入步骤S07；若否，则退出步骤S06，进入步骤S09；

步骤S07：建立User01到H1中资源足够的主机会话连接；

步骤S08：由于同时且经常使用的应用类别为A1，A2，基于用户平均单个使用周期内打开的应用集合间关联概率，预先建立User01到H2中资源足够的主机会话连接。

当用户打开App01时，由于用户User01到H2的会话已建立，可直接使用应用，无须重新建立会话。同时，根据用户平均单个使用周期内打开的应用集合间关联概率，预先建立User01到H3中资源足够的主机会话连接。

用户打开App02时，由于用户User01到H3的会话已建立，可直接使用应用，无须重新建立会话。

整个过程中3个会话，用户只等待了一次会话建立，大大降低了会话建立时间。

实验数据及说明

以用户使用3个应用集合为例，分别在WiFi、4G、局域网环境对用户等待时长进行统计，并计算平均等待时长(单位：秒)，如下表所示：

	WiFi	4G	局域网
				原方案	84	112	40
使用本发明方案	34	48	15

目前本发明已在某集团有限公司“某云”平台应用推广，最高并发用户数达1000人。使用本方案的技术内容，用户使用“某云”平台等待时长平均降低50％以上。

应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于用户行为的云应用平台会话调度方法，其特征在于，该基于用户行为的云应用平台会话调度方法包括以下步骤：

步骤1：建立调度模型；

所述建立调度模型步骤中，其具体为，

步骤1.1：采集用户使用云应用平台的行为数据；

步骤1.2：采集云应用平台服务器资源使用数据；

步骤1.3：计算用户平均单个使用周期内打开每一个应用以及应用间的相关概率；

计算用户平均单个使用周期内打开每一个应用以及应用间的相关概率步骤，其具体为：

步骤1.3.1：计算用户平均单个使用周期内打开每一个应用的概率：

在统计周期内，

t_i＝应用注销时间(i)-应用登录时间(i)

其中，t_i表示第i个周期的使用时长，Δt为平均使用周期，P[App(i)]为平均使用周期内打开应用App(i)的概率；

步骤1.3.2：计算用户平均单个使用周期内打开每个应用集合的概率，

即应用集合中单个使用周期内每个应用的概率求和，应用集合指安装在同一台服务器上的应用合集，计算方法如下

步骤1.3.3：计算用户平均单个使用周期内打开的应用间关联概率；

在每个使用周期同时打开两个应用的概率，

P[App(i)，App(j)]＝P[App(i)]*P[App(j)]     (3)

步骤1.3.4：计算用户平均单个使用周期内打开的应用集合间关联概率，

即在每个使用周期同时打开两个应用集合的概率，

P[Set(i)，Set(j)]＝P[Set(i)]*P[Set(j)]     (4)

步骤1.3.5：计算用户平均单个使用周期内使用的资源比例，以各类资源中比例最高的作为结果项，计算方法如下：

其中，r为使用资源比例，M为用户同时打开应用的数量，N为资源数量，j为资源种类，

为第i个App占用的资源j数量，

为第i类主机的资源j总数量；

步骤2：会话调度，所述会话调度步骤中，包括：

步骤2.1：既有会话判断：

当用户打开一个新的应用时，判断是否已建立该应用所在应用集合的会话，如果已建立，则复用既有会话，最大程度降低会话数量

步骤2.2：服务器主机过滤；

步骤2.3：服务器主机资源预留；

步骤2.4：预建立新的会话连接：

在服务器主机资源预留的基础上，对剩余主机列表按照资源剩余数量进行排序，选取资源数量最多的主机建立会话连接，提供用户使用；同步基于用户平均单个使用周期内打开的应用集合间关联概率，预建立与当前会话所在应用集合关联概率大于阈值的应用集合会话。

2.根据权利要求1所述的基于用户行为的云应用平台会话调度方法，其特征在于，所述采集用户行为数据中，其具体为，设定一个统计周期，该统计周期为单个使用周期指用户单次登录云应用平台到注销的过程，在该统计周期内，采集用户登录时间、应用打开时间、应用关闭时间、用户注销时间。

3.根据权利要求1所述的基于用户行为的云应用平台会话调度方法，其特征在于，

所述采集服务器端主机资源数据步骤中，其具体为，采集服务器端主机的CPU、内存、网络带宽、GPU资源总数以及每个应用占用的资源数量。

4.根据权利要求1所述的基于用户行为的云应用平台会话调度方法，其特征在于，所述步骤2.2：服务器主机过滤，其具体为，

在既有会话判断的基础上，如果没有建立该应用所在应用集合的会话，则进入服务器主机过滤阶段，在所有服务器中过滤掉离线的主机、禁用的主机、资源占用超过阈值的主机；若剩余主机为0，提示用户无资源可用，否则进入下一个阶段。

5.根据权利要求4所述的基于用户行为的云应用平台会话调度方法，其特征在于，所述步骤2.3服务器主机资源预留，其具体为：

在服务器主机过滤的基础上，基于用户平均单个使用周期内使用的资源比例r，过滤掉资源可用比例低于r的主机；若剩余主机为0，提示用户无资源可用，否则进入下一个阶段。

Images