一种面向云计算环境下的动态多资源公平分配方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及云计算技术领域，尤其是涉及一种针对云计算共享平台中的动态多资 源公平分配方法。
【背景技术】
[0002] 云计算共享平台通过对多种计算资源进行整合，实现对资源的统一管理和调度， 为外部应用提供各种服务。云共享平台的资源调度策略根据各虚拟机节点的任务资源需 求，对资源进行合理分配，使得虚拟机节点能够有足够的资源完成计算任务并且保证用户 之间资源的公平性分配。因此如何在满足用户任务资源需求下对资源进行公平有效分配， 从而保证资源分配的公平性和提高资源分配效率是云计算共享平台需要解决的一个关键 问题。
[0003] 目前，针对解决资源分配的公平性问题上，主要的研究工作集中在以下两个方面： 单一资源和多资源分配的公平性问题。在单一资源分配公平方面，主要集中在对单一资 源（如CPU、链路带宽等）寻求最小资源需求的最大化分配策略（Max-min)研究上，保证 多数用户的资源需求得到满足，实现公平性分配。在多资源分配公平方面，Ghodsi等人 最早系统地研究云计算系统中多资源公平分配问题，提出了多用户多资源DRF(Dominant Resource Fairness)算法，解决了在多种不同资源并存情况下如何保证分配公平性问题， 显示出诸多令人满意的公平属性，并在此基础上衍生出各种多资源公平分配机制（GH0DSI A, ZAHARIA M，HINDMAN B，et al. Dominant resource fairness:Fair allocation of multiple resource types[A]. Proceedings of the 8th USENIX Conference on Networked Systems Design and Implementation [C]· Berkeley，CA, 2011. 24.) D Dolev 等人提出了 一种基于瓶颈资源的公平分配（Bottle-based Fairness，BBF)算法（D0LEV D，FEITELS0N D G，HALPERN J Y，et al. No justified complaints: On fair sharing of multiple resources[A]. Proceedings of the 3rd Innovations in Theoretical Computer Science Conference [C] · Cambridge，MA，2012. 68-75.) ;Bhattacharya 等人重新定义 DRF 以此来 支持多层次资源分配（BHATTACHARYA A A，CULLER D，FRIEDMAN E，et al.Hierarchical scheduling for diverse datacenter workloads[A]. Proceedings of the 4th Annual Symposium on Cloud Computing (SOCCi 13) [C]. Erlangen, Germany,2013.)； Wang等人提出改进DRF策略，使其能够适用于异构云计算环境（WANG W，LI B，LIANG B. Dominant resource fairness in cloud computing systems with heterogeneous servers [C]. Proceedings of IEEE INF0C0M[C]. Toronto, Canada, 2014. 583-591.)； Psomans等人研究在多个计算节点上对离散任务的多资源公平分配方法（PSOMS C A, SCHWARTZ J. Beyond beyond dominant resource fairness:Indivisible resource allocation in clusters[R]· Tech Report Berkeley，2013.) ;Parks 等人用多种方 法扩展DRF，包括某些资源的零需求、不可划分任务和权重用户倾斜等情形（PARKES D C，PROCACCIA A Dj SHAH N.Beyond dominant resource fairness: extensions ,I imitations, and indivisibilities[J]. ACM Transactions on Economics and Computation, 2015, 3(1) :3.);然而这些研究都是基于系统中所有用户资源需求的静态 分配，与实际系统中用户随机加入和退出的动态性有本质的不同，而且资源分配过程中并 没有考虑到历史分配信息。针对此问题，研究者提出了一种动态情形下资源公平分配策 略DDRF，允许用户随时加入系统但不会离开的情形（KASH I，PROCACCIA A D，SHAH N.No agent left behind:Dynamic fair division of multiple resources[J]. Journal of Artificial Intelligence Research, 2014. 579-603.)。但是研究者是基于用户加入云共 享平台时带入相同数量资源的假设，并未考虑实际用户对资源共享量的差异性以及资源分 配调度过程中共享资源量多的用户的分配情况，从而导致了比较低的资源利用率和公平 性。通过对以上资源公平分配策略的概述可以看出，目前的资源分配方法没有考虑到动态 情形下用户资源需求与共享资源量差异性对资源分配的公平性和效率的影响，因此有必要 在云计算环境下，对动态多资源公平分配方法做进一步研究使其更符合实际资源分配调度 需求。
【发明内容】
[0004] 为了解决上述问题，本发明基于动态情形下用户资源需求和共享资源量的差异 性，提供一种面向云计算环境下的动态多资源公平分配方法，旨在解决云计算共享平台中 多资源分配的公平性和效率问题。
[0005] 本发明面向云计算环境下的动态多资源公平分配方法通过下述步骤构建：
[0006] 部署云计算实验平台；对多资源分配属性进行描述与定义；研究云计算环境下多 用户多资源动态公平分配优化模型；设计实现一种快速资源分配算法；进行仿真平台构 建；对性能进行测试实验。
[0007] 在云计算共享平台中，用户任务请求是由具有不同资源配置的虚拟机进行响应。 假定资源池中包含m种硬件资源，如CPU、内存、磁盘、网络带宽等。令R = {1，2, ···!!!}表示资 源的种类集合，U = {1，2,…η}表示用户集合。用户i的资源需求向量为D1= (D11,…，D1J， 其中Du表示用户i的任务对资源j的需求量占整个资源池中资源j的总量的比例，且D^> 0。对0;作归一化处理，得到di= (Clil，…，Clij,…，dim)，其_
用户i任务需求量最大的资源为优势资源j，即屯=1。令^表示用户i对资源池中每种 资源的共享资源量，且
当系统中有k个用户时，k e {1，…，η}，γ表示用户i分配 得到的优势资源份额数，即可执行的任务数。根据优势资源定义，用户i的优势资源份额 为:
[0008] 当系统中有k个用户时，一个动态多资源公平分配方案为Ak，
为用户i的资源分配向量。表示用户i 在资源j上分配得到的资源数量，对每种资源j e R，满足条件
[0009] 进一步，基于用户资源需求和共享资源量构建动态多资源公平分配优化模型：结 合动态资源公平分配过程中的动态帕累托最优、激励共享性、动态无嫉妒性、防策略性操 作、分配不可逆属性特征，设计出一个线性优化模型，见式（I)，通过最大化#值，求得最大 化优势资源分配份额数(4,…，4)，并尽可能保证资源分配的公平性。
[0011] 基于该线性规划模型，引入一种更快速的多项式时间复杂度算法，来改进求解最 优分配方案的算法运行效率问题；该算法采用二分法思想寻找一个用户τ对应的(ντ 对应一个彳值），使得如果汐V'AK成立，则A：f =W1 ;否则彳=Mi .Vi;。根据线性规划模型（1) 中前两个约束条件，推出xf =HiaxfMi 卜从而确定<，并最终得到(.么…W )。
[0012] 本发明针对云计算环境下多用户多资源公平分配问题，对用户动态进入系统时， 用户资源需求以及用户所共享资源量的差异性带来的分配的公平性和效率问题作综合考 虑，提供一种面向云计算环境下的动态多资源公平分配方法。该方法给出动态情形下的优 势资源和优势资源份额定义，并构建一个满足公平分配属性的线性优化模型，在满足用户 资源需求同时尽可能实现优势资源的最大公平性分配。设计一种动态多资源公平分配算法 使得算法运行时间复杂度减小到〇 Oi2Iogn) (η为系统中总用户数）。本发明提供的方法能 够解决实际情况下多用户多资源的公平分配问题，并且提高了资源分配效率。
[0013] 本发明具有如下技术优点：
[0014] 其一：由于云计算共享系统中共享资源类型以及用户资源需求的多样性和共享资 源量的差异性，以及用户动态加入或退出系统，使得多类型资源的分配很难做到完全公平 性，基于此，在多种不同资源并存情况下提出一种针对动态情形下的优势资源公平分配方 法，将多资源问题转化成为单资源的分配问题；
[0015] 其二：基于用户资源需求和共享资源量，建立一个动态多资源公平分配优化模型， 该模型满足公平分配的动态帕累托最优、激励共享、动态无嫉妒性、防止策略性操作，以及 动态分配过程中分配不可逆属性，符合真实云计算环境下用户共享资源并能够得到公平有 效分配的实际情况；