基于服務(wù)質(zhì)量,多租戶資源調(diào)度方法研究

1、重慶郵電大學(xué)研究生堂下考試答卷學(xué)年第 學(xué)期考試科目 網(wǎng)絡(luò)計算與服務(wù) 姓 名 年 級 專 業(yè) 年 月 日基于服務(wù)質(zhì)量的多租戶資源調(diào)度方法研究一、問題提出隨著云計算技術(shù)的不斷發(fā)展，軟件即服務(wù)SaaS成為一種全新的軟件模式被廣泛使用。SaaS 服務(wù)模式位于云服務(wù)的最上層，直接與用戶交互，實現(xiàn)用戶之間資源的共享是 SaaS 服務(wù)模式的根本出發(fā)點，多租戶技術(shù)作為 SaaS 的核心，是實現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵技術(shù)。 多租戶技術(shù)是指同一個應(yīng)用實例，同時以租賃的方式租用給多個租戶，所有租戶之間共享資源。多租戶技術(shù)是基于租約的，以整合資源，提高資源的利用率為出發(fā)點。多租戶技術(shù)在很大程度上提高了資源的利用率，但是多個租

2、戶之間以租賃的方式共享應(yīng)用實例的特性，也給實現(xiàn)該技術(shù)帶來了很大的難題：首先，租戶之間對資源的使用相互干擾，降低資源使用效率的同時，租戶的服務(wù)質(zhì)量很難得到保證；其次，當(dāng)資源池達(dá)到一定規(guī)模的情況下，多租戶資源調(diào)度算法本身的效率不能滿足實際使用需求， 因此需要使用有效地資源調(diào)度方法來解決這個難題。二、現(xiàn)狀分析現(xiàn)有的資源調(diào)度策略主要是從資源池和調(diào)度策略兩方面著手。 (1) 資源池方面 傳統(tǒng)的 SaaS 資源池中，主要是由資源池管理器負(fù)責(zé)管理和維護(hù)一些可供使用的系統(tǒng)資源。資源池管理器為每個租戶請求隨機(jī)地分配一個滿足其功能要求的資源，并以標(biāo)識“忙”表示該資源正在被使用，當(dāng)資源使用結(jié)束后清除該標(biāo)識。資源池中

3、的每個資源都是臨界資源，不可以同時為兩個或多個租戶使用。這是一種隨機(jī)選取資源的方法，選擇到的資源很難滿足租戶的質(zhì)量要求。如果不能使租戶滿意，需重新執(zhí)行請求將會消耗更多資源，降低資源調(diào)度的效率。(2)調(diào)度策略方面?zhèn)鹘y(tǒng)的資源分配策略大多集中于研究虛擬機(jī)的分配策略，對于具體的資源分配研究較少。近些年，有學(xué)者提出了虛擬資源預(yù)分配的方式來實現(xiàn)資源調(diào)度，但是該方法會降低資源的利用率。三、解決方案云計算最根本的目的是如何實現(xiàn)大范圍的資源共享，因而如何實現(xiàn)資源管理和相應(yīng)的調(diào)度策略成為云計算的研究的關(guān)鍵。下面我也主要從資源池和調(diào)度策略兩方面進(jìn)行分析。云計算環(huán)境下資源的特點給資源管理帶來很大的難題，為了解決這個難

4、題，提出了一種基于資源的 QoS 值來建立三級資源池的方法。結(jié)合多租戶技術(shù)的特點和租戶 QoS 要求，定義了資源的性能指標(biāo)參數(shù)，給出了各個參數(shù)的計算方法，根據(jù)每個指標(biāo)所占的權(quán)重，計算得到資源的 QoS屬性值。在此基礎(chǔ)上，以資源量化后的 QoS 屬性值為關(guān)鍵字建立二級索引結(jié)構(gòu)，以形成三級資源池結(jié)構(gòu)。 三級資源池的建立過程如下：(1) 劃分資源組，形成四個資源池； (2) 分別計算每個資源性能指標(biāo)值 Qri； (3) 每類池內(nèi)按照 Qri 值建立一個有序資源表，標(biāo)明資源的使用狀態(tài) Sri； (4) 在有序表的基礎(chǔ)上建立一級索引表，一個索引塊指向每 N1 個表塊的首塊地址，及時更新 count(Sr

5、i)值； (5) 建立二級索引表，一個索引塊指向每 N2 個一級索引塊的首塊地址，及時更新 count(Sri)。 當(dāng)有新的資源加入時，由于表和索引表空間有限，需要對表和索引表進(jìn)行刪除和添加操作。由于索引表更新代價較大，對每一個新來的資源 Ri 計算其 Qri值與閾值 Qmin 進(jìn)行比較，若其小于 Qmin，該資源則不進(jìn)入資源表，由實驗得出 Qmin 經(jīng)過量化處理一般取 0.20。形成的三級資源池層次化的結(jié)構(gòu)如下圖所示：圖中的 SaaS 資源池是多租戶環(huán)境下的系統(tǒng)資源池，資源種類和數(shù)量十分豐富，將資源按照種類劃分為四個資源組，形成計算資源池、存儲資源池、網(wǎng)絡(luò)資源池和其它資源池。在分類資源池內(nèi)，

6、按照每個資源的綜合指標(biāo) Qri 分別建表。分別為每個資源表建立兩級索引表，進(jìn)行形成了索引資源池，加快資源調(diào)度速度。提出了一種層次化的資源調(diào)度方法，將租戶按照 SLA 中規(guī)定的租戶費用劃分級別。在三級資源池的基礎(chǔ)上，劃分租戶請求為四類子請求，按租戶請求的 QoS 要求確定子請求所在的級別，并采用相應(yīng)級別的資源調(diào)度方法。主要是從執(zhí)行效率和資源使用隔離性兩方面出發(fā)，最終形成了一個三級層次化的資源調(diào)度架構(gòu)。在 SaaS 多租戶體系下，租戶之間資源共享，在資源調(diào)度時易產(chǎn)生相互干擾，影響性能。為了盡量滿足租戶需求，保證租戶之間資源調(diào)度的隔離性，按照子請求的 QoS 要求將租戶子請求劃分為：A 級、B 級和

7、 C 級三個級別，分別采用不同的資源調(diào)度策略，確保資源調(diào)度的有效性和隔離性。對于A級，其服務(wù)質(zhì)量要求最高，在有序資源池的基礎(chǔ)之上采用順序調(diào)度法，順序搜索二級索引資源表。調(diào)度過程如算法 1 所示：算法 1：順序資源調(diào)度法輸入：分類的租戶子請求的 QoS 值輸出：滿足要求的資源和資源的值； 順序搜索 index_i2，查看 count(Sri)的值； 若 count(Sri)=0，判斷是否為最后一個二級索引塊，若不是返回步驟；若是重新從頭搜索 index_i2; 若 count(Sri)0，由 elem 找到對應(yīng)的 index_i1 的首塊地址； 順序搜索 index_i1，同樣查看 count(

8、Sri)的值； 若 count(Sri)=0，返回步驟； 若 count(Sri)0，由 elem 找到有序表的首塊地址； 順序搜索有序表，查看 Sri 的值，是為 0 還是 1； 若 Sri=0，返回步驟； 若 Sri=1，選取該資源，并將 Sri 的值置為 0； 資源調(diào)度結(jié)束。對于 B 級，采用前移折半資源調(diào)度法，算法的執(zhí)行過程如算法 2 所示： 算法 2：前移折半資源調(diào)度法 輸入：分類的租戶子請求的 QoS 值 輸出：滿足要求的資源和資源的值； 分別設(shè)置 index_i2 的首尾指針 low 和 high 找到 mid 對應(yīng)的二級索引塊，查看 count(Sri)的值； 若 count(

9、Sri)=0，將 index_i2 的尾指針前移，即 high=high-1，重新計算mid 的值； 判斷 low=high 是否成立； 若成立，重新取 index_i2 的尾指針為 high，重新計算 mid，返回到步驟；若不成立，直接返回到步驟； 若 count(Sri)0，則由 elem 找到對應(yīng) index_i1 首塊地址； 順序搜索 index_i1，查看 count(Sri)的值； 若 count(Sri)=0，返回到步驟; 若 count(Sri)0，由 elem 找到有序表的首塊地址； 順序搜索有序表，查看 Sri 的值，是 0 還是 1； 若 Sri=0，返回到步驟，繼續(xù)執(zhí)行； 若 Sri=1，選取該資源，并將 Sri 的值置為 0； 資源調(diào)度結(jié)束。對于 C 級，其服務(wù)質(zhì)量要求不高，資源調(diào)度方法和 B 級類似，采用后移折半資源調(diào)度法C 級的后移折半資源調(diào)度法與 B 級調(diào)度法在上述步驟中只有兩步不同：步驟中找到 mid+1 對應(yīng)的二級索引塊，并查看 count(Sri)的值；步驟中，將 index_i2 的首指針后移，即 low=low+1，重新計算 mid 值。面向多租戶的架構(gòu)，建立在一個根據(jù)租戶需求時刻變化的環(huán)境下，資源的使用情況動態(tài)變化，需要一個靈活的資源調(diào)度方法的支持。為租戶請求的資源調(diào)度過程建立一個三級層次化結(jié)構(gòu)，如圖所示：請求排隊層，將租戶請求按照租