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面向多层次应用的高可用性虚拟网络映射方法及装置

阅读:916发布:2024-02-18

专利汇可以提供面向多层次应用的高可用性虚拟网络映射方法及装置专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种面向多层次 云 应用的高可用性虚拟网络映射方法及装置,属于多层次云应用技术领域。本发明方法首先获取用户提出的多层次应用 请求 ;然后对用户提出的请求按照各层需要的 虚拟机 数量降序排序;接下来按照各层需要的虚拟机数量从高到低的顺序为各层分配虚拟机资源,具体如下:首先对该层请求需要的虚拟机数量根据当前云平台下的树形拓扑结构计算所有分配方案的可行向量Se和最小可行值以及对应的目标向量Pe和最小目标值其次,通过递归方法获取每条链路对该层的最优分配方案;最后输出该用户多层次应用请求的最优分配方案。对比 现有技术 ,本发明的资源分配方案兼顾到资源利用率和可用性,在保证可用性的同时,提高了整个系统的效率。,下面是面向多层次应用的高可用性虚拟网络映射方法及装置专利的具体信息内容。

1.一种面向多层次应用的高可用性虚拟网络映射方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)服务提供商(用户)向云提供商提出具有k层的应用的请求T={Ti}(1≤i≤k),其中 Ni表示应用第i层需要的虚拟机的数量; 表示第i层上每个虚
拟机层内通信需要的带宽; 表示第i层上每个虚拟机层间通信需要的带宽;
(2)云提供商获取当前云平台下的树形拓扑结构G=(V,E),其中V表示所有服务器的集合,E表示所有链路的集合,这里根链路为root;并按照请求T中应用每层需求的虚拟机数量Ni进行降序排列,并将结果放到数组T'中;
(3)对于T'中的每一层的请求Ti,计算每条链路子树的虚拟机可行向量Se和最小可行值 可行向量Se表示链路e子树的资源分配方案F,即当在该链路e子树分配x个虚拟机资源时,是否可行(y=1表示可行,否则不可行);对于变量x,若满足x≤rv,则对应的y值为1,rv表示服务器v空槽的数量;最小可行值 表示y=1时,x的最小值;
(4)根据可行向量Se中对应的虚拟资源分配方案F计算链路e对应的目标向量Pe和最小目标值
Pe=C(F)+αA(F) (1)
其中,C(F)表示数据中心结构在分配方案F下所有链路的带宽开销之和,通过下式计算:
其中,we表示链路e占有的权重,ce表示链路e的容量,be表示在分配方案F下链路的带宽需求,通过下式计算:
其中, 表示与G中链路e相连的子树中含有的第i层应用的虚拟机数量,
表示G中除去与链路e相连子树的剩余部分含有的第i层应用的虚拟机数量,表示与链路e相连的子树和剩余树层内通信所需要的带宽,
表示与链路e相连的子树和剩余树层间通信所需要的带宽;其
中,分配给链路e的带宽不大于链路e的剩余带宽容量,即be≤re, re表示链路e的剩余容量,如果be>re,说明链路e的剩余带宽不足以满足分配方案F下用户的需求,则舍弃该方案;
A(F)表示数据中心结构在分配方案F下的可用性开销,通过下式计算:
其中,J表示数据中心中可能失效的服务器集合, 表示J中每个服务器j失效的可能性;
θij=Σv∈Vfivzvj/Ni (5)
θij表示J中j失效时,j中分配的第i层虚拟机资源数量占用户第i层资源需求的比例,fiv表示在服务器v中给应用的第i层分配的虚拟资源的数量,zvj表示服务器v是否为j,故zvj取值为0或1;当v=j时,zvj=1;当v≠j时,zvj=0;
α是可用性开销A(F)的参数,由云提供商来规定;最小目标值 为目标向量Pe的最小值;
(5)云提供商根据第i层可行向量Se和最小可行值 以及目标向量Pe和最小目标值通过遍历方法获取第i层最优的虚拟资源分配方案;
(6)执行完步骤5之后,即可获得虚拟网络在第i层应用的资源分配方案{fiv},v∈V,i固定,并依次执行第2步中T'中应用其它层的请求,获取其它层的资源分配方案{fjv},1≤j≤k,j≠i,v∈V,最终获得虚拟网络嵌入解决方案F={fiv},1≤i≤k,v∈V,fiv表示给应用的第i层在服务器v中分配的虚拟资源的数量。
2.根据权利要求1所述的一种面向多层次云应用的高可用性虚拟网络映射方法,其特征在于:步骤5所述遍历方法为递归方法alloc(r,e,n),该方法获得给第i层应用分配的虚拟资源数量,并与用户请求的Ni进行对比,如果两者相等,则返回true,说明存在第i层应用的分配方案;如果两者不相等,则返回false,说明不存在第i层应用的分配方案;其中,参数r表示用户请求,参数e表示链路,参数n表示用户请求分配的虚拟资源数量;其具体实现过程如下:
(1)若level(e)=0(level表示链路e在数据中心所处的层次,level(e)=0时,链路e与服务器直接相连),分配的虚拟资源数量为
表示当目标向量Pe取最小值 时对应的l值,判断doneVM在可行向量Se是否合法(即当x=doneVM时,y是否为1),如果不合法,则返回-1;如果合法,则返回doneVM值,即给第i层应用在链路e相连的服务器v内分配数量为l的虚拟机资源,数学表达为fiv=l;
(2)若level(e)≠0,设set(e)为链路e子树level(e)-1层的链路集合,链路e'∈set(e),对set(e)中的每条链路e'按照 值进行升序排列,计算虚拟资源可用数量base, 对于set(e)中的每条链路e',计算
和tmp=alloc(r,e',ne'),tmp是递归执行方法alloc(步骤5)得
到数值;如果tmp≠-1,base和doneVM进行如下赋值: 和
doneVM←doneVM+tmp;如果tmp=-1,则alloc返回-1值;在执行完set(e)中的每条链路e'操作之后,判断doneVM在可行向量Se是否合法(即当x=doneVM时,y是否为1),如果不合法,则返回-1;如果合法,则返回doneVM值。
3.一种面向多层次云应用的高可用性虚拟网络映射装置,其特征在于:依次连接的用户请求接收模、请求计算模块、资源分配模块和资源分配输出模块;用户请求接收模块用于接收用户请求T={Ti}(1≤i≤k),并向请求计算模块输出该用户请求;请求计算模块用于根据用户请求T和当前云平台下的树形拓扑结构分别计算链路的可行向量和对应的目标向量,并向资源分配模块输出用户请求和计算结果:可行向量、目标向量;资源分配模块用于调用alloc方法根据用户请求、可行向量和目标向量为应用的每一层分配一定的虚拟机资源,并将分配方案输出到资源分配输出模块;资源分配输出模块用于将资源分配方案输出给云提供商。
4.根据权利要求3所述的一种面向多层次云应用的高可用性虚拟网络映射装置,其特征在于:所述请求计算模块进一步由可行向量计算模块、目标向量计算模块、带宽开销计算模块和可用性开销计算模块组成,可行向量计算模块和目标向量计算模块直接相连,目标向量计算模块分别与带宽开销计算模块和可用性开销计算模块相连;所述可行向量计算模块用于列举每条链路子树下所有可能的资源分配方案;带宽开销计算模块用于计算在某种资源分配方案下的链路带宽使用率(即带宽开销);可用性开销计算模块用于计算在某种资源分配方案下服务器失效对全局的影响(即可用性开销);目标向量计算模块用于在某种资源分配方案下带宽开销和可用性开销之和。

说明书全文

面向多层次应用的高可用性虚拟网络映射方法及装置

技术领域

[0001] 本发明涉及一种虚拟网络映射方法及装置,特别涉及一种面向多层次云应用的高可用性虚拟网络映射方法及装置,属于多层次云应用技术领域,具体属于虚拟网络可用性和资源利用率等领域。

背景技术

[0002] 近几年,越来越多的服务提供商将他们多层次的应用迁移到公共云网络之中。在传统的云网络环境中,云提供商拥有物理设备,能够向服务提供商提供虚拟网络资源,在每个服务提供商得到一个单独的虚拟网络资源之后,即可为每个用户提供一定的服务。虚拟网络嵌入实现了虚拟网络到真实物理网络的映射。为了实现更好的应用服务质量,服务提供商通常会对虚拟网络有一些资源保证(如虚拟机资源、带宽资源)等的特殊需求,但一些物理网络(如交换机、链路)的失效往往对服务的可用性造成很大影响。现有的一些研究提出了保证数据中心网络可用性的方法,比如设计一种具有网络冗余度的新型拓扑结构,但是数据中心失效造成的虚拟网络资源可用性降低仍然是一件困扰很多人的事情。因此,服务提供商对于提高虚拟网络可用性和保证虚拟资源这两个目标具有很大的需求。
[0003] 现在有多个虚拟网络同时运行在相同的设备之上,所以很有必要设计一种虚拟网络嵌入机制,实现高效的资源利用的同时满足服务提供商的需求。但是由于高效性和可用性本身是相矛盾的,所以同时实现这两个目标非常困难。本发明提出了高可用性的虚拟网络嵌入框架,同时提高了资源利用率和系统的可用性。另外,本发明能够分别测量资源利用率开销和可用性开销,将这两个开销作为最优化问题进行解决。
[0004] 在多层次云应用中,资源的利用率和可用性是两个本身矛盾的目标,同时考虑这两个目标,并获得这两个目标的平衡对于多层次云应用具有非常重要的意义,但遗憾的是针对上述问题当前缺少相关行之有效的解决方法。

发明内容

[0005] 本发明的目的是为解决现有技术无法兼顾资源利用率和可用性这两个矛盾的目标而进行虚拟网络映射的问题,提出一种面向多层次云应用的高可用性虚拟网络映射方法,该方法能够有效提高虚拟网络的可用性和资源利用率,同时,本发明具有灵活性高、可用性强、可用而高效的特点。
[0006] 本发明的思想是根据用户请求,分别计算在每种资源分配方案下的资源利用率开销和可用性开销,获取开销之和最小时的资源分配,即为本发明最佳资源分配方案。
[0007] 本发明的目的是通过以下技术方案实现的:
[0008] 一种面向多层次云应用的高可用性虚拟网络映射方法,包括以下步骤:
[0009] 1.服务提供商(用户)向云提供商提出具有k层的应用的请求T={Ti}(1≤i≤k),其中 Ni表示应用第i层需要的虚拟机的数量; 表示第i层上每个虚拟机层内通信需要的带宽; 表示第i层上每个虚拟机层间通信需要的带宽;
[0010] 2.云提供商获取当前云平台下的树形拓扑结构G=(V,E),其中V表示所有服务器的集合,E表示所有链路的集合,root为E中的跟链路;并按照请求T中应用每层需求的虚拟机数量Ni进行降序排列,并将结果放到数组T'中;
[0011] 3.对于T'中的每一层的请求Ti,计算每条链路子树的虚拟机可行向量Se和最小可行值 可行向量Se的表示如表1所示:
[0012] 表1可行向量Se
[0013]x 0 1 …… Ni
y 0/1 0/1 …… 0/1
[0014] 表示链路e子树的资源分配方案F,即当在该链路e子树分配x个虚拟机资源时,是否可行(y=1表示可行,否则不可行);对于变量x,若满足x≤rv,则对应的y值为1,rv表示服务器v空槽的数量;最小可行值 表示y=1时,x的最小值;
[0015] 4.根据可行向量Se中对应的虚拟资源分配方案F计算链路e对应的目标向量Pe和最小目标值
[0016] Pe=C(F)+αA(F) (1)
[0017] 其中,C(F)表示数据中心结构在分配方案F下所有链路的带宽开销之和,通过下式计算:
[0018]
[0019] 其中,we表示链路e占有的权重,ce表示链路e的容量,be表示在分配方案F下链路的带宽需求,通过下式计算:
[0020]
[0021] 其中, 表示与G中链路e相连的子树中含有的第i层应用的虚拟机数量, 表示G中除去与链路e相连子树的剩余部分含有的第i层应用的虚拟机数量, 表示与链路e相连的子树和剩余树层内通信所需要的带宽,表示与链路e相连的子树和剩余树层间通信所需要的带宽;其
中,分配给链路e的带宽不大于链路e的剩余带宽容量,即be≤re, re表示链路e的剩余容量,如果be>re,说明链路e的剩余带宽不足以满足分配方案F下用户的需求,则舍弃该方案;
[0022] A(F)表示数据中心结构在分配方案F下的可用性开销,通过下式计算:
[0023]
[0024] 其中,J表示数据中心中可能失效的服务器集合,pj,(j∈J)表示J中每个服务器j失效的可能性;
[0025] θij=∑ v∈Vfivzvj/Ni (5)
[0026] θij表示J中j失效时,j中分配的第i层虚拟机资源数量占用户第i层资源需求的比例,fiv表示在服务器v中给应用的第i层分配的虚拟资源的数量,zvj表示服务器v是否为j,故zvj取值为0或1;当v=j时,zvj=1;当v≠j时,zvj=0;α是可用性开销A(F)的参数,由云提供商来规定;最小目标值 为目标向量Pe的最小值;
[0027] 5.云提供商根据可行向量Se和最小可行值 以及目标向量Pe和最小目标值通过遍历方法获取第i层最优的虚拟资源分配方案;
[0028] 作为优选,所述遍历方法为递归方法alloc(r,e,n),该方法获得给第i层应用分配的虚拟资源数量,并与用户请求的Ni进行对比,如果两者相等,则返回true,说明存在第i层应用的分配方案;如果两者不相等,则返回false,说明不存在第i层应用的分配方案;其中,参数r表示用户请求,参数e表示链路,参数n表示用户请求分配的虚拟资源数量;并且,将跟链路root作为方法alloc的初始执行链路,即将Ti,root,Ni代入方法alloc(r,e,n)中;alloc(r,e,n)的工作流程如下:
[0029] (1) 若 level(e) = 0(level 表 示 链 路 e 在 数 据 中 心 所 处 的 层次,level(e)=0时,链路e与服务器直接相连),分配的虚拟资源数量为表示当目标向量Pe取最小值 时对应的l值,判断doneVM在可行向量Se是否合法(即当x=doneVM时,y是否为1),如果不合法,则返回-1;如果合法,则返回doneVM值,即给第i层应用在链路e相连的服务器v内分配数量为l的虚拟机资源,数学表达为fiv=l;
[0030] (2)若 level(e) ≠ 0,doneVM← 0d,on 设eVseMt(e+)t 为 mp链 路 e 子 树level(e)-1层的链路集合,链路e'∈set(e),对set(e)中的每条链路e'按照 值进行升序排列,计算虚拟资源可用数量base, 对于set(e)中的每条链路e',计算 和tmp=alloc(r,e',ne'),tmp是递归执行方法alloc(步骤
5)得到的数值;如果tmp≠-1,base和doneVM进行如下赋值: 和
doneVM←doneVM+tmp;如果tmp=-1,则alloc返回-1值;在执行完set(e)中的每条链路e'操作之后,判断doneVM在可行向量Se是否合法(即当x=doneVM时,y是否为1),如果不合法,则返回-1;如果合法,则返回doneVM值;
[0031] 6.执行完步骤5之后,即可获得虚拟网络在第i层应用的资源分配方案{fiv},v∈V,i固定,并依次执行第2步中T'中应用其它层的请求,获取其它层的资源分配方案{fjv},1≤j≤k,j≠i,v∈V,最终获得虚拟网络嵌入解决方案F={fiv},1≤i≤k,v∈V,fiv表示给应用的第i层在服务器v中分配的虚拟资源的数量。
[0032] 一种面向多层次云应用的高可用性虚拟网络映射装置,包括依次连接的用户请求接收模、请求计算模块、资源分配模块和资源分配输出模块;用户请求接收模块用于接收用户请求T={Ti}(1≤i≤k),并向请求计算模块输出该用户请求;请求计算模块用于根据用户请求T和当前云平台下的树形拓扑结构分别计算链路的可行向量和对应的目标向量,并向资源分配模块输出用户请求和计算结果:可行向量、目标向量;资源分配模块用于调用alloc方法根据用户请求、可行向量和目标向量为应用的每一层分配一定的虚拟机资源,并将分配方案输出到资源分配输出模块;资源分配输出模块用于将资源分配方案输出给云提供商。
[0033] 作为优选,所述请求计算模块进一步由可行向量计算模块、目标向量计算模块、带宽开销计算模块和可用性开销计算模块组成,可行向量计算模块和目标向量计算模块直接相连,目标向量计算模块分别与带宽开销计算模块和可用性开销计算模块相连;所述可行向量计算模块用于列举每条链路子树下所有可能的资源分配方案;带宽开销计算模块用于计算在某种资源分配方案下的链路带宽使用率(即带宽开销);可用性开销计算模块用于计算在某种资源分配方案下服务器失效对全局的影响(即可用性开销);目标向量计算模块用于在某种资源分配方案下带宽开销和可用性开销之和。
[0034] 有益效果
[0035] 在现有技术下,很多研究都是针对提高数据中心资源利用率(即带宽开销)或可用性开销,没有将两者结合在一起的研究,这导致现有数据中心要么资源利用率低,要么可用性低,两者很难同时达到最优平衡效果。而本发明提出的一种面向多层次云应用的高可用性虚拟网络映射方法,提高了虚拟网络的可用性和资源利用率。同时,本发明还提出了一个新的量化多层虚拟网络可用性开销的方法,将带宽和可用性开销作为一个优化问题进行解决;另外,由于这个优化问题是一个NP难问题,所以本发明设计了一个启发式算法,能够在多项式时间内解决该问题,降低了时间复杂度。本发明能够解决数据中心所有树形拓扑结构的资源分配问题,具有灵活性高的特点;本发明提出的方法能够立刻部署在数据中心之上,具有可用性强的特点;同时,本发明的资源分配方案兼顾到资源利用率和可用性,保证了可用性的同时,提高了整个系统的效率。附图说明
[0036] 图1是低可用性、低带宽开销的虚拟资源分配示意图;
[0037] 图2是高可用性、高带宽开销的虚拟资源分配示意图;
[0038] 图3是k层应用层内、层间通信带宽需求示意图;
[0039] 图4是数据中心的初始拓扑结构示意图;
[0040] 图5是资源分配后数据中心的拓扑结构示意图;
[0041] 图6是本发明方法流程示意图;
[0042] 图7是本发明方法装置结构示意图。

具体实施方式

[0043] 为使本发明的目标,技术方案及优点更加清楚明确,下面将结合附图对本发明的实施例进行详细的描述。本实施例以本发明的技术方案为指导进行实际的实践核验,同时给出了详细的实施方式和具体的操作流程,但本发明的保护范围并不只限于如下的实施例。
[0044] 图1和图2分别表示低可用性、低带宽开销和高可用性、高带宽开销的虚拟资源分配示意图。两图的结构相同,均各自含有一个核心路由器(Cor)、两个汇聚路由器(Agg)、四个服务器,每个服务器最多能放四个虚拟机,核心路由器连接两个汇聚路由器,汇聚路由器连接两个服务器。图1的低可用性体现在如果服务器1失效,则整个系统会陷入瘫痪状态;其低带宽开销体现在服务器1中四个虚拟机之间的通信可以在服务器内部实现,不必与其它服务器中的虚拟机进行通信,这样整个通信的带宽保持在较低程度。图2的高可用性体现在如果四个服务器中有一个失效,另外三个服务器仍然可以工作,不至于整体系统发生瘫痪;其高带宽开销体现在分配的四个虚拟机分布在四个不同的服务器中,虚拟机之间的通信跨越了不同的服务器,具有较高的带宽开销。
[0045] 图3表示k层应用的每一层层内、层间通信带宽需求。以第一层为例,层内通信通过层内虚拟交换机(Intra-tier VS)进行,需要的带宽为 层间通信通过层间虚拟交换机(Cross-tier VS)进行,需要的带宽为
[0046] 图4表示数据中心的初始拓扑结构,包含一个汇聚路由器(Agg),两个服务器,每个服务器可容纳四个虚拟机,每条链路容量为1Gbps。汇聚路由器连接两个服务器,服务器1、2失效的概率分别为0.01、0.02。
[0047] 下面以图4所示的数据中心结构为例对本发明方法的实施过程进行说明:首先,设定公式(5a)中参数α为200,权重分别为1。
[0048] 如图6所示为本发明方法流程示意图,包括以下步骤:
[0049] 1.用户提出请求P,见表2:
[0050] 表2用户请求P
[0051]
[0052] 参数<1,0,150>表示用户请求第一层需要1个虚拟资源,层内、层间通信带宽需求分别0、150Mbps;参数<3,0,200>表示用户请求第二层需要3个虚拟资源,层内、层间通信带宽需求分别0、200Mbps。
[0053] 2.对请求各层的虚拟资源需求量降序排列得到T’=<3,1>。
[0054] 3.对于第2层,计算每条链路的可行向量S1、S2,如表3、4所示:
[0055] 表3链路l1可行向量S1
[0056]x0123
y1111
[0057] 此时,最小可行值
[0058] 表4链路l2可行向量S2
[0059]x0123
y1111
[0060] 此时,最小可行值
[0061] 4.上述各个链路的可行向量分别对应的目标向量为:
[0062] 表5目标向量P1
[0063]x 0 1 2 3
p 16/9 12/5 26/15 4
[0064] 此时,最小可行值
[0065] 表6目标向量P2
[0066]x 0 1 2 3
P 4 26/15 12/5 16/9
[0067] 此时,最小可行值
[0068] 5.将T2,root,3代入到alloc方法中,由于level(root)≠0,set(root)={l1,l2},按照 升序排列得到{l1,l2},base=3-(0+0)=3,对于set(root)中的每条链路l1,l2,执行如下步骤:(1) 将T2,l1,3代入到alloc方法中,由于level(l1)=0,所以tmp=2,所以在服务器1分配的虚拟机数量为2,因为tmp≠-1,所以base=3-(2-0)=1,doneVM=0+2=2。(2) 将T2,l2,1代入到
alloc方法中,由于level(l2)=0,所以tmp=1,所以在服务器2分配的虚拟机数量为1,因为tmp≠-1,所以base=1-(1-0)=0,doneVM=2+1=3,最终,alloc(Ti,root,Ni)返回的结果为doneVM=3,此时满足alloc(T2,root,N2)=N2,所以该方案是可行的。综上可知,对于应用第2层,分配方案为:在服务器1中分配2个虚拟机资源,在服务器2中分配1个虚拟机资源,即f21=2,f22=1。
[0069] 6.对于第1层,计算每条链路的可行向量S1、S2,如表7、8所示:
[0070] 表7链路l1可行向量S1
[0071]x01
y11
[0072] 此时,最小可行值
[0073] 表8链路l2可行向量S2
[0074]x01
y11
[0075] 此时,最小可行值
[0076] 上述各个链路的可行向量分别对应的目标向量为:
[0077] 表9目标向量P1
[0078]x 0 1
p 89/20 49/20
[0079] 此时,最小可行值
[0080] 表10目标向量P2
[0081]x 0 1
P 49/20 89/20
[0082] 此时,最小可行值
[0083] 将T1,root,1代入到alloc方法中,由于level(root)≠0,set(root)={l1,l2},按照 升序排列得到{l1,l2},base=1-(0+0)=1,对于set(root)中的每条链路l1,l2,执行如下步骤:(1) 将T2,l1,1代入到alloc方法中,由于level(l1)=0,所以tmp=1,所以在服务器1分配的虚拟机数量为1,因为tmp≠-1,所以base=1-(1-0)=0,doneVM=0+1=1。(2) 将T2,l2,0代入到
alloc方法中,由于level(l2)=0,所以tmp=0,所以在服务器2分配的虚拟机数量为0,因为tmp≠-1,所以base=0-(0-0)=0,doneVM=1+0=1,最终,alloc(Ti,root,Ni)返回的结果为doneVM=1,此时满足alloc(T1,root,N1)=N1,所以该方案是可行的。综上可知,对于应用第1层,分配方案为:在服务器1中分配1个虚拟机资源,在服务器2中分配0个虚拟机资源,即f11=1。
[0084] 7.所以分配方案为:服务器1给应用第一层分配1个虚拟机,给应用第二层分配2个虚拟机,服务器2给应用第二层分配1个虚拟机,表示为F={f21=2,f22=1,f11=1}。如图5所示。
[0085] 如图7所示为基于上述方法制作的一种面向多层次云应用的高可用性虚拟网络映射装置结构示意图,由图中可以看出,本发明装置包括依次连接的用户请求接收模块、请求计算模块、资源分配模块和资源分配输出模块;用户请求接收模块用于接收用户请求T={Ti}(1≤i≤k),并向请求计算模块输出该用户请求;请求计算模块用于根据用户请求T和当前云平台下的树形拓扑结构分别计算链路的可行向量和对应的目标向量,并向资源分配模块输出用户请求和计算结果:可行向量、目标向量;资源分配模块用于调用alloc方法根据用户请求、可行向量和目标向量为应用的每一层分配一定的虚拟机资源,并将分配方案输出到资源分配输出模块;资源分配输出模块用于将资源分配方案输出给云提供商。
[0086] 作为优选,所述请求计算模块进一步由可行向量计算模块、目标向量计算模块、带宽开销计算模块和可用性开销计算模块组成,可行向量计算模块和目标向量计算模块直接相连,目标向量计算模块分别与带宽开销计算模块和可用性开销计算模块相连;所述可行向量计算模块用于列举每条链路子树下所有可能的资源分配方案;带宽开销计算模块用于计算在某种资源分配方案下的链路带宽使用率(即带宽开销);可用性开销计算模块用于计算在某种资源分配方案下服务器失效对全局的影响(即可用性开销);目标向量计算模块用于在某种资源分配方案下带宽开销和可用性开销之和。
[0087] 本发明提出的链路的带宽开销解决方案: 通过链路中分配带宽的比例,并赋予链路一定权重,真实反映了数据中心树形拓扑结构中的链路带宽开销;提出的可用性开销解决方案: 通过将虚拟资源受服务器失效影响的比例平方,能够更好地区分因服务器失效带来的影响,与实际情况相符。
[0088] 以上所述的具体描述,对发明的目的、技术方案和优点益处都进行了进一步的详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
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