[发明专利]云计算环境下面向服务部署优化的协同动态双缓冲池有效

专利信息
申请号: 201110099314.8 申请日: 2011-04-20
公开(公告)号: CN102158560A 公开(公告)日: 2011-08-17
发明(设计)人: 王伟;卢暾;刘铁江;王琪;顾宁 申请(专利权)人: 复旦大学
主分类号: H04L29/08 分类号: H04L29/08
代理公司: 上海正旦专利代理有限公司 31200 代理人: 陆飞;盛志范
地址: 200433 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 计算 环境 面向 服务 部署 优化 协同 动态 缓冲
【说明书】:

技术领域

发明属于计算机云计算服务技术领域,具体涉及云计算环境下面向服务部署优化的缓冲池。

背景技术

关于云计算  云计算是虚拟化技术、面向服务体系结构和效用计算的不断发展的产物。云计算指因特网上作为服务的应用,以及支持这些服务的数据中心的硬件和系统软件,它描述了一种基于互联网的新IT服务增加、使用和交付模式,通过互联网来提供动态易扩展的虚拟化资源。目前比较公认的三种云计算服务模式是软件即服务(SaaS),平台即服务(PaaS),基础设施即服务(IaaS)。SaaS指互联网上把软件作为一种服务,这种服务应用比较广泛,Salesforce是SaaS模式的典型应用;PaaS是指把计算平台或解决方案作为服务,Google的App引擎,微软的Azure是PaaS服务的典型应用;IaaS是指基础架构硬件资源作为服务,典型应用是亚马逊公司的Elastic Compute Cloud。

典型的云环境下服务使用模式是服务拥有者开发了一系列服务,通过服务部署方法把服务部署到云端,云端的服务可以通过付费使用模式供终端用户使用。随着云端部署的服务数目不断增长,云端呈现出服务部署冗余复杂,资源消耗急剧增加等问题,甚至有些情况下会导致服务的重新部署,因此服务部署优化就显得尤为重要。

关于服务部署优化  服务部署中,每个用户提交的服务由一系列原子服务构成,这些原子服务之间的版本号决定了它们之间的兼容性关系。向后兼容、向前兼容和向后向前兼容是三种基本的兼容性关系。具有相似功能的原子服务被定义为同一个家族的原子服务。服务的部署需求包括这些原子服务和一些是否被能被优化掉的规则由服务发布者提交给部署系统,服务部署系统根据特定的算法来和一些原子服务库赖优化所提交的部署需求,从而达到优化部署的目的。

具体来说,对于具有类似功能的原子服务构成同一个家族,而同个家族中的原子服务因为功能性差异又具有不同的版本号和兼容性关系,兼容性关系分为3种,分别为向后兼容(BC),即兼容比自己版本号小的原子服务,向前兼容(FC),即兼容比自己版本号大的原子服务,向后向前兼容(BC∧FC),即同时满足以上两个兼容条件。用安装规则(IP)来表明该原子服务是否可以被优化掉,因此每个原子服务使用一个包含家族号、版本号、兼容性和IP的四元表达式来表示该原子服务安装表达式(IE),对于用户提交的部署需求(DR)除了包含一定个数的IE外,还包含其期望的QoS,同时,介绍了可用原子服务安装表达式集(AAIES)作为用户可以自己选择的原子服务库,对于用户优化过的IE则被安装到已安装原子服务安装表达式集(IAIES)中,从而提出了一种部署优化算法,利用IE中的兼容性规则和安装规则(IP)优化将要部署的服务。典型的服务部署优化系统是用户提交一系列部署需求(DR),通过缓冲池来缓冲DR,然后通过与可用原子服务库(AAIES)进行标准化操作,标准化后首先对自身进行简化,然后同已安装原子服务库(IAIES)进行优化部署。

关于缓冲池技术 缓冲池技术在很多计算机领域中都有应用。优化数据库查询缓冲池,对于经常使用的数据使用缓冲处理,能够增加数据查询效率,数据库连接缓冲池可以保证数据库连接的高效使用,减少连接释放资源的消耗率,如DB2、Oracle数据库中都使用了缓冲池技术来提高数据库性能。操作系统使用缓冲池统一管理进程的使用,提高资源的使用效率和进程的执行效率,如Linux操作系统中使用了mpool使内存作为缓冲池共享给各个进程使用。网络数据传输也利用了缓冲技术来避免不必要的数据复制提高数据传输效率等。

在服务优化中,缓冲池在原来的服务部署优化中所起的作用仅仅是缓冲待优化的原子服务序列。缓冲池在本发明中被改进,它不仅仅是用来缓冲待优化的原子服务序列,更用来决定原子序列的优化时机和优化对象的选择,从而能够达到最优的优化效率。

面临的问题  实际应用中,例如某公司拥有自己的内部私有云,各个部门需要部署一些部门需要的服务到云端,服务部署优化系统对每个DR进行优化,然后部署到云端供其相关部门使用。提交到公司内部私有云的DR数量不会很多,提交频率也不会很高,部署优化完全可以对每个提交的DR分别进行优化部署。又如,另一公司提供了供商业用途的公有云,云使用者数量远大于前面提到的私有云,大量的DR被提交到服务部署优化系统中,且提交频率比较频繁,如果依然对每个DR单独优化其效率并不会很高,让多个DR构成一个大的集合来进行优化是一个切实可行的提高效率的方法,而这样也会随之带来一些问题:

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