[发明专利]云资源管理和调度方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及分布式资源管理和调度，尤其涉及到云计算环境下海量资源的高并发调度和高频率更新。

背景技术

在大规模网络中高效地调度资源是分布式资源管理系统所必须解决的关键问题。在分布式环境下，网络资源（包括计算资源、数据资源、软件资源和服务资源等）的规模迅速膨胀，这些资源分散在网络中的各个站点，动态性强，并通过网络连接在异构平台上协同工作。与网格计算利用分散的资源来支持大型应用不同，云计算将各种网络资源集中起来进行统一管理和调度，并通过网络以按需、易扩展的方式提供各种服务。云计算环境下的资源调度必须面对海量资源信息的存取、高并发的用户资源请求和大量资源更新带来的压力等。

云计算环境下高效调度资源必须满足：（1）高效的读写海量资源信息；（2）快速从海量资源中定位到满足用户需求的资源或资源集；（3）缓解大量资源更新给系统带来的压力。

现有的云计算环境中，主要有如下几种资源调度策略：集中式资源调度、层次式资源调度、基于P2P路由的资源调度和基于DHTs的资源调度等。集中式资源调度通过中心服务器统一管理资源和用户请求，并集中匹配用户请求和可用资源进行资源分配。基于P2P路由的调度策略通过在全网域内进行匹配和路由的策略进行资源调度。基于DHTs的资源调度策略利用分布式哈希表为每个资源分配唯一索引，并根据索引将资源部署到特定的服务器上。其中，基于集中式和层次式的资源管理系统扩展性差，难以满足新型大规模应用的需求。而基于P2P路由的资源调度方法难以在全网域内调度合适的资源，并且在大并发情况下，网络通信量剧增。基于DHTs的资源调度方法通过分布式哈希（Hash）策略部署和定位资源，其解决了海量资源存储和快速定位资源的问题，但是在进行资源选择时耗时较大，而且资源更新带来的逻辑索引变更和资源迁移的开销也很大，难以处理高并发度的用户请求和高频率的资源更新。

发明内容

因此，本发明的目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供一种云资源调度方法，能处理高并发度的用户请求和高频率的资源更新。

为了实现上述发明目的，采用了下列技术方案：

一方面，本发明提供了一种云资源管理方法，所述方法包括：

步骤1）对所有可用的资源进行统计，得到资源的每个属性的上限和下限，以确定每个属性的值域；

步骤2）将每个属性的值域划分为多个属性区间，并为每个属性区间分配对应的逻辑区间索引号；

步骤3）对于每个资源，确定该资源的各个属性值所属的逻辑区间索引号，以得到对应于该资源的联合区间索引；

步骤4）根据联合区间索引将资源划分为多个逻辑资源池，对应于同一联合区间索引的所有资源属于一个逻辑资源池。

上述技术方案中，还可包括对于每个属性区间，统计一段时间内的用户查询该属性区间的资源请求数量的步骤；

上述技术方案中，还可包括基于资源请求数量来调整区间划分的步骤，其包括下列操作：

步骤51），对于资源的每个属性执行如下操作：

（511）依次扫描落在该属性分区区间内的用户请求数量，每扫描RN个请求记录就设定一个边界值;

（512）基于新设定的边界值来重新将该属性的值域划分为多个属性区间；

（513）为重新划分后得到的每个属性区间分配对应的逻辑区间索引号；

步骤52），对于每个资源，确定该资源的各个属性值所属的新的逻辑区间索引号，以得到对应于该资源的新的联合区间索引；

步骤53），根据新的联合区间索引将资源划分为多个逻辑资源池，对应于同一联合区间索引的所有资源属于一个逻辑资源池。

上述技术方案中，在步骤512)还可包括以下修正属性区间长度的步骤：

计算重新划分后得到的多个属性区间的平均区间长度ALen；

依次扫描重新划分后的各个属性区间，执行下列操作：

如果第i个属性区间的长度小于α*Alen，且第i+1个属性区间的长度小于α*Alen，则合并第i属性区间和第i+1个属性区间，其中0<α<1；

如果第i个属性区间的长度小于α*Alen，且第i+1个属性区间的长度大于α*Alen，则将第i个属性区间的长度扩大至α*ALen而第i+1个属性区间的长度缩小相应的部分；

如果第i个属性区间的长度大于α*Alen，则该区间长度保持不变。

上述技术方案中，可以采用key-value存储结构来保持联合区间索引及其对应的资源列表。