[发明专利]一种用于云存储资源优化分配的方法

权利要求书

1.一种用于云存储资源优化分配的方法，其特征在于包括依次连接的需要存储资源的应用程序、运资源代理、云中间件、存储资源池和云系统服务器；当应用程序向云系统服务器请求资源时，云系统服务器根据资源的请求和供给对云存储资源进行分配，当资源的供需大于请求时，云系统服务器按照优先级来回应应用程序的请求；当资源的供求数量相等时，根据帕累托最优理论进行资源分配；

具体步骤为：

（1）、应用程序向云系统服务器发出存储资源的请求，经云资源代理将应用程序的请求量化为资源调度参数，然后查找，选择和聚合资源，在远程资源上初始化应用，然后将获得的结果返回给应用程序；云中间件主要负责存储资源的处理、控制，并充当资源请求代理与存储资源池交互的桥梁；存储资源池主要负责管理云存储资源的统一管理，并与云中间件进行通信，确定价格模型，记录资源使用情况；

（2）、云资源代理和云中间件一起为应用程序服务，利用帕累托最优理论进行资源的最优分配方案；

（3）、存储资源池的价格侧路是由应用程序的资源请求和云系统服务器提供的资源共同决定的，当资源的需求量和供给量相等时，会出现价格均衡；帕累托最优理论进行资源的最优分配方案；同时采用动态的分配策略；

（4）、当云系统服务器的存储资源可以满足应用程序需求时，按照先来先服务的原则直接对存储资源进行分配，在此期间每当有添有新的存储资源，或有存储资源被分给应用程序，存储资源池的数据都会被刷新一次；当云系统服务器的存储资源不能满足应用程序需求时，便使用帕累托最优理论算法，使最后一个发出请求的应用程序获最优的响应。

2.根据权利要求1所述的一种用于云存储资源优化分配的方法，其特征在于通过帕累托最优理论效用函数来确定应用程序的请求是否是最优的；

 A、B、C 分别代表三种存储资源，有x个应用程序发出了请求，并且有2到x个应用程序分配了资源，在这x-1个应用程序的效用既定的情况下，使应用程序1的效用最大；效用函数的公式如下：

U_i=αA_i^bi1B_i^bi2C _i^bi3                (i=1,2,……m)

b_i1+ b_i2+ b_i3=1；

公式中a代表方程的线性参数，b_i1、b_i2、b_i3分别为A、B、C三种存储资源的分配系数，可以随机分配；

待求解方程式为：

；

三种存储资源的总量A、B、C以及应用程序2到m的效用需求都是已知的；求U₁的最大值；在待求解方程式中分别对A₁到A_m、B₁到B_m、C₁到C_m行求导，获得如下方程式：

  

 

 ；

求解上述方程式，即可得A₁、B₁、C₁，从而可以求得U₁的值，由帕累托最优理论可知，此时的U₁即是最大值，即此时应用程序的配置状态也是最优的。

3.根据权利要求1所述的一种用于云存储资源优化分配的方法，其特征在于根据云计算的虚拟化技术，把网络中各种不同的存储设备整合到一个存储资源池，将存储系统中的其他设备也按照物理属性不同归于不同的存储资源池，形成多级存储资源池结构，其中一个存储资源池跟云系统服务器交互，维护其他存储资源池负载平衡、分配任务。

4.根据权利要求1所述的一种用于云存储资源优化分配的方法，其特征在于在存储资源数据分配过程中，根据存储资源数据形式的不同，将存储资源数据分到不同的虚拟存储层，然后在进行存储资源数据写入时，将不同虚拟存储层的存储资源数据写入不同的物理存储介质，确保应用程序可以访问它们需要的性能水平存储层。