[发明专利]一种分布式云中计算中心选择方法及其应用

权利要求书

1.一种分布式云中计算中心选择方法，其特征在于包括如下步骤：

1)设定分布式云中计算中心的无向图G＝(V,E)，其中V是无向图G中顶点的集合，代表分布式云中的计算中心，E是无向图G中边的集合，表示不同计算中心间的连接；

2)在无向图G中随机选取一个顶点的集合V'，集合V'所代表的计算中心的计算容量由用户预先设定；以集合V'中的源点v0为起始点，将源点v0周围距离源点v0最近的顶点加入到集合V'中，若集合V'中的计算中心拥有的计算容量达到预先设定的计算容量，则终止顶点的加入；若集合V'中的计算中心拥有的计算容量未达到预先设定的计算容量，则继续将源点v0周围距离源点v0最近的顶点加入到集合V'中；

3)对满足终止顶点加入的集合V'，在集合V'中连通图的边的长度之和作为两顶点间的内部最长线段，将该内部最长线段作为第一条线段；

4)将集合V'中第一条线段的两个顶点组成顶点集合V1，除去第一条线段的两个顶点的所有其他顶点组成另一个顶点集合V2；计算顶点集合V2中的顶点到顶点集合V1的顶点的外部最长线段和外部最长路径长度，外部最长线段的两个顶点组成集合U；将集合U中的两个顶点加入到顶点集合V1中，并将外部最长线段的两个顶点从顶点集合V2 中去除；接着，将计算出的外部最长线段的长度与外部最长路径长度进行加和，并将该加和获得的长度值作为下一次迭代过程的外部最长路径长度；

5)所述步骤4)是迭代过程，迭代过程的终止条件为直至顶点集合V2为空集；若顶点集合V2满足迭代过程的终止条件，则获得外部最长路径长度和分布有供选择的最优计算中心的最优子图G'。

2.一种云平台处理用户提交应用程序或任务的方法，其特征在于：根据用户向云平台托管的任务需求，采用权利要求1所述一种分布式云中计算中心选择方法，在云平台中筛选最优子图G'，根据最优子图G'中的最优计算中心提供满足用户需求的虚拟机；

云平台提供的满足应用程序或任务所需的资源需求为(θ₁,θ₂,…,θ_n)，云平台中存在m种不同类型的虚拟机，类型为k的虚拟机占用资源为(c_1k,c_2k,…,c_nk)，支付费用为p_k；其中，n为资源需求的数量，且为正整数；

让用户在得到足够资源的前提下，在所述最优子图G'中选择最优计算中心，最优计算中心提供的虚拟机占用资源的最少支付费用的计算公式如下：

其中，i表示云平台存在的类型为i的虚拟机，i的取值范围[1，m]；x_i表示类型为i的虚拟机需求数目；p_i表示类型为i的虚拟机支付费用；

所述支出最少费用的计算公式满足如下约束条件：

其中，(x₁,x₂,…,x_m)表示每种类型的虚拟机需求数目。

3.根据权利要求2所述的云平台处理用户提交应用程序或任务的方法，其特征在于：所述最优子图G'中存在n个计算中心，各个计算中心的容量分别是d₁,d₂,…,d_n；用户请求的分布式任务由m个子任务组成，各个子任务所需的虚拟机数目分别是g₁,g₂,…,g_m；用户请求的分布式任务需要N个虚拟机，且满足g₁+g₂+…+g_m＝N；

某个计算中心放置一定数目虚拟机的变量为p_j(y_j)，j∈{1,2,…,n}，变量p_j(y_j)表示计算中心j在当前放置y_j个虚拟机的条件下的可用带宽大小，变量p_j(y_j)随着放置虚拟机个数的增加而减小；

变量x_ijk,i∈{1,2,…,N},j∈{1,2,…,n},k∈{1,2,…,m}表示虚拟机i为子任务k提供服务，同时被放置在计算中心j中；

使计算中心之间的可用带宽之和最大化的目标公式如下：

所述使计算中心之间的可用带宽之和最大化的目标公式满足如下约束条件：

约束条件一：

约束条件二：

约束条件三：

其中，约束条件一中的变量x_ijk∈{0,1}，是个整型变量，具体的某个虚拟机只为一个子任务服务同时只能被放置在一个计算中心中；约束条件二表示分配某个计算中心的虚拟机数目要小于等于这个计算中心的容量；约束条件三表示所有计算中心为某个子任务提供的虚拟机数目之和等于这个子任务所需的虚拟机数目。