[发明专利]面向用户需求Deadline的云代理预约分配方法

说明书

技术领域

本发明涉及是一种云代理预约分配方法，特别是一种面向用户需求Deadline的云代理预约分配方法，属于云计算领域。

背景技术

云计算是以商业应用为背景结合了之前学术界所提到的如网格计算、互联网计算、按需计算等概念发展而来的一种分布式计算模式。云计算作为一种全新的应用模式，是今后一段时为人们进行存储数据、数据挖掘等应用和研究的主要方式。

云代理构建在IaaS服务端和用户之间，用以接受用户的需求，并将其整合，再统一向云服务端发送请求，从而达到节省开支，节约资源的目的。

现有的云代理构想，要求用户提前确切提出其在未来每一时刻的实际需求量，并据此来制定实例分配计划，其在实际应用中以实现，导致那些无法提前预知自己需求量的用户无法接受云代理服务，阻碍了云计算的推广使用；此外，现有云代理做法过于简单，仅单纯依靠其服务实例使用的历史记录来进行分配计划的制定，导致服务实例分配不合理，影响了用户的正常使用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题要于克服现有技术缺陷，提供一种面向用户需求Deadline的云代理预约分配方法，让用户在向云代理申请服务时，只需提出自己需求总量以及截止时间，而不必确切的给出未来每时刻的具体需求量。

为了解决上述技术问题，本发明提供的面向用户需求Deadline的云代理预约分配方法，包括以下步骤：

1)、云代理商向云服务提供者申请预留服务实例，每个服务实例设有若干个处理周期；

2)、用户向云代理商提出使用申请，并给出各自的需求量和Deadline；

3)、云代理商通过EDF算法判定用户的优先级，并将服务实例按用户优先级的高低顺序依次分配给用户；

4)、云代理商分别对每个服务实例中的用户需求采用静态调度算法进行调度：

41)、将一个用户的需求量作为一个整体，按照到达时间顺序依次堆放在服务实例的处理周期内；

42)、用服务实例中的总需求量除以服务实例处理周期数得到每个处理周期的任务量均值；

43)、按照时间顺序将每个处理周期的任务量调整为步骤42)计算出的均值，并从第一个处理周期开始堆放任务量；

5)、将处理结果反馈给用户或者付诸实施。

本发明中，所述步骤3)中，若预留的服务实例无法满足当前用户的需求量，则减掉已分配到服务实例的需求量后向下一时间段推移，直至用户的Deadline。

本发明中，所述步骤41)中，若服务实例中所有处理周期都已堆放有用户需求，对于新到达的用户需求，则按照新用户需求的Deadline范围，优先堆放在已使用量最少的处理周期中；若所有处理周期使用量相同，则按照新用户的需求Deadline范围，堆放在允许时间范围内最早的处理周期中。

本发明中，所述步骤42)中，若某一用户在一个处理周期内需求量超过其他用户需求量均值的2倍时，则将该用户的需求量剔除，重新计算任务量均值；若前一个用户的需求已经处理完成而后一个用户需求还未到达，则等待后一个用户到达后，重新计算任务量均值；如果有一个或几个处理周期用户需求量很小，小于剩余用户均值的1/3时, 则将这些处理周期剔除，重新计算任务量均值。

本发明有益效果在于：(1)、由于用户在申请服务时仅需提出了自己的需求总量和使用截止时间，云代理商可以根据实际情况向laas申请服务实例，使资源分配更加合理，贴近实际应用；(2)、deadline的加入为实例的调配留出更多空间，丰富了调配方式，进一步整合用户需求，节约资源；(3)、由于任务量是根据总需求量平均分配的，因此可以有效减少使用高峰时laas的处理压力,提高了运行效率；(4)、采用EDF算法调度可以确保任务紧迫的用户优先得到响应；(5)、简化用户申请云资源的步骤和程序，提高效率。

附图说明

图1为本发明面向用户需求Deadline的云代理预约分配方法的流程图；

图2为本发明面向用户需求Deadline的云代理预约分配方法静态调度算法的流程图；

图3为本发明中正常情况进行静态调度时用户需求堆放示意图，(a)为调整堆放前示意图，(b)为调整堆放后示意图；

图4为本发明中某一处理周期内某用户需求量较大的情况下进行静态调度用户需求堆放示意图，(a)为调整堆放前示意图，(b)为调整堆放后示意图；