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《哈尔滨工业大学》 2017年
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云中介资源预定成本最小化研究

陈实  
【摘要】:近年来,随着云计算技术的不断发展,国内外有许多IT公司开始提供Iaa S服务,对于云服务供应商而言,其提供的虚拟机资源的定价方案主要包括两种收费方式:按需收费虚拟机实例和预付款的预留虚拟机实例。按需收费虚拟机实例单位时间价格高,适用于需要短期使用虚拟机的用户。预留虚拟机实例单位时间价格低、时间长,适用于需要长期使用虚拟机实例的用户。针对供应商的定价机制,用户在购买虚拟机实例时主要存在2个问题:普通用户使用虚拟机的时间较短,只能选择单位时间价格较高的按需虚拟机实例;购买预留虚拟机实例的用户,其所购买的虚拟机实例并不是每时每刻都在处理任务,这样就会造成资源的浪费和成本的增加。基于这一实际情况,云中介作为介于云服务供应商和用户之间的中间商应用而生,其主要功能是从云服务供应商购买大量的虚拟机实例,然后以时间片复用的形式将这些虚拟机实例以低于供应商的价格转租给普通用户。对于云中介而言,如何从供应商预定虚拟机实例以满足用户需求同时尽量减少自己资源预定的成本是其亟待解决的问题。针对云中介从单个云服务供应商预定虚拟机实例这一应用场景,本课设计了一种离线算法和一种在线算法。基于虚拟机时间片复用的思想对用户提交的任务请求分层构建需求图。离线算法的主要思想是基于用户需求图,从可选的虚拟机实例中选择片平均有效价格最低的实例逐层覆盖用户需求图中的任务请求。基于Banhcard问题,在线算法的主要思想是根据用户的历史请求数据,决定当前时刻购买的虚拟机实例。通过在3个不同的数据集上进行实验,单供应商虚拟机资源预定的离线算法和在线算法使得云中介资源预定成本节省比例分别达到40%和31%,提高了云中介的利润空间。针对云中介在延时模式下从多个供应商预定虚拟机实例这一新的应用场景,本课题设计一种离线方案。其算法的主要思想是基于滑雪租赁问题,首先用时间较长、单位时间价格较低的虚拟机实例满足用户需求,然后依次用时间较短、单位时间价格较高的虚拟机实例满足用户需求,最后从所有的可选方案中选择成本最低的预定策略。在相同的数据集上进行实验,相对于非延时模式下单供应商虚拟机资源预定离线算法,该方案使得云中介资源预定成本的节省比例进一步提高了5%左右。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP302;TP301.6

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