本发明涉及云服务器领域，具体涉及一种在云平台上部署服务器提供服务的方法。
背景技术：
现在的云服务一般部署于一些知名的云平台如亚马逊的EC2，微软的Azure和谷歌的App Engine等。每个云平台都有处于不同地理位置且网络接入情况各不相同的多个数据中心可以供选择。希望利用云平台提供服务的客户可以自行决定选择购买/租用哪个数据中心的服务器/虚拟机。
目前在云平台上部署服务器的方法具有许多缺点，具体如下：
1、2011年IEEE国际会议期刊第227至234页公开了一种基于用户体验的云服务部署策略，该方法考虑了用户体验，将服务的访问延迟作为云服务的性能指标。对服务性能进行优化的条件下在云平台中部署服务。方法的缺点是没有考虑实际场景中的服务器容量限制。服务器在为超量用户提供服务时，延迟远大于为少量用户提供服务。
2、2014年IEEE国际会议期刊第169至176页公开了一种考虑延迟的成本优化云服务部署策略，该方法在服务部署后的性能较优的情况下，尽可能降低云服务部署所需的成本。缺点是没有考虑实际场景中数据中心失效的情况。在实际中数据中心虽然能保证比较高的可靠性(比如亚马逊EC2保证99.95％的时间可访问)，但是仍不能保证数据中心所有时间都能访问。云服务需要考虑更高的可靠性的情况下，需要有备用服务器为用户提供服务。
3、2011年IEEE国际会议期刊第441至451页公开了一种能容忍拜占庭错误的云计算部署框架，该方法考虑了服务的可靠性和服务性能要求，在网络中有一些结点失效或访问较慢的情况下仍然能够在保证服务质量的前提下提供服务。方法的缺点是没有考虑成本因素，需要比较多的备选服务器提供服务选择。
技术实现要素：
本申请提供一种综合优化成本、延迟性和访问有效性的在云平台上部署服务器提供服务的方法。
一种实施例中提供一种在云平台上部署服务器提供服务的方法，其包括如下步骤：
获取用户连接服务器的请求信息，请求信息包括用户的网络地址；
根据用户发送的请求信息计算出用户与各数据中心的网络距离；
根据计算结果选择与用户网络距离小于第一网络距离的数据中心与用户连接，并给用户配置数据中心中负载值小于第一负载值的服务器，第一网络距离为预先设定的服务器与用户之间的时间延迟值，第一负载值为预先设定的服务器连接用户的数量值；
若某提供服务的数据中心出现故障时，提供其他数据中心的服务器给用户，且其他数据中心与用户的网络距离小于第二网络距离，服务器的负载值小于第二负载值；第二网络距离大于第一网络距离，第二负载值大于第一负载值。
进一步地，第一网络距离为500毫秒，第二网络距离为800毫秒；第一负载值为1000，第二负载值为2000。
进一步地，请求信息还包括用户租用或购买服务器服务的费用上限值，给用户配置的服务器的租用或购买的费用小于用户的费用上限值。
依据上述实施例的在云平台上部署服务器提供服务的方法，由于根据用户提供的地址，计算出与各服务器的网络距离，并同时考虑服务器的负载值，给用户配置服务器提供服务，使得用户能够得到网络距离较近且负载值较小的服务器服务，在当提供服务的数据中心出现故障时，给用户提供其他数据中心的服务器，但该服务器的延迟和负载相对放宽，故本方法是一种节约服务器数量，延迟性小及保证了能够有服务器提供服务访问的在云台上部署服务器提供服务的方法。
附图说明
图1为一种实施例中在云平台上部署服务器提供服务的方法的流程图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。
如图1所示，在本发明实施例中提供了一种在云平台上部署服务器提供服务的方法，包括如下步骤：
S101：获取用户连接服务器的请求信息；
请求信息包括用户的网络地址和用户租用或购买服务器服务的费用上限值。网络地址用于计算用户与服务器之间的网络距离，而不同数据中心的不同服务器的租用或购买的费用均不相同，故费用上限值也是重要参考值。
S102：计算出用户与各数据中心的网络距离；
根据用户发送的请求信息计算出用户与各数据中心的网络距离。
S103：给用户配置服务器。
根据计算结果选择与用户网络距离小于第一网络距离的数据中心与用户连 接，并给用户配置该数据中心中负载值小于第一负载值的服务器，且服务器的租用或购买费用低于用户费用上限值。第一网络距离为预先设定的服务器与用户之间的时间延迟值，第一负载值为预先设定的服务器连接用户的数量值。如第一网络距离为500毫秒，第一负载值为1000。即当服务器与用户的网络延迟超过500毫秒或已连接的用户已超过1000，则该服务器不配置给用户使用。保证了用户使用服务器的延迟小。
S104：若某提供服务的数据中心出现故障时，提供其他数据中心的服务器给用户。
若某提供服务的数据中心出现故障时，提供其他数据中心的服务器给用户，且其他数据中心与用户的网络距离小于第二网络距离，服务器的负载值小于第二负载值；第二网络距离大于第一网络距离，第二负载值大于第一负载值。如第二网络距离为800毫秒，第二负载值为2000。即保证了出现故障的用户能够有服务器提供服务，因为时暂时的连接故用户的体验要求相对放宽，能够满足用户基本的使用，且不会因此需要更多的服务器加入提供给用户，在保证用户随时能有服务器访问的同时节约了服务器的部署成本。
本实施例提供的一种在云平台上部署服务器提供服务的方法可通过数学模型实现优化计算，具体如下：
根据获取的用户请求信息计算出与服务器的网络地址为已知条件，用户总数、数据中心和服务器为已知条件，且各服务器的租用或购买费用为已知条件，根据上述已知条件建立数学模型，计算出哪个用户与哪个服务器连接为最优方案。
已知U为用户集合，设U＝[1，N]，即总共有N个用户；已知C为可选的各种云平台的数据中心集合，设C＝[1，M]也即总共有M个数据中心。令向量y表示在各个云平台的数据中心租用/购买的服务器/虚拟机个数，其中yj表示在第j个数据中心租用/购买yj台服务器/虚拟机。令矩阵x把表示每个用户该连接到哪个服务器上，其中xij表示云服务提供者会选择第j个数据中心的服务器为第i个用户提供服务。令矩阵z表示在某个数据中心发生故障情况下，用户该连接哪个备用服务器，其中zijk表示在第j个数据中心整体故障无法提供服务时，会选择第k个数据中心的服务器作为备用服务器为第i个用户提供服务。上述优化模型的目标是在保证服务的性能和可靠性情况下降低服务部署成本。
数学模型如下：
其中(1)式为优化目标，目标是尽可能降低服务的部署成本，其中向量c是已知的各个数据中心的租用/购买费用。(2)式表示正常情况下每个用户只需要一个服务器提供服务。(3)式表示用户只能选择部署有提供相关服务的服务器的数据中心进行连接。(4)式限定了为用户提供服务的服务器与用户间的延迟不能过大，矩阵d是已知的用户到各个数据中心的网络距离(延迟)；T是一个预设的值(如500毫秒)，表征云服务的性能。(5)式限制了服务器的连接数不能过大，向量R是一个已知的服务器容量限制(如1000个连接)，超过对应的容量限制，服务器不能保证提供服务的质量。(6)-(9)式与(2)-(4)式的作用类似。(6)式表示在某个数据中心发生灾难情况下，将选择备用服务 器提供服务。假定数据中心j的服务器为用户i提供服务，在数据中心j失效的情况下，数据中心k的服务器将为用户i提供服务。(7)式表示只能选择已经租用了服务器的数据中心进行灾备选择。(8)式限定了为用户提供服务的备用服务器与用户间的延迟不能过大，矩阵d是已知的用户到各个数据中心的网络距离(延迟)；T’是一个预设的值(如800毫秒)，备用服务器的性能可以稍低于正常服务器。(9)式限制了备用服务器的连接数不能过大，向量R’是一个已知的服务器容量限制(如2000个连接)，表示在需要为因为其他故障数据中心服务器失效而无法正常获得服务的用户提供服务情况下的最大可能连接数。
利用整数规划的一些近似解法，可获得这个模型的一组近似解。这组近似解包括了在各个云平台的数据中心租用/购买的服务器/虚拟机个数(向量y)、每个用户该连接到哪个服务器上(矩阵x)以及在某个数据中心发生故障情况下，用户该连接哪个备用服务器(矩阵z)。这组近似解所获得的部署和连接方案，为服务提供了一套高性能、高可靠和低成本的云部署方案。
本实施例提供的一种在云平台上部署服务器提供服务的方法，由于根据用户提供的地址，计算出与各服务器的网络距离，并同时考虑服务器的负载值，给用户配置服务器提供服务，使得用户能够得到网络距离较近且负载值较小的服务器服务，在当提供服务的数据中心出现故障时，给用户提供其他数据中心的服务器，但该服务器的延迟和负载相对放宽，故本方法是一种节约服务器数量，延迟性小及保证了能够有服务器提供服务访问的在云台上部署服务器提供服务的方法。并且该部署方案可通过数学模型得出更优化的解，可满足用户及服务器数量庞大的情况下，服务器的部署。
以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。