资源利 用率选取其中一种服务器分配方案进行资源分配。提高了云计算网络中资源分配的效率， 以及提高了云计算网络中各服务器和交换机的计算效率以及传输效率。
[0091] 实施例二
[0092] 本发明实施例提供了一种分配云计算资源的方法，下面将结合具体的处理方式， 对图1所示的处理流程进行详细的说明，内容可以如下：
[0093] 101 :接收云计算业务的业务请求，业务请求中包括虚拟机数量，配置带宽，第一估 计运行时间以及最终期限时间。
[0094] 其中，业务请求中的虚拟机数量用n来表示，每台虚拟机申请的配置带宽用b来表 示，第一估计运行时间用P来表示及最终期限时间用d来表示。其中，n和b是用户提出的 资源要求，所有虚拟机申请的配置带宽相同，P可以由少量输入数据估计得到，d是用户提 出的服务质量要求。云计算平台运营商可以利用b、p和d之间的关系，更加灵活有效地配 置资源，以提高资源利用率。
[0095] 102:根据云计算业务的提交时间和最终期限时间，选取一个或多个样本起始时 间；其中，样本起始时间位于云计算业务的提交时间与最终期限时间之间。
[0096] 其中，虚拟数据中心内部的资源利用情况可能存在时空上的不均衡。时间上的不 均衡是指虚拟数据中心中请求到达的数量在一天之中分布不均，白天到达的请求数量比较 多，导致数据中心内部空闲资源较少；夜晚到达的请求数量较少，导致空闲资源较多。因此， 在本步骤中需要进行时间延迟，这样做的好处是在业务请求到来的高峰时段，可以缓解数 据中心中资源紧张的情况，让数据中心接受更多的业务请求。如果部分业务的P和d之间 差别足够大，我们甚至可以将部分白天递交的业务请求移到晚上再开始运行，这样不但能 缓解白天数据中心中资源紧张的情况，而且能提高晚上到达的业务请求较少时数据中心的 资源利用率。
[0097] 因此，可以选取一个或多个样本起始时间作为多个样本分类的基础，用于分别计 算每个样本在整个虚拟数据中心中各个服务器，交换机等设备的主导资源利用率，以最终 确定最优的分配方案。
[0098] 例如：用户提交的业务请求的时间为早8点，第一估计运行时间为8小时，最终期 限时间为晚8点。那么可以在早8点至晚8点之间根据各服务器在不同时间不同的负载状 况，选取早8点、9点等多个样本起始时间。
[0099] 其中，虚拟数据中心中至少包括四个层，分别为：核心层、汇聚层，接入层以及服务 器层。其中，核心层中的设备为交换机，汇聚层中的设备为交换机，接入层中的设备为交换 机，服务器层中的设备为服务器。
[0100] 接入层中的交换机为直接与服务器相连的交换机，汇聚层中的交换机为与接入层 中的交换机相连的交换机，并且汇聚层中的交换机并不与服务器存在直接连接。核心层中 的交换机为与汇聚层中的交换机相连的交换机，并且核心层中的交换机并不与接入层交换 机或者服务器存在直接连接。
[0101] 其中，交换机用于各个服务器之间的数据进行数据的转发；服务器用于承载各个 虚拟机执行云计算业务。
[0102] 103:根据第一估计运行时间，预设的弹性因子以及最终期限时间与提交时间的时 间差，计算云计算业务的第二估计运行时间。
[0103] 虚拟数据中心接收到业务请求的时刻为t，第一估计运行时间为p，最终期限时间 d与接收到业务请求的时刻t之间的时间为q。为了防止用户错误地低估业务的运行时间， 影响数据中心中其他业务的资源调度分配，因此引入一个弹性因子丫，将P的时间进行延 长至多，这样能防止由于业务的运行时间被低估影响到数据中心中其他业务的资源调度与 分配。
[0104] 其中，将p进行延长操作的计算方式可以为：
[0105；
[0106] 其中，min(a,b)为选取a和b中的最小值。其中，多为第二估计运行时间
[0107] Y表示的是云计算服务商能够容忍的运行时间最大低估因子，由于可以在业务完 成之后立即释放业务占用的资源，因此，业务运行时间被高估对资源调度与分配的影响较 小。
[0108] 104:根据第二估计运行时间，配置带宽以及最终期限时间与样本起始时间的时间 差，计算样本起始时间对应的最小带宽。
[0109] 例如：第二估计运行时间|为10小时，配置带宽b为lOOMB/s，最终期限时间为当 天晚8点，样本起始时间为早8点或早9点。其中，最终期限时间与样本起始时间的时间差t'为12个小时或者11个小时。
[0110] 样本起始时间对应的最小带宽应满足：
[0111] 相应的，上例中样本起始时间8点对应的最小带宽为：12*b' = 10*100,即b'约为 83MB/s;以及上例中样本起始时间9点对应的最小带宽为ll*b'= 10*100,即b'约为91MB/ So
[0112] 105 :根据样本起始时间对应的最小带宽和配置带宽，选取样本起始时间对应的多 个样本带宽；其中，样本起始时间对应的多个样本带宽位于配置带宽与样本起始时间对应 的最小带宽之间。
[0113] 其中，接步骤104中的实例进行描述。
[0114] 配置带宽b为lOOMB/s，样本起始时间8点对应的最小带宽b'约为83MB/s，则可以 在83MB/s至lOOMB/s之间进行选取，样本带宽可以为：85、90、95等；配置带宽b为100MB/ S，样本起始时间9点对应的最小带宽b'约为91MB/S，则可以在91MB/S至lOOMB/s之间进 行选取，样本带宽可以为：93、95、97等。
[0115] 其中，步骤104和步骤105为带宽压缩的步骤。典型的数据中心网络拓扑为树形 网络拓扑，由于数据中心网络内的流量以服务器之间的流量为主，因此树形网络拓扑中靠 近根部的链路的带宽资源比靠近服务器的链路的带宽资源要更加稀缺。为了解决空间上资 源利用情况不均衡以及数据中心内部不同种类的资源之间利用情况不均衡的问题，我们并 不总是为用户提交的业务分配其请求的带宽，而是将其请求的带宽进行适当的压缩后再将 业务放入数据中心中运行。由于数据中心中业务请求的带宽资源往往高于数据中心网络能 提供的带宽资源，这样做的第一个好处是能使虚拟机资源与链路带宽资源之间的利用率比 较均衡，让数据中心接受更多的业务请求。同时，进行带宽压缩可以让分配给同一个业务的 虚拟机在网络拓扑中的分布更加集中，缓解网络拓扑中顶层链路带宽资源紧缺的情况，减 少全网中带宽资源的消耗，最终提高全网资源利用率。
[0116] 106:根据样本起始时间对应的多个样本带宽和虚拟机数量，选取多套服务器分配 方案；服务器分配方案中包括承载每个虚拟机的服务器，样本带宽以及样本起始时间。
[0117] 其中，选中的服务器必须满足以下条件：服务器中可承载的虚拟机数量未达到最 大值，且剩余可用出口带宽要大于样本带宽。
[0118] 服务器分配方案可以为：将多个虚拟机配置在同一个服务器中；也可以一个服务 器中配置一个虚拟机；也可以多个虚拟机配置在同一个服务器中，其他的多个虚拟机分别 设置多个服务器，每个服务器中配置一个虚拟机。
[0119] 107:计算每套服务器分配方案中各服务器在每个指定时间点的第一主导资源利 用率。
[0120] 在上述搜索合适的时间延迟量和带宽压缩量的过程中，考虑到虚拟数据中心中存 在不同种类的资源，为了比较不同方案的优劣，需要设计合理的综合评价指标对某一特定 的资源分配方案下不同资源的利用率进行综合评估，这个指标就是主导资源利用率。
[0121] 在本发明实施例中，只考虑为树型拓扑结构的数据中心网络设计主导资源利用率 指标，分别为服务器、交换机和整个网络定义了主导资源利用率指标。对于服务器而言，假 设一台服务器i上最多能同时运行叫台虚拟机并且在当前时间t已经同时运行了m' lit台 虚拟机，服务器与网络连接的链路上可用的带宽为Zl，当前已经使用的带宽为z'lit，那么这 台服务器在当前时间的主导资源利用率为％ = 即在每台服务器中计算资 "h二， 源利用率和带宽资源利用率中选取较大者作为这台服务器的主导资源利用率。
[0122] 综上，可得树形拓扑网络中每台服务器的主导资源利用率为％ =￡^1。
[0123] 在本发明实施例中，需要计算每套服务器分配方案对应的每台服务器从每个运行 起始时间开始在每个指定时间点的主导资源利用率。其中，该主导资源利用率需要根据服 务器分配方案模拟运行本次的业务，以及其他业务得到各个指定时间点上各个服务器的主 导资源利用率。另外，截止时间为各服务器中全部任务运行完毕的时间，指定时间点可以为 每个整点时间。
[0124] 相应的，在本步骤中计算每套服务器分配方案从每个运行起始时间开始各服务器 完成全部任务时在每个指定时间点的第一主导资源利用率的过程可以由以下步骤进行实 现：
[0125] 获取每套服务器分配方案各服务器在每个指定时间点运行的虚拟机的数量，最大 承载虚拟机的数量，在每个指定时间点的已使用带宽以及可用总带宽；
[0126] 根据每套服务器分配方案中各服务器在每个指定时间点运行的虚拟机的数量，最 大承载虚拟机的数量，计算每套服务器分配方案中各服务器在每个指定时间点的虚拟机资 源利用率；
[0127] 根据每套服务器分配方案各服务器在每个指定时间点的已使用带宽以及可用总 带宽，计算每套服务器分配方案中各服务器在每个指定时间点的的带宽资源利用率；
[0128] 在虚拟机资源利用率和带宽资源利用率中选取最大的数值，确定为每套服务器分 配方案中各服务器在每个指定时间点的第一主导资源利用率。
[0129] 其中，每个服务器在每个指定时间点都会对应一个第一主导资源利用率，将每个 服务器的全部第一主导资源利