IaaS云系统运行速率动态控制装置、系统及方法
【专利摘要】本发明公开了一种IaaS云系统运行速率动态控制装置、系统及方法，属于云计算领域，本发明旨在更改云主机的运行速率，对负载的变化做出即时的响应，从而优化系统性能和能耗，使系统兼顾高负载状况下的执行效率和低负载状况下的节能性。本发明充分考虑了云系统负载的动态波动性，通过跟踪其趋势预测系统未来的运行速度需要，并提前进行增速或减速的控制；由于剔除了历史负载数据中的异常点影响，确保了趋势预测的精确性；本发明能够根据云系统负载变化趋势，估算未来预期的负载缺口，并制定可变的控制间隔时间，避免了“控制过密”和“控制过疏”两个极端。
【专利说明】IaaS云系统运行速率动态控制装置、系统及方法
【技术领域】
[0001]本发明属于云计算领域，特别是涉及一种IaaS云系统运行速率动态控制装置、系统及方法。
【背景技术】
[0002]云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。相对于传统的软件和计算形态，云计算具有松散耦合、随需应变、成本可控、资源虚拟、异构协同等显著的优势，使其更适应现今的电子商务、柔性制造、移动互联网等应用。云计算包含两个方面的含义:一个方面是底层构建的云计算平台基础设施，是用来构建上层应用程序的基础；另一方面的含义是构建在这个基础平台之上的云计算应用程序。云计算按照服务类型可分为三类:将基础设施作为服务(IaaS，Infrastructure as a Service)、将平台作为服务(PaaS,Platform as a Service)和将软件作为服务(SaaS, Software as a Service)。IaaS云通过系统虚拟化、多处理器虚拟化、内存虚拟化、I / 0虚拟化等虚拟化技术将物理资源虚拟化成资源池，这些资源再由云计算平台进行统一的管理调度。
[0003]IaaS云中的主要计算单元一PM (Physical Machine,物理机)，在运行时会产生电能消耗，由于现今的云计算系统多运用于大规模科学计算、实时金融、在线交易、流媒体多播等高负载和高复杂度的应用，其能耗问题相对于传统的分布式计算和服务计算更加突出。此外，由于云计算多构架于广域分布的Internet上，任务请求的时间和地点分布体现出不规律性和人为偶然性，云系统的实时负载因此也更具动态波动性。由于系统负载的波峰和波谷出现时机难以预测，而系统的能耗管理策略又必须同时考虑“峰值负载时保证足够的处理速度和任务吞吐率”和“波谷负载时保证节能性”两个要求，云系统主机的动态速率管理存在很大的难度。传统的技术往往很难在高性能和低能耗间取得良好的平衡。
[0004]近年来，动态速率扩展技术(DVS, dynamic voltage scaling)在计算系统能耗管理中的重要性得到了学术界和工业界的广泛认识。DVS技术原本主要运用于计算机的中央处理器(CPU, central processing unit)中，该技术通过实时检测处理器的温度等指标来实时调整运行电压和频率，以保证系统的安全。近几年，该项技术在集群计算、大规模数据中心等领域得到了成功的应用，其基本的原理就是动态监测的主机运行负载，任务拥塞时上调运行频率，系统空闲时下调。然而，在云计算和云应用中进行DVS控制的研究还很罕见。另外，相对于集群计算和大规模数据中心，云计算上运行的业务更松散灵活，其既可是高复杂度的科学计算任务，也可是基于移动终端的超小型应用程序，由于任务负载的变化性更大，因而不能照搬已有的管理策略和算法。
[0005]现有的技术方案，主要存在以下的不足:(1)采用固定周期控制的手段。现有的方法多预先设定一个固定的间隔时间进行周期性的控制。然而，由于系统负载的动态可变性，固定间隔时间的控制策略往往难以即时的对短时间内的负载激增做出迅速响应。(2)缺乏量化趋势预测的机制。现有的技术，没有充分的对系统历史负载数据进行分析、建模和趋势预测，而多是机械的采用历史平均或最近数据作为依据进行控制决策。(3)没有考虑不同主机的差别。现有的技术将IaaS云中的各个主机一视同仁，米取同样的控制策略和控制时间间隔，而没有考虑不同主机在负载、执行效率上的差异。
【发明内容】
[0006]有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种控制合理，能够兼顾不同访问负载情况下的性能和节能需求的IaaS云系统运行速率动态控制方法。
[0007]为实现上述目的，本发明提供了一种IaaS云系统运行速率动态控制方法，包括以下步骤:
[0008]步骤1、收集IaaS云系统主机的存量任务时间信息:
[0009]收集k个已经完成的任务在IaaS云系统主机上的执行时间序列ct1; ct2,...ctk和仍在IaaS云系统主机上执行的任务已用的执行时间序列et1; et2....etm，其中m为仍在执行的任务的数量，k和m均为正整数；
[0010]步骤2、预测完成任务的执行时间:
[0011]由于实际的云系统的运行受到诸多系统因素(消息异常延迟、连接带宽变化、运算资源冲突等)和非系统因素(系统、软件和硬件的偶发失效、消息丢失等)的影响，序列中存在部分记录值明显脱离整体变化规律的情况，也就是所谓的异常点。这些点突出点不能被视为一般的常规数据进行分析和评估，而需要进行剔除。
[0012]设定已经完成的任务依次在IaaS云系统主机上的执行时间序列中，剔除了异常值干扰后的对数步长平均增量为loinc ；
[0013]计算loindeanUnCi,」|0 < i < j ^ k, yc (i, j)=0}得到已经完成的任务依次在IaaS云系统主机上的执行时间序列中的剔除了异常值干扰的对数步长平均增量；所述yc(i，j)为判断incq是否是异常点的函数，mean为集合求算数平均值的操作，inCi,」表示序列中第i和j个记录值之间形成的对数步长等效增量，所述i和j均为正整数；
【权利要求】
1.一种IaaS云系统运行速率动态控制方法，其特征在于包括以下步骤:步骤1、收集IaaS云系统主机的存量任务时间信息:收集k个已经完成的任务在IaaS云系统主机上的执行时间序列ct1; dt2，...dtk和仍在IaaS云系统主机上执行的任务已用的执行时间序列et1; et2....etm，其中m为仍在执行的任务的数量，k和m均为正整数；步骤2、预测完成任务的执行时间:设定已经完成的任务依次在IaaS云系统主机上的执行时间序列中，剔除了异常值干扰后的对数步长平均增量为loinc ；计算lolndeanUncylO < i < j≤k,yc(i, j)=0}得到已经完成的任务依次在IaaS云系统主机上的执行时间序列中的剔除了异常值干扰的对数步长平均增量；所述yc(i，j)为判断incu是否是异常点的函数，mean为集合求算数平均值的操作，inc^.表示序列中第€t| — €t|和个记录值之间形成的对数步长等效增量，所述i和j均为正整数；
2.如权利要求1所述的IaaS云系统运行速率动态控制方法，其特征在于:所述在控制的等待时间段内对IaaS云系统主机的运行速率进行控制按以下步骤进行:若动态速率扩展控制量kzl为0，在长度为dsj的时间段内，保持主机原有的运行速率；若kzl值为-1，且主机当前没有运行在最低的速率等级上，则将运行速率下调一级，并在长度为dsj的时间段内保持调整后的速率；若1?1值为-1，且主机当前运行在最低的速率等级上，则在长度为dsj的时间段内保持现有的速率；若1?1值大于零，且主机当前速率等级L加上kzl后小于等于主机最高允许的速度等级值g，则立刻将运行速率上调kzl级，并在长度为dsj的时间段内保持调整后的速率；若1?1值大于零，且主机当前速率等级L加上kzl后大于主机最闻允许的速度等级值，则立刻将运行速率上调到最闻速度等级，并在长度为dsj的时间段内保持调整后的速率；若1?1值等于零，则在长度为dsj的时间段内保持现有的速率；然后返回执行步骤1。
3.一种IaaS云系统运行速率动态控制装置，其特征在于:包括负载监测模块(1 )、控制决策模块(2)和主机速率控制模块(3);所述负载监测模块(1)的输出端连接所述控制决策模块(2 )的输入端，所述控制决策模块(2 )的输出端连接所述主机速率控制模块(3 )的输入端;所述负载监测模块(1)用于获取IaaS云系统主机的存量任务时间信息；所述控制决策模块(2)用于预测完成下一个任务的执行时间，并计算动态速率扩展控制量和执行下一次任务的控制等待时间；所述主机速率控制模块(3)用于对IaaS云系统主机的运行速率进行控制。
4.如权利要求3所述的IaaS云系统运行速率动态控制装置，其特征在于:所述负载监测模块(1)收集k个已经完成的任务在IaaS云系统主机上的执行时间序列ct1; ct2，...ctk和仍在IaaS云系统主机上执行的任务已用的执行时间序列et1;et2...etm，其中m为仍在执行的任务的数量，k和m均为正整数。
5.如权利要求3或4所述的IaaS云系统运行速率动态控制装置，其特征在于:所述控制决策模块(2)包括数据预处理单元(201)、控制量计算单元(202)和控制时机决策单元(203);所述负载监测模块(1)的第一输出端连接所述数据预处理单元(201)的输入端，所述负载监测模块(1)的第二输出端连接所述控制量计算单元(202)的第一输入端，所述负载监测模块(1)的第三输出端连接所述控制时机决策单元(203)的第一输入端；所述数据预处理单元(201)的第一输出端连接所述控制量计算单元(202)的第二输入端，所述数据预处理单元(201)的第二输出端连接所述控制时机决策单元(203)的第二输入端；所述控制量计算单元(202)的输出端连接所述主机速率控制模块(3)的第一输入端，所述控制时机决策单元(203)的输出端连接所述主机速率控制模块(3)的第二输入端；所述数据预处理单元(201)用于预测完成下一个任务的执行时间；所述控制量计算单元(202)用于计算动态速率扩展控制量；所述控制时机决策单元(203)用于计算执行下一次任务的控制等待时间；所述数据预处理单元(201)设定已经完成的任务依次在IaaS云系统主机上的执行时间序列中，剔除了异常值干扰后的对数步长平均增量为loinc ；计算loindeanUncylO < i < j≤k,yc(i, j)=0}得到已经完成的任务依次在IaaS云系统主机上的执行时间序列中的剔除了异常值干扰的对数步长平均增量；所述yc(i，j)为判断incM是否是异常点的函数，mean为集合求算数平均值的操作，incM表示序列中第€tj — €t|和个记录值之间形成的对数步长等效增量，所述i和j均为正整数；=
6.如权利要求5所述的IaaS云系统运行速率动态控制装置，其特征在于:所述主机速率控制模块(3)根据所述控制的等待时间dsj和动态速率扩展控制量kzl，在控制的等待时间段内对IaaS云系统主机的运行速率进行控制:若动态速率扩展控制量kzl为0，在长度为dsj的时间段内，保持主机原有的运行速率；若kzl值为-1，且主机当前没有运行在最低的速率等级上，则将运行速率下调一级，并在长度为dsj的时间段内保持调整后的速率；若1?1值为-1，且主机当前运行在最低的速率等级上，则在长度为dsj的时间段内保持现有的速率；若1?1值大于零，且主机当前速率等级L加上kzl后小于等于主机最高允许的速度等级值g，则立刻将运行速率上调kal级，并在长度为dsj的时间段内保持调整后的速率；若1?11值大于零，且主机当前速率等级L加上kzl后大于主机最闻允许的速度等级值，则立刻将运行速率上调到最闻速度等级，并在长度为dsj的时间段内保持调整后的速率；若1?1值等于零，则在长度为dsj的时间段内保持现有的速率。
7.—种IaaS云系统运行速率动态控制系统，包括IaaS云系统的服务器(4),其特征在于:所述IaaS云系统的服务器(4)内设置有IaaS云系统运行速率动态控制装置(5);所述IaaS云系统运行速率动态控制装置(5)包括负载监测模块(1 )、控制决策模块(2)和主机速率控制模块(3);包括数据预处理单元(201)、控制量计算单元(202)和控制时机决策单元(203);所述负载监测模块(1)的第一输出端连接所述数据预处理单元(201)的输入端，所述负载监测模块(1)的第二输出端连接所述控制量计算单元(202)的第一输入端，所述负载监测模块(1)的第三输出端连接所述控制时机决策单元(203)的第一输入端；所述数据预处理单元(201)的第一输出端连接所述控制量计算单元(202)的第二输入端，所述数据预处理单元(201)的第二输出端连接所述控制时机决策单元(203)的第二输入端；所述控制量计算单元(202)的输出端连接所述主机速率控制模块(3)的第一输入端，所述控制时机决策单元(203)的输出端连接所述主机速率控制模块(3)的第二输入端；所述负载监测模块(1)用于获取IaaS云系统主机的存量任务时间信息；所述数据预处理单元(201)用于预测完成下一个任务的执行时间；所述控制量计算单元(202)用于计算动态速率扩展控制量；所述控制时机决策单元(203)用于计算执行下一次任务的控制等待时间；所述主机速率控制模块(3)用于对IaaS云系统主机的运行速率进行控制；所述负载监测模块(1)收集L个已经完成的任务在IaaS云系统主机上的执行时间序列ct1; ct2,...ctk和仍在IaaS云系统主机上执行的任务已用的执行时间序列et1;et2....e、，其中m为仍在执行的任务的数量，k和m均为正整数；所述数据预处理单元(201)设定已经完成的任务依次在IaaS云系统主机上的执行时间序列中，剔除了异常值干扰后的对数步长平均增量为loinc ；计算loinc=mean {inc^」| 0 < i < j≤k, yc (i, j) =0)得到已经完成的任务依次在IaaS云系统主机上的执行时间序列中的剔除了异常值干扰的对数步长平均增量；所述yc(i，j)为判断incq是否是异常点的函数，mean为集合求算数平均值的操作，inCi,」表示序列中第i和j个记录值之间形成的对数步长等效增量，所述i和j均为正整数；
【文档编号】H04L29/08GK103685541SQ201310717182
【公开日】2014年3月26日 申请日期:2013年12月23日 优先权日:2013年12月23日
【发明者】李佳, 江涛, 白小燕 申请人:重庆广播电视大学