基于服务等级协议的云计算计费方法与流程

本发明涉及云计算领域，具体地，涉及基于服务等级协议的云计算计费方法。
背景技术：
：云计算是当下一种新型的网络计算模式，它通过互联网提供动态易伸缩的基于虚拟化资源的计算服务，它是计算机集群、网络和虚拟化技术发展融合的产物。云计算通常维护庞大的服务器集群，形成支撑计算服务的资源池，向上层提供中央处理器、内存、网络、磁盘等资源抽象。用户进行云计算任务，只需申请使用所需的计算资源，而无需考虑集群的具体配置。在这一模式中，云用户需要为他们所申请的计算和存储资源支付费用。国内外的大型云计算服务商都制定自己的计费标准。以亚马逊为例，其提供的AmazonEC2是一种Web服务，可以在云中提供大小可调的计算容量。AmazonEC2提供按需实例、预留实例、竞价型实例等租用付费方式。按需实例按小时支付计算容量费用，竞价型实例对空闲AmazonEC2计算容量进行竞价，预留实例可以提供容量预留，更适合使用率稳定的应用程序。总的来说，国内外云计算计费虽然形式和细节不一，但基本上都是从云计算资源出发来计算费用，即按量按时计费，并在此基础上根据特定情景来细化计费方式。随着云的大规模使用和普及，人们对云计算的需求越来越大，通过云进行处理的数据量不断攀升。然而在云计算模式中，用户对自己提交的计算任务所需的计算资源往往估量不准确。如果资源申请过少，任务的性能会受到影响，甚至会导致任务失败。因此，云用户大多选择申请超过任务最大需求量的计算资源。过度的资源申请不仅需要用户支付更多的费用，而且会导致云系统资源利用率低下，不能得到充分地利用。而在如今的云计算使用与计费模式下，过度的资源申请是云服务商无法控制的，因为资源申请的数量由用户决定，云服务商只能调度管理可控的云资源。云计算资源过度申请的根本原因在于用户需要根据计算任务的服务质量(即QoS)来申请相应的资源，但是用户对计算任务所需计算资源不甚了解，最大的影响因素是任务资源需求的多样性以及任务运行时资源需求的多变性。任务可以分为CPU密集型，I/O密集型，Network密集型，甚至混合型等等，用户如果没有这方面的专业知识，很难判断准确。同时，在愈加复杂的云环境下，为了满足多租户多资源的优化分配，云资源的管理和调度要求也越来越高，并且直接影响云计算的性能和利用率。考虑多租户、多资源等因素，以及性能隔离、异质资源组合等需求，新型的云计算使用计费模式亟待建立。目前国内外大部分的科学研究都集中在云服务商如何调度管理可控的云资源以达到高效云计算的目标，却忽略云计算使用与计费模式的弊端。实现新型的云计算使用计费模式正是本发明的出发点和创新点。本发明彻底改变目前云计算的使用计费方式，通过建立合理的资源使用计费模型，根据不同任务在不同服务质量限制下的资源需求，指导任务更好地配置资源。本发明提出一种新的云计算计费模式，能够基于不同云计算任务的服务质量进行动态定价，从而实现云用户可量化服务与价格的有效映射。技术实现要素：针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于服务等级协议的云计算计费方法。根据本发明提供的基于服务等级协议的云计算计费方法，包括如下步骤：步骤1：由用户自主选择计算任务的类型；步骤2：根据任务的类型得到任务的用户服务等级协议要求，即SLA要求；步骤3：云服务商根据任务的类型和SLA要求预估所需的云计算资源，并计算出相应的价格发送给用户确认；步骤4：若用户不接受价格，返回执行步骤1；若用户接受价格，则根据确认的价格进行计费。优选地，所述步骤1中的任务的类型由云服务商提供，且每种任务的类型均有相对应得计费实例，所述计费实例包括：计算密集型实例、内存密集型实例、磁盘读写密集型实例、混合型实例。优选地，所述步骤3中的云计算的计费公式如下：Price＝f(SLA)(1)式中，Price表示云服务价格，Preskey表示直接影响SLA的关键资源的单位价格，ai表示不同SLA要求下第i个关键资源的附加分配数量，αi表示不同SLA要求下第i个关键资源的附加定价系数，Presothers表示影响SLA的次要资源的单位价格，bi表示不同SLA要求下第i个次要资源的附加分配数量，βi表示不同SLA要求下第i个次要资源的附加定价系数，xi表示ai相对SLA的增长系数，SLA表示服务等级，yi表示bi相对SLA的增长系数，mi表示αi相对SLA的增长系数，ni表示βi相对SLA的增长系数，*表示乘法运算。优选地，ai和αi分别与SLA成正比关系，计算得出资源数量需要四舍五入取整，资源价格不取整；对于不同类型的任务，Preskey和Presothers各有不同，但mi的值应当始终大于ni，即保证关键资源的定价涨幅应当大于次要资源的定价涨幅。优选地，计算密集型实例中的PageRank任务的服务价格计算公式示例如下：Pricepagerank＝[(1+0.6SLA)]*101+0.2SLA+[(1+0.4SLA)]*81+0.1SLA+1*5(3)式中：Pricepagerank表示PageRank任务的服务价格。与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：本发明提出的基于服务等级协议(SLA)的云计算计费方法能够基于不同云计算任务的服务质量要求进行动态定价，实现云用户可量化服务与价格的有效映射。用户通过该方法不需要过度申请资源以保证服务质量，而只需要确定所需的服务等级协议(SLA)，云服务商负责分配调度相应的计算资源。此外，云服务商可以更好地调度管理计算资源，在解决用户过度申请问题的同时，很好地解决了云计算资源利用低下的问题。附图说明通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1为Hadoop平台上PageRank任务性能与资源分配的关系图2为本发明提供的基于服务等级协议的云计算计费方法的流程图。具体实施方式下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。本发明提出一种新型的云计算计费方法，不再以计算资源为计费单位，而是以服务等级协议(SLA)为计费单位。本发明提出的云计算资源使用计费模式对用户友好，并且使得云服务商拥有更大空间来高效地调度管理云资源。任务的SLA规定了任务最低需要达到的性能或者吞吐量。在其他条件不变的情况下，任务性能一般直接取决于所分配的计算资源。比如在Hadoop2.0实验平台上进行实验来直观地显示任务性能与计算资源的关系。如图1所示，实验中考虑的计算资源分为CPU和Memory两种，并一共设计9种资源配置，从(1vCPU,1GBmemory)逐步增加到(3vCPU,3GBmemory)。从整体的实验结果来看，PageRank的性能随着资源分配的增加而上升，但是会在某一点开始到达饱和，即(2,2)，即使再增加计算资源，也无法明显提高任务性能。另一方面，云计算任务大致可以分为计算密集型，磁盘I/O密集型，网络密集型，甚至混合型。计算密集型任务有图计算、视频高清编码解码，磁盘I/O密集型任务有频繁文件读写、数据库读写，网络密集型任务有频繁数据通信等。混合型任务则是有选择地结合了计算、硬盘、网络等计算模式，瓶颈资源会随着任务不同而变化。结合上述两点特性，本发明提出如下基于服务等级协议(SLA)的云计算计费方法，即云服务价格Price是云服务SLA的函数：Price＝f(SLA)(1)其中f(SLA)可以是任意形式的以SLA为基本参数的函数。为了方便理解，进行举例说明：式中，Preskey表示直接影响SLA的关键资源的单位价格，ai表示不同SLA要求下第i个关键资源的附加分配数量，αi表示不同SLA要求下第i个关键资源的附加定价系数，Presothers表示影响SLA的次要资源的单位价格，bi表示不同SLA要求下第i个次要资源的附加分配数量，βi表示不同SLA要求下第i个次要资源的附加定价系数，xi表示ai相对SLA的增长系数，SLA表示服务等级，yi表示bi相对SLA的增长系数，mi表示αi相对SLA的增长系数，ni表示βi相对SLA的增长系数，*表示乘法运算；其中ai和αi分别与SLA成正比关系，计算得出资源数量需要四舍五入取整，资源价格不取整。对于不同类型的任务，Preskey和Presothers各有不同，但mi应当始终大于ni，即保证关键资源的定价涨幅应当大于次要资源的定价涨幅。这样做的目的在于，主要资源的调控可以更大幅度地影响SLA，而次要资源的调控则是小幅度地影响SLA，因此主要资源的预留和分配占定价的主体。具体地，基于服务等级协议(SLA)的云计算计费方法的具体实施步骤如下：步骤1：用户根据提示选择计算任务类型；步骤2：用户提出计算任务的SLA要求；步骤3：云服务商根据任务类型和SLA要求预估所需的计算资源，并计算出相应的价格；步骤4：用户不接受价格，跳转到步骤1；否则，用户接受价格，开始计算任务。上述基于服务等级协议(SLA)的云计算计费方法在具体实施时，需要云服务商按照任务类型提供相应实例，例如计算密集型实例、磁盘读写密集型实例、甚至混合型实例，以便提供用户先对计算任务进行分类选择，然后根据用户服务等级协议(SLA)的要求预估所需的计算资源，继而计算给出相应的价格。如果用户不接受给出的价格，则重新提出新的SLA要求，直到用户接受某一个价格。此时，用户以当前SLA需求提交计算任务，云服务商按照对应的资源配置运行计算任务，并按约定的云服务价格索取费用，定价流程结束。为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合一个具体实施例对本发明进行详细描述。以计算密集型实例PageRank任务为例，Preskey包含CPU资源，Presothers包含内存、网络等资源。计费模式中各个参数的值如表1所示。表1：PageRank任务定价参数表1中：Prescpu表示CPU资源的单位价格，Presmemory表示内存资源的单位价格，Presnetwork表示网络资源的单位价格，xcpu表示关键资源CPU资源的附加分配数量相对SLA的增长系数，ymemory表示次要资源内存资源的附加分配数量相对SLA的增长系数，ynetwork表示次要资源网络资源的附加分配数量相对SLA的增长系数，mcpu表示关键资源CPU资源的附加定价系数相对SLA的增长系数，nmemory表示次要资源内存资源的附加定价系数相对SLA的增长系数，nnetwork表示次要资源网络资源的附加定价系数相对SLA的增长系数。其中，PageRank任务的定价计算如下：Pricepagerank＝[(1+0.6SLA)]*101+0.2SLA+[(1+0.4SLA)]*81+0.1SLA+1*5(3)式中：Pricepagerank表示PageRank任务的服务价格。SLA则分为4个等级，如表2所示。表2：PageRank任务SLASLA等级最低任务性能0400145025003550结合表1和表2，可以得到最终的对于PageRank任务的定价如表3所示。表3：基于服务等级协议(SLA)的PageRank任务计费SLA等级最低任务性能资源配置定价0400(1cpu,1mem)23.01450(2cpu,1mem)46.52500(2cpu,2mem)79.53550(3cpu,2mem)154.3以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。当前第1页1 2 3