本发明具体涉及一种面向网络负载均衡的数据中心资源调度方法，属于云计算和数据中心技术领域。
背景技术：
数据中心虚拟机部署一直以来都是云计算资源调度的基本问题，通过高效的虚拟机部署方案，可以有效地提高数据中心资源利用率，为云提供商带来更多的利润，同时为云租户提供更加可靠的服务。但是，如今随着科技的不断发展，数据中心承载了越来越多的通信密集型的应用，而且数据中心规模逐年扩大，在数据中心计算资源不断发展的情况下，网络带宽的不足成为了限制数据中心发展的瓶颈。并且，随着人们生产生活的复杂化，租户的请求也在时时刻刻发生变化，如何更好的利用有限的带宽资源，有效避免网络拥塞，为租户提供更加可靠的服务，显得尤为重要。
在已有的虚拟机部署策略中，基于其优化目标的不同，大致可以分为以降低能耗为目标的虚拟机部署和以提高服务质量为目标的虚拟机部署方案两类。例如以减少物理机能耗为优化目标或者是使网络通信开销最小化的虚拟机部署，这些部署方案均没有考虑到数据中心网络链路的使用情况，导致某些链路的负载过重出现网络拥塞，从而降低数据中心性能。
总之，针对数据中心网络拥塞问题，已有研究的侧重在于降低数据中心能耗，没有达到降低网络链路负载的目的，不能保证服务的可靠性。
技术实现要素：
本发明的主要目的在于提供一种面向网络负载均衡的数据中心资源调度方法，其可以更好的均衡网络链路的负载，最大程度地降低数据中心网络拥塞发生的可能性，提高数据中心的可扩展性，从而克服现有技术中的不足。
为实现前述发明目的，本发明采用的技术方案包括：
本发明实施例提供了一种面向网络负载均衡的数据中心资源调度方法，其包括：
(1)进行资源拓扑分析，所述的资源包括租户请求数量n、每个请求的拓扑结构；
(2)进行数据中心剩余计算资源量分析，以统计数据中心每台物理机当前的可用计算资源量；
(3)执行拓扑感知的启发式虚拟机部署策略，包括：
(3-1)对所有的租户请求按照请求的虚拟机数量做降序排列，形成待部署的请求队列q，定义i表示迭代次数，初始化i为1；
(3-2)对q中的第i个请求qi，如果存在一物理机，其剩余可用资源最佳满足qi的虚拟机数量请求，则将qi部署到该物理机上，转入步骤(3-7)；否则，转入步骤(3-3)；
(3-3)查找请求qi表示的带权无向图中的具有最小权值的边割集；
(3-4)去掉请求qi中找到的最小边割集，原图被分割为两个子图；
(3-5)对步骤(3-4)中分割后的两个子图寻找最适合的物理机，若找到相应的物理机，则把相应子图中的虚拟机部署到该物理机上，然后转入步骤(3-7)；否则，转入步骤(3-6)；
(3-6)对分割后没有部署的请求采用分治思想进行部署；
(3-7)令i＝i+1，返回步骤(3-2)，直至所有请求全部部署到物理机。
进一步地，步骤(1)中每个请求的拓扑结果以带权无向图给出，其中顶点表示虚拟机，边表示虚拟机两两之间的通信，边的权值表示两台虚拟机通信的流量大小。
进一步地，在步骤(3-6)中，所述分治思想的部署策略包括：
(3-6-1)对于切割后的某个子请求，首先找到该请求中未被分配且通信流量需求最大的顶点，即虚拟机；
(3-6-2)找到距离当前物理机最近且具有最大剩余可用资源的物理机；
(3-6-3)依次将该顶点和与之相邻的顶点部署到物理机上，直至该请求被完全部署或者该物理机剩余可用资源为空；
(3-6-4)若该请求中存在未被分配的虚拟机，则转入步骤(3-6-1)；否则结束。
进一步地，在步骤(3-6-3)中，相邻顶点的部署顺序为与当前顶点相连边的权值由大到小。
进一步地，步骤(3-6-2)中分治思想部署策略的物理机之间距离的计算方法包括：
规定处于同一个柜顶交换机下的物理机距离为1；
不在同一个柜顶交换机下，但是处于同一个汇聚层交换机下的物理机的距离为2；
既不在同一个柜顶交换机下，也不在同一个汇聚层交换机下，但是处于同一个核心层交换机下的物理机之间的距离为3。
本发明实施例还提供了一种基于拓扑感知的启发式虚拟机部署方法，其包括：
s1：对所有的租户请求按照请求的虚拟机数量做降序排列，形成待部署的请求队列q，定义i表示迭代次数，初始化i为1，其中每个请求的拓扑结果以带权无向图给出，其中顶点表示虚拟机，边表示虚拟机两两之间的通信，边的权值表示两台虚拟机通信的流量大小；
s2：对q中的第i个请求qi，如果存在一物理机，其剩余可用资源最佳满足qi的虚拟机数量请求，则将qi部署到该物理机上，转入步骤s7；否则，转入步骤s3；
s3：查找请求qi表示的带权无向图中的具有最小权值的边割集；
s4：去掉请求qi中找到的最小边割集，原图被分割为两个子图；
s5：对步骤s4中分割后的两个子图寻找最适合的物理机，若找到相应的物理机，则把相应子图中的虚拟机部署到该物理机上，然后转入步骤s7；否则，转入步骤s6；
s6：对分割后没有部署的请求采用分治思想进行部署；
s7：令i＝i+1，返回步骤s3，直至所有请求全部部署到物理机。
进一步地，在步骤s6中，所述分治思想的部署策略包括：
s6-1：对于切割后的某个子请求，首先找到该请求中未被分配且通信流量需求最大的顶点，即虚拟机；
s6-2：找到距离当前物理机最近且具有最大剩余可用资源的物理机；
s6-3：依次将该顶点和与之相邻的顶点部署到物理机上，直至该请求被完全部署或者该物理机剩余可用资源为空；
s6-4：若该请求中存在未被分配的虚拟机，则转入步骤s6-1；否则结束。
进一步地，在步骤s6-3中，相邻顶点的部署顺序为与当前顶点相连边的权值由大到小。
进一步地，步骤s6-2中分治思想部署策略的物理机之间距离的计算方法包括：
规定处于同一个柜顶交换机下的物理机距离为1；
不在同一个柜顶交换机下，但是处于同一个汇聚层交换机下的物理机的距离为2；
既不在同一个柜顶交换机下，也不在同一个汇聚层交换机下，但是处于同一个核心层交换机下的物理机之间的距离为3。
进一步地，所述的基于拓扑感知的启发式虚拟机部署方法还包括：
对无法将请求中的所有虚拟机部署到同一个物理机上的情况，采用以请求拓扑中的具有最小权值的边割集作为切割边对请求进行划分；
若划分后的请求仍旧无法达到将属于同一个子请求的虚拟机部署到同一个物理机上的目的时，则首先选择该请求中具有最大通信流量需求的虚拟机进行部署；以及
将选中的虚拟机部署到选中的物理机上。
与现有技术相比，本发明提出的一种请求资源拓扑感知的虚拟机部署方法，在保证数据中心网络通信的总开销在可接受范围内，可以有效均衡数据中心网络负载，从而降低网络拥塞发生的可能性，提高数据中心网络可靠性和可扩展性。
附图说明
图1为本发明一典型实施例中的一种系统功能架构图；
图2为本发明一典型实施例中的一种数据中心基础网络架构图。
具体实施方式
概括的讲，本发明提供的一种面向网络负载均衡的数据中心资源调度方法包括：
(1)对云租户请求资源进行分析，综合该虚拟机部署问题的难易程度，根据资源拓扑的特点以及数据中心剩余计算资源情况实施一种拓扑感知的虚拟机部署方法；
(2)拓扑感知的虚拟机部署方法，由于该问题本身是np难的，在不能保证部署方案最优的情况下，采用一种基于图论最小边割集的部署策略。
下面将结合附图及实施例对本发明的技术方案作更进一步的详细说明。
请参阅图1所示是本发明一典型实施例中涉及的系统的功能架构图。该系统至少包含用于执行排序、分割、选择、部署功能的功能组件。进一步的，该系统的功能包括：
(1)排序：对所有的租户请求按照请求的虚拟机数量做降序排列形成待部署的请求队列；
(2)分割：对无法将请求中的所有虚拟机部署到同一个物理机上的情况，采用以请求拓扑中的具有最小权值的边割集作为切割边对请求进行划分；
(3)选择：若划分后的请求仍旧无法达到将属于同一个子请求的虚拟机部署到同一个物理机上的目的时，则首先选择该请求中具有最大通信流量需求的虚拟机进行部署。
(4)部署：将选中的虚拟机部署到选中的物理机上。
在本发明的该实施例中，主要是在掌握数据中心可用剩余资源的情况下，利用云系统等接收来自租户的一系列资源请求，然后根据资源拓扑以及剩余可用资源状况，产生一种基于图论中最小边割集的拓扑感知的虚拟机部署方法。
进一步地，在初始情况下，已知系统参数可以被设定为：
n：数据中心的物理机数量，一般应为同构的物理机；
c：每台物理机可以容纳的虚拟机的数量，其中每台物理机的资源量初始化为c；
b(s,t)：物理链路s，t之间的带宽，其中s，t表示物理机或者路由器。
在明确上述3个系统参数的基础上，云系统接收用户提交的一系列资源请求，请求资源拓扑以带权无向图的形式给出，顶点数量表示该请求需求的虚拟机数量，各边权值表示虚拟机之间通信的流量大小。
在接收完所有请求之后，跳转到拓扑感知的虚拟机部署，包括：
(1)对所有的租户请求按照请求的虚拟机数量做降序排列形成待部署的请求队列q；定义i表示迭代次数，初始化i为1；
(2)对q中的第i个请求qi，如果存在某个物理机，其剩余可用资源最佳满足qi的虚拟机数量请求，那么将qi部署到该物理机上，转入步骤(7)；否则，转入步骤(3)；
(3)查找请求qi表示的带权无向图中的具有最小权值的边割集；
(4)去掉请求qi中找到的最小边割集，原图被切割两个子图；
(5)对步骤(4)中分割后的两个子图寻找最适合的物理机，若找到相应的物理机，则把相应子图中的虚拟机部署到该物理机上，然后转入步骤(7)；否则，转入步骤(6)；
(6)对分割后没有部署的请求采用分治思想进行部署。
(7)令i＝i+1，返回步骤(2)，直至所有请求全部部署到物理机。
其中，所述步骤(6)中分治思想部署策略为：
(6-1)对于某个请求或者切割后的某个子请求，首先找到该请求中未被分配且通信流量需求最大的顶点(虚拟机)；
(6-2)找到距离当前物理机最近且具有最大剩余可用资源的物理机；
(6-3)依次将该顶点和与之相邻的顶点部署到物理机上，(相邻顶点的部署顺序为与当前顶点相连边的权值由大到小)，直至该请求被完全部署或者该物理机剩余可用资源为空；
(6-4)若该请求中存在未被分配的虚拟机，则转入步骤(6-1)；否则结束。
进一步的，所述步骤(6-2)中分治思想部署策略的物理机之间距离的计算方法为：规定处于同一个柜顶交换机下的物理机距离为1；不在同一个柜顶交换机下，但是处于同一个汇聚层交换机下的物理机的距离为2；即不在同一个柜顶交换机下，也不在同一个汇聚层交换机下，但是处于同一个核心层交换机下的物理机之间的距离为3。
本发明实施例针对云数据中心网络拥塞问题，提出的该面向网络负载均衡的数据中心资源调度方法，能够最小化云数据中心网络链路的最大利用率，来达到使网络负载均衡的目的，有效减少网络热点的产生，最大程度地来减少网络拥塞发生的可能性。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。