陳斌，東一舟，毛明榮

　　(南京師范大學(xué) 信息化建設(shè)管理處,江蘇 南京 210023)

　　摘要：為評定企業(yè)級云系統(tǒng)在負載下的響應(yīng)處理能力，需要對其有直接影響的資源管理能力進行評估和預(yù)測。而這種評估的有效性在對緊急資源請求、動態(tài)負載變化、消費者并行調(diào)節(jié)等協(xié)同需求因素綜合考慮的情況下將顯得更加有效。然而，目前尚沒有對這些因素進行比較系統(tǒng)的研究報告。針對上述需求，以分層隊列和歷史建模技術(shù)為模型及實驗基礎(chǔ)，以大量數(shù)據(jù)實例為背景進行了分析。實驗結(jié)果顯示，以分層隊列模型及歷史性能建模為指導(dǎo)的新架構(gòu)可以達到70%的預(yù)測準確度。以此為基礎(chǔ)，給出了一個基于預(yù)測模型的云負載和資源管理算法。

　　關(guān)鍵詞：云計算；性能模型；分層隊列；歷史性能建模；資源管理

0引言

　　理論上講，如果能夠使得潛在企業(yè)級工作負載完成資源分配的響應(yīng)時間被預(yù)測出來，則可以增強自動化企業(yè)級資源負載分擔(dān)的系統(tǒng)能力。本文針對上述需求，從數(shù)量規(guī)模上進行分層隊列和歷史建模技術(shù)的比較，也包括了最初對它們之間聯(lián)系的認知。

　　本文主要對宿主于云環(huán)境的動態(tài)企業(yè)級系統(tǒng)進行了重點分析，定義并相應(yīng)地提供對使用歷史和分層隊列模型的指導(dǎo)原則，另外定義并調(diào)整了一個基于預(yù)測的云負載和資源管理算法。

1系統(tǒng)建模標準

　　當環(huán)境中有超過一個虛擬服務(wù)端在宿主服務(wù)端運行時，每一個虛擬服務(wù)端都會被分配一個宿主服務(wù)端資源最小百分比?；诿绹鹆_里達大學(xué)控制與信息實驗室LIU T等人提出的針對各類服務(wù)端應(yīng)用接入數(shù)據(jù)庫及核心資源系統(tǒng)的分層模型的研究工作，基于隊列網(wǎng)絡(luò)的IBM Websphere（一種先進先出的隊列模式）被用于各個應(yīng)用服務(wù)端［1］。每一種服務(wù)端都可以通過時間片輪轉(zhuǎn)來處理并發(fā)的客戶端的請求。以服務(wù)級別SLA為標準進行劃分，按照工作負載量級為指標所組成的客戶端隊列，其將會把請求發(fā)送到處理系統(tǒng)。分發(fā)器由負載管理系統(tǒng)所控制，調(diào)整著應(yīng)用服務(wù)器的需求分發(fā)路線。這些管理系統(tǒng)可能使用一個預(yù)測引擎來幫助其生成決策。

2分層隊列模型的定義及實驗研究

　　分層隊列模型包含了定義一個應(yīng)用隊列網(wǎng)絡(luò)，一個該模型的近似解可以通過使用LQNS求解程序自動生成。該解決策略包括將隊列劃分為多個層級，性能指標通常包括每一個服務(wù)層級的平均響應(yīng)時間、吞吐量和信息利用率［2］。

　　本實驗創(chuàng)建了一個企業(yè)級系統(tǒng)的分層隊列模型，該模型由應(yīng)用服務(wù)層、數(shù)據(jù)庫服務(wù)層、數(shù)據(jù)庫磁盤陣列層所組成，每一層包括了一個隊列和相應(yīng)的處理器。在現(xiàn)實系統(tǒng)環(huán)境中，實驗過程規(guī)避了多種服務(wù)級別共存的無隊列延遲情況下的測量平均處理時間長的難題。

　　實驗對不同工作負載情況下參數(shù)化請求處理時間預(yù)測的準確性和資源利用率進行了測試。典型的工作負載是按照最大值來參數(shù)化一個建立的應(yīng)用服務(wù)器的。這里的Measurevalue表示共享時間的測量值，Predictedvalue表示隊列長度的預(yù)測值。預(yù)測的準確度計算公式定義如下式：

　　Accuracy=Predictedvalue－MeasurevalueMeasurevalue×100%

　　該模式可以解釋如下：在較少數(shù)量的客戶端上擁有更高的平均處理時間，這是由于規(guī)模更大的系統(tǒng)以及虛擬機請求所致。圖1顯示了在不同數(shù)量客戶端情況下，分層隊列建模參數(shù)化過程的預(yù)測準確度。

　　最大預(yù)測準確度產(chǎn)生在并行化終端數(shù)量低于130個的情況下，低于此數(shù)量則預(yù)測準確度會開始下降。這是由于非連續(xù)的平均響應(yīng)時間在客戶端數(shù)量絕對值激增的情況下增加的比率將變得最大的緣故，同時吞吐量也將達到最大。按照表1，該結(jié)果的預(yù)測準確度85%來自于新架構(gòu)。

3歷史性能建模的定義及實驗研究

　　歷史建模技術(shù)包括了實例化性能指標、按照這些指標進行處理的響應(yīng)負載度以及核心架構(gòu)這幾個方面的內(nèi)容［3］。歷史模型定義了變量和指標間的相互關(guān)系，例如線性方程或指數(shù)方程［4］。

　　MRTL=CLe(λL ×Nclient )（1）

　　MRTU=βU ×Nclient +KU （2）

　　實驗結(jié)果還顯示，雖然在本文中沒有詳細展開研究，使用一個轉(zhuǎn)換關(guān)系以解析低中或者中高階方程［5］，可以有助于提高預(yù)測準確度。MAXthr對關(guān)系模型的影響體現(xiàn)如下：

　　KL=Λ(KL)×MAXthr+C(KL)(3)

　　βL  = C(ΛL )×MAXthr Λ(βL )(4)

　　其中Λ(KL)、C(KL)、C(ΛL)、Λ(βL)這幾個量值必須依靠歷史數(shù)據(jù)進行參數(shù)化處理。對于參數(shù)化處理的中間簡潔方程這里并沒有給出［6］。該方程參數(shù)的高階方程是按照下面的方式進行計算的：以百分之x作為MAXthr的增幅或減幅，βU是按照百分之1/x進行增減幅調(diào)整的，KU在此過程中基本保持不變。

　　在模型中B對MAXthr的影響呈現(xiàn)一種線性關(guān)系，由此可以推算出MAXthr達到最大值，同時在B基礎(chǔ)上建立的服務(wù)器的吞吐量也可以達到最大值。

　　在一個基于參數(shù)化歷史性能建模模型的系統(tǒng)上進行了實驗性研究，通過實驗驗證了在第2節(jié)中所提及的實驗步驟［7］。這使得一個歷史隊列僅消耗很少一部分資源進行參數(shù)化處理，這比僅僅使用分層隊列方法作為在系統(tǒng)上進行客戶端請求響應(yīng)的處理更優(yōu)越。上述模型中的參數(shù)通過適配最小二乘法趨勢曲線進行歷史數(shù)據(jù)模擬參數(shù)化。歷史數(shù)據(jù)包括每一服務(wù)器MAXthr,以及每一個方程各自的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)點實例值［8］。

4調(diào)節(jié)云預(yù)測準確度的工作負載及資源管理算法

　　基于服務(wù)滿意度SLA的云消費者的企業(yè)級系統(tǒng)帶來兩個主要開銷。歷史和分層隊列模型的使用在本實驗中是按照如下步驟進行的。分層隊列的方法需要大量的CPU時間以完成每一個平均響應(yīng)時間的預(yù)測。

　　在實驗算法研究所使用實例上，首先使用負載轉(zhuǎn)換算法將每一個云消費者的工作負載分配到屬于其自己的共享服務(wù)器上，然后觀測所有云消費者的SLA失敗率。按照松耦合系數(shù)SLACK=1.0運行算法，對任意一個云消費者來說，共享服務(wù)端的M=0，在表2中給出。一旦負載轉(zhuǎn)換算法被用于每一個云消費者所涉及的遷移負載分配規(guī)則，則該預(yù)測平均值可以按照未產(chǎn)生SLA失敗情況下所獲取的服務(wù)器標準值作為樣本。然而預(yù)測的不準確度會隨著SLA失敗率的產(chǎn)生而提高。表2顯示了當設(shè)置了松耦合系數(shù)SLACK=1.1后對結(jié)果的明顯影響。

5模型參數(shù)化準則及比較評估

　　實驗證實了該快速參數(shù)化處理模型對維持動態(tài)企業(yè)級系統(tǒng)的預(yù)測準確度是非常有用的。模型在參數(shù)化處理后能快速檢查其準確度也同樣重要，偶爾的重復(fù)參數(shù)化處理機制也是必需的。

　　歷史建模技術(shù)是在建模工具支撐下的用于幫助收集和分析歷史數(shù)據(jù)的技術(shù)，它主要是針對專家級用戶而言。分層隊列方法也有工具支持，不同的是，無論是初學(xué)者或是有經(jīng)驗的用戶都可以使用，它的工具集包括了模型效果器、求解程序以及GUI編輯界面。在本實驗結(jié)論中，分層隊列的預(yù)測易響應(yīng)性也得到了提高，這與算法一的推論結(jié)果相吻合。通過該附加實驗結(jié)論，可以推斷收集實時歷史性能數(shù)據(jù)的前提不是必需的。

6結(jié)論

　　本研究對比性地評價了在使用云負載和資源管理系統(tǒng)條件下的分層隊列和歷史性能建模技術(shù)。下一步工作包括對云資源管理綜合性障礙、企業(yè)級云計算商業(yè)接受度以及擴展性的研究，解決這些問題以實現(xiàn)可靠而有效的企業(yè)級云計算解決方案。

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