【摘要】：云計算由于擁有強大的計算能力、高擴展性、低服務(wù)成本及易訪問性等優(yōu)點,正在成許多應(yīng)用的首先平臺。隨著用戶需求的增長與變化,云計算中心的規(guī)模也越來越大,服務(wù)模式也在變化,但與之伴隨的是能耗急劇增長,系統(tǒng)資源的配置優(yōu)化變得越來越復(fù)雜。類似于水、電之類的公用服務(wù)事業(yè),云計算的目標(biāo)也是建立一種為用戶提供計算資源的公用服務(wù)。因此,如何對云計算中的任務(wù)與資源配置進行優(yōu)化,使用戶服務(wù)質(zhì)量得到保證的同時又提高云服商的收益,已成為當(dāng)前云計算研究中的一個熱點問題。本文從能耗管理、負載平衡、定價策略及計算資源供給等幾個方面研究云計算環(huán)境下的資源配置優(yōu)化方法。針對處理性能、能耗成本在不同應(yīng)用場景下的優(yōu)化目標(biāo),及多類型虛擬機定價與分配問題,兼顧云服務(wù)商的經(jīng)濟收益與云用戶的滿意度,結(jié)合博弈理論提出了相應(yīng)的資源配置優(yōu)化策略及求解算法。本文的主要研究內(nèi)容與貢獻包括如下:本文首先研究云數(shù)據(jù)中心的能耗與性能權(quán)衡問題。我們把云計算中的負載均衡模擬為一個多服務(wù)器系統(tǒng)之間的合作博弈問題。該問題在云用戶可接受任務(wù)平均響應(yīng)時間約束下,求解云數(shù)據(jù)中心能耗最小化的任負載均衡方案。在我們的模型中,各個多服務(wù)器系統(tǒng)為博弈的參與者,它們以任務(wù)平均響應(yīng)時間最小化為目標(biāo),通過合作方式均衡負載資源的分配,使得系統(tǒng)總平均響應(yīng)時間最短。我們采用M/M/C排隊模型模擬多服務(wù)器系統(tǒng)的工作,導(dǎo)出各個參與者的效用函數(shù),基于納什競價解(NBS,Nash bargaining solution)的概念及貪心式計算資源節(jié)能供給策略,提出了一個可保證用戶處理性能的節(jié)能云數(shù)據(jù)中心任務(wù)分配算法。由于納什競價解可以求得全局最優(yōu)解,因此我們所提算法在同等能耗下,可以獲得更好的處理性能。實驗結(jié)果顯示了我們所提方法在能耗與性能兩者之間權(quán)衡的有效性。其次,我們將能耗感知的云計算資源配置問題模擬為一個Stackelberg博弈。其中,系統(tǒng)的監(jiān)控者扮演博弈中的領(lǐng)導(dǎo)者(Leader),他先行決策,在保證服務(wù)質(zhì)量的前提下通過調(diào)整系統(tǒng)資源供給,減少不必要的能耗使自己的收益最大化。與之相對的是,任務(wù)調(diào)度代理扮演博弈中的跟隨者(Followers),跟隨領(lǐng)導(dǎo)者的決策后行行動,他們以獲得最優(yōu)處理性能為目標(biāo)選擇任務(wù)放置點。在領(lǐng)導(dǎo)者給定資源配置的情況下,多個任務(wù)調(diào)度代理間的計算資源競爭行為又被模擬為一個去中心化的非合作博弈。相應(yīng)的算法被提出去實現(xiàn)我們所提的模型。此外,在我們的方法中,領(lǐng)導(dǎo)者在不同負載下的的資源供應(yīng)決策結(jié)果可先存儲在最優(yōu)資源配置表中,當(dāng)系統(tǒng)負載變化時,領(lǐng)導(dǎo)者不需再次計算,只需依據(jù)當(dāng)前負載率查表即可以獲得最優(yōu)資源配置方案。所提算法具有相對低的計算復(fù)雜度及分布式執(zhí)行特征,因此易于實現(xiàn)且有助于提高系統(tǒng)的可靠性與健壯性。通過實驗分析評估,在維持相同服務(wù)質(zhì)量的同時,可以獲得更好的節(jié)能效果。然后,我們考慮邊緣云計算(Edge cloud computing)場景下的資源優(yōu)化問題,把多個用戶間的資源競爭模擬為一個非合作博弈,用戶作為博弈的參與者,目標(biāo)是尋找合適的任務(wù)卸載策略使自己任務(wù)的平均響應(yīng)時間最小。在我們的研究中,先以排隊模型建立用戶的效用函數(shù),對所形成的博弈問題證明了納什均衡點的存在,借助于納什競價的概念求解每個用戶取得最優(yōu)目標(biāo)的任務(wù)卸載方案,最終為研究問題設(shè)計了一個低復(fù)雜計算度的分布式任務(wù)分配算法。實驗結(jié)果表明我們所提的方法,能夠較快到達納什均衡點,在任務(wù)平均響應(yīng)時間上,可以取得較好的性能。最后,我們從博弈機制設(shè)計的角度考慮了云計算環(huán)境下的多類型虛擬機分配與定價問題,提出了一個組合拍賣機制來解決該問題。為了拍賣時統(tǒng)一不同用戶的虛擬機資源請求評估差異,我們采用多屬性決策技術(shù)(Multiple criteria decision making technique)量化各類虛擬機資源。所提機制組合了兩個基本思想:一致性評估(Consensus Estimate),可以避免市場操控從而獲得近似最優(yōu)目標(biāo)收益;收益分享(Revenue Extraction),決定競價勝出者(Winner)及在勝出者間平等劃分由一致性評估所產(chǎn)生的最優(yōu)目標(biāo)收益�；谶@兩種思想,我們所提拍賣機制具有無妒忌屬性與可信屬性。在無妒忌屬性下所有用戶獲得平等對待,保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性;可信性使用戶的支配策略為報告真實價格,保證了云服務(wù)商的利益最大化。此外,我們所提機制擁有相對低的計算復(fù)雜度,特別適用于要求在短時間窗口決策的拍賣場景,如大規(guī)模云市場的虛擬機定價與分配。
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP302;O225

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