【摘要】：隨著云計算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,云計算逐步走向實際應用,許多傳統(tǒng)企業(yè)正在將其應用向云服務模式遷移.云服務模式中能夠有效減小應用負載,降低服務成本的方法就是多租戶模式.在云環(huán)境下多租戶模式中如何合理安排各個租戶的服務請求,通過動態(tài)調(diào)度租戶服務請求來保障各租戶的服務質量(Quality of Service,QoS)成為了亟待解決的關鍵問題.服務請求動態(tài)調(diào)度是為了保障租戶的服務質量,提高服務提供商的資源利用率,因此,需要制定合理的調(diào)度方案來達到雙方滿意的效果.該文從服務請求的服務類型以及租戶兩方面入手,制定了多租戶服務請求動態(tài)調(diào)度策略,提出了一種以動態(tài)QoS收益值為優(yōu)化目標的服務請求調(diào)度算法,該算法能夠根據(jù)不同租戶對服務各種QoS指標的性能需求,對各種類型的多租戶服務請求按照動態(tài)QoS收益值劃分優(yōu)先級,按照優(yōu)先級進行調(diào)度,與一些常用的方式進行調(diào)度相比,能夠讓平臺處理更多重要性較高的服務請求,從而使平臺整體的動態(tài)QoS收益值更高.
[Abstract]:With the development of cloud computing industry, cloud computing is gradually moving towards practical application, and many traditional enterprises are migrating their applications to cloud service model. The method of reducing application load and service cost in cloud service mode is multi-tenant mode. How to arrange the service request of each tenant reasonably in the multi-tenant mode under the cloud environment and how to ensure the quality of service (Quality of Service,QoS) of each tenant through the dynamic scheduling of the tenant service request have become the key problem to be solved urgently. The dynamic scheduling of service requests is to ensure the quality of service of the tenants and improve the resource utilization of service providers. Therefore, it is necessary to formulate a reasonable scheduling scheme to achieve satisfactory results. In this paper, the dynamic scheduling policy of multi-tenant service request is formulated from the aspects of service type and tenant, and a service request scheduling algorithm based on dynamic QoS revenue is proposed. The algorithm can prioritize and schedule various types of multi-tenant service requests according to the dynamic QoS revenue value according to the performance requirements of different tenants for various QoS indicators, compared with some common scheduling methods. It allows the platform to handle more important service requests, thus making the dynamic QoS revenue of the platform higher.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(威海)計算機科學與技術學院;
【基金】：國家科技支撐計劃項目(2014BAF07B02)資助 山東省重大科技專項項目(2015ZDXX0201B02)資助 山東省自然科學基金項目(ZR2015FM006)資助
【分類號】：TP301.6

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本文編號：2357764