云计算环境下资源需求分析与配置策略研究

吕晨怀

（中国移动通信集团 黑龙江有限公司哈尔滨分公司，黑龙江 哈尔滨 150046）

云计算环境下资源需求分析与配置策略研究

吕晨怀

（中国移动通信集团 黑龙江有限公司哈尔滨分公司，黑龙江 哈尔滨 150046）

对于云计算技术而言，其主要是从并行、网格、效用、虚拟等计算中衍化而来，是根据需求提供服务的模式。从云计算商业价值来看，为了满足用户需求，实现资源的优化配置成为云计算研究的焦点。文章结合云计算的概念，分析了基于云计算环境下的资源需求分析，并就资源优化配置策略进行了探讨。

云计算；资源需求；配置策略

云计算的诞生，改变了传统资源交付模式，并迅速成为网络时代IT产业革命及信息领域的技术新宠。云计算涵盖了各种可动态升级的资源，用户能够对此类资源进行共享，还可借助于网络进行资源访问，并无需掌握这门技术，只需结合自身资源需求，对该平台的虚拟资源进行租赁即可，因此，云计算的发展和应用前景十分广阔。但应注意的是，由于云计算需按需分配、根据用量进行付费、动态伸缩等一系列特点，因而需要制定合理、严格的资源配置策略，而云计算环境下的资源配置，一直以来都是该领域亟待解决的重大课题。

1　云计算技术概述

对于云计算而言，其内涵十分丰富，其主要指的是一种商业模式，可以借助于整合资源，为外部用户提供所需存储、计算及应用等多种服务，其甚至被称为是继水、电、气、油之后的第五大公用资源。云计算帮助用户省去了硬件的购置、维修等繁琐过程，极大地实现了资源的节约。云计算资源池所需提供的资源主要包括计算能力、网络带宽、存储空间、软硬件设施等内容。

自诞生之日起，云计算所面临的技术难题就很多，其中，资源配置是其中之一。用户希望借助于资源的科学配置策略，使用户、云资源服务商同时实现最大化利益。就很大程度而言，用户、服务商利益是冲突的，而好的资源配置应对双方利益进行均衡。当前，云计算资源提供商的研究目标包括减少数据中心的能耗、提升服务的质量及资源的利用效率等，其中，降低能耗是借助于监测服务器，对数据中心的运行、使用情况进行监测，以实现资源的优化配置，节约成本消耗。此外，提升服务质量需要结合用户满意程度，满足其海量数据的处理需求及其对CPU性能的要求，满足其存储空间等要求，因此，资源优化配置策略应注重满足用户多重需求。资源利用效率的提高，是指将虚拟机合理分配到物理服务器，实现负载的动态优化过程，需要借助于市场机制，将经济学原理运用到资源配置中，以求资源的优化配置。

2　云计算环境下资源需求分析与配置策略

本文结合云计算环境下的资源需求分析，以便为云资源的科学、高效配置策略提供合理依据。并根据分布式资源需求、响应、配置、管理架构，提出了一套弹性资源配置控制体系，实现了资源需求分析与混合资源配置策略的有机结合，为云计算用户提供了可靠的资源服务。本文所提出的云计算系统，包括多个数据中心。各数据中心之间，借助于网络实现连接，形成了整个系统。当用户将所需应用需求提交后，资源处理器会加以接收，并对其需求加以响应，将其需求发布到各数据中心，所有中心都具有一个资源配置控制系统，一旦接收到该请求，将在本数据中心内进对所需资源进行搜索、匹配、返回，再借助于控制系统，将所需资源递交给处理器，最终传送给用户。

2.1 云资源弹性配置系统的搭建

本文所构建系统中，数据中心为核心，提供了资源的科学配置，其主要包括三大模块：监控、预测、配置模块。其中，监控模块提供云计算运行状态的监控等功能，并采集资源使用状态信息。预测模块借助于监控模块所收集数据，就下一时间段之内的云资源负荷加以科学预测。配置模块负责根据所采集的资源负荷值及下一时间段内的资源负荷值，对二者进行综合分析，并制定科学的配置策略，实现云资源的合理利用。

2.2 云资源需求分析

本文所构建的配置控制系统属于闭环式系统，其中，待处理资源的请求队列模型采用的是G/G/N 排队模型。对于VM资源请求服务率而言，其主要服从于Poisson分布。其中，本文所设定的N值不确定，随着云资源负荷的变化进行动态调节，若没有得到处理，则该请求会被延迟处理。当配置模块接收到来自监控模块所提供的负荷量数据及由预测模块所提供的下一时间段的云资源需求变化数据之后，会根据二者数据，进行基于主动控制、被动反应相结合的弹性资源配置策略研究，通过提前获取所需资源，对空闲资源进行延后释放，以便为用户提供所需的云资源、确保服务的质量，并减少不必要的资源消耗，确保系统运行的可靠性。较被动反应配置策略不同，本文所提出策略是通过提前增加用户所需资源，来确保下一时间段内的资源需求，保障资源量的充足性，减少资源短缺、供给滞后等问题。此外，本文策略还通过延后释放空闲资源，考虑到了云资源需求的不确定性因素，对用户需求激增时资源不足的情况起到了很好的缓冲作用。

2.3 配置策略有效性的评估与结果分析

为了对本文所提出弹性资源配置策略的有效性进行科学评估，本文借助于Google云计算平台所提供的数据信息，作为本次评估实验的数据，根据文献研究中所提到的基于被动反应的资源配置策略，就资源配置策略的性能分别进行对比。借助于不同时间段之内，资源配置的过剩量OP，每分钟的资源配置平均过剩量OP'，不同时间段之内，资源配置的不足量UP，以及每分钟资源配置平均不足量UP'，以不同时间段之内，提供服务的虚拟机平均数量值N，作为相应的评价指标。在仿真过程中，对参数值K进行设置，将其设为5，结合Poisson分布情况，将每秒服务请求到达率λ分别进行设置，即100，200，300，400，这样可以获取不同虚拟机的服务效率，这样既可对结果进行评价。根据对比结果可知，本文所提供的弹性资源配置策略，在OP，OP'值方面，均要优于基于被动反应的资源配置策略，这同弹性云资源配置策略所采用的“提前准备”“延后释放空闲资源”密切相关，极大地保障了元计算资源的供给量，并实现了对元计算资源需求变化情况的有效应对，避免出现资源不足、短缺等问题，这方面在UP，UP'值等的表现极为显著。而基于被动反应的资源配置策略，其供给短缺情况及不足量要远超弹性资源配置策略，是主要是由于其在资源供给过程中存在反应延迟问题，难以跟上用户资源需求的变化状况。对于云计算环境下，用户资源供给短缺是十分危险的，会直接引发服务质量的迅速降低，对运营商经济带来巨大的损失，甚至可能引发服务器的瘫痪，致使系统数据中心发生崩溃。

为此，本文所提出了面向弹性控制的新型云资源优化配置策略，能够更好地适应云计算环境，为资源的优化配置提供依据和保障，不仅有助于提高服务的质量，还极大地保障了云计算系统运行过程的稳定性、可靠性，实现了资源的合理、科学使用。

3　结语

云计算环境下，资源需求分析与配置所牵涉的问题十分广泛，包括资源的表示、资源组织、发现、资源匹配、调度、资源配置、监控等一系列过程。而本文所研究的问题，仅仅涉及资源需求分析、配置方法策略等内容，这些对于确保云计算系统运行过程的稳定性，实现资源的高效利用，提供优质服务，促进云基础设施建设、完善服务、提升运营商利润，乃至整个系统的节能降耗、绿色计算等方面，都具有一定的积极意义，可以这样说，云资源配置已经成为云计算系统的核心内容，也是未来该领域的研究热点。

［1］华夏渝，郑骏，胡文心.基于云计算环境的蚁群优化计算资源的分配算法［J］.华东师范大学学报（自然科学版），2010（19）：190-194.

［2］刘永，王新华，邢长明，等.云计算环境下基于蚁群优化算法的资源调度策略［J］.计算机技术与发展，2011（9）：193-195.

［3］李志洁，程春田，李慧贤，等.一种基于效用函数的网格资源分配策略［J］.计算机工程，2011（21）：210 -222，331.

Reasearch on resource requirement analysis and confguration strategy in Cloud computing environment

Lv Chenhuai
（Harbin Branch of China Mobile Communications Group Heilongjiang Co.， Ltd.， Harbin 150046， China）

For Cloud computing technology， it is mainly derived from parallel， grid， utility， virtual computing， which is a model providing service according to the demand. In terms of the business value of calculating， in order to meet the needs of users， optimizing the allocation of resources has become the focus of the Cloud computing. Combining with the concept of Cloud computing， this paper analyzes the resource requirements based on the Cloud computing environment， and discusses the strategy of resource optimization.

Cloud computing； resource requirements； confguration strategy

吕晨怀（1983— ），男，黑龙江哈尔滨，工程师；研究方向：通信网络与云计算。