基于云平台SLA监视的混合制排队系统

孙　亮, 陈宏伟

(湖北工业大学 计算机学院，武汉 430068)



基于云平台SLA监视的混合制排队系统

孙亮, 陈宏伟

(湖北工业大学 计算机学院，武汉 430068)

[摘要]云平台SLA监视是云服务代理中的一个重要功能。云平台SLA监视涉及三个角色，即云用户、云服务代理和云市场，并由云服务代理完成最终实现云平台的SLA监视功能。在这种情况下，应用排队论来实现SLA监视，本文将提出适合SLA监视的排队系统，研究用于云平台SLA监视的混合制排队系统，最终实现云用户排队和云服务代理处理。

[关键词]云平台；云服务代理；服务等级协议；监视；排队论

云平台SLA管理[1-3]具有比较重要的研究意义，可以通过代理的方式实现，并且涉及到很多管理内容，而SLA监视[4-5]是其中的一个重要功能。本文正是从帮助优化云用户和云供应商之间服务关系的云服务代理出发，具体研究云服务代理的体系结构，在此基础上，将排队引入到云平台SLA 监视的研究中。

用户依据其自身的资源请求，他们需要将服务需求应用于由多个云服务供应商组成的云市场，并通过云平台SLA监视处理这些需求。云平台需要对 SLA 进行监控、评估等管理，并根据评估结果对云资源进行优化。对云平台中虚拟资源的分配优化管理将会提高服务的高效性。不同SLA标准的服务可能提供相同的功能给用户，SLA的自动化管理就显得非常重要。考虑到云平台的SLA管理问题，排队论[6-7]有利于解决其SLA监视问题。

1云平台的SLA监视功能

对于由多个云服务供应商组成的云市场而言，云服务代理扮演着重要角色，将处理云用户的资源请求。需要资源的云用户根据自己的资源需求向云市场提出服务申请，云服务代理会处理这些请求分配处理。

图 1　云服务代理的云平台SLA监视模块

如图1所示，云服务代理的云平台SLA监视模块，利用SLA协商的博弈方法制定云服务供应商与云用户之间的SLA文档，通过分发，作为云服务代理SLA性能指标监视(包括等待时间、响应时间和利用率等)的依据。

图 2　云平台SLA监视的工作流程图

如图2所示，云平台SLA监视涉及三个角色，即云用户、云服务代理和云市场，其中，由云服务代理完成SLA文档管理、供应与监视的工作，最终实现云平台的SLA监视功能，主要包括以下10个步骤。

1)云用户向云市场发送SLA供应请求，需要SLA供应的云用户根据自己的需求向云市场提出服务申请这个过程需要借助于云服务代理，云服务代理将处理云用户的SLA供应请求，并最终提交给由多个云服务供应商组成的云市场。

2)云服务代理的SLA文档管理功能模块处理并向SLA供应功能模块转发该SLA供应请求。

3)云服务代理的SLA供应功能模块向云市场提交SLA供应请求。

4)云市场按照云用户的SLA供应请求创建服务资源，并将该服务ID通过响应报文返回云用户。

5)云用户发送SLA监视请求，需要SLA监视的云用户根据自己的需求向云市场提出服务申请这个过程需要借助于云服务代理，云服务代理将处理云用户的SLA监视请求，并最终提交给由多个云服务供应商组成的云市场。

6)云服务代理的SLA监视功能模块向云市场提交SLA监视请求。

7)云市场按照云用户的SLA监视请求，查询QoS参数值，并将QoS参数值通过响应报文返回云用户。

8)云用户发送SLA终止请求，需要SLA终止的云用户根据自己的需求向云市场提出服务申请这个过程需要借助于云服务代理，云服务代理将处理云用户的SLA终止请求，并最终提交给由多个云服务供应商组成的云市场。

9)云服务代理的SLA文档管理功能模块处理并向云市场提交终止SLA请求。

10)云市场按照云用户的SLA终止请求，释放服务资源，并发送响应报文，最终终止SLA。

在如图2所示的云平台SLA监视的工作流程中，有限的云服务代理要处理大量云用户对云市场中云服务供应商的服务请求，必须解决云用户排队和云服务代理处理问题。因此，考虑应用排队论，提出适合SLA监视的排队系统，研究用于云平台SLA监视的排队系统，实现云用户排队和云服务代理处理。

2云平台SLA监视的混合制排队系统

作为一门学科，排队论研究系统由于随机因素的干扰而出现排队现象的规律，简而言之，研究服务系统中排队现象随机规律。目前，排队论已经应用于云平台、计算机网络等资源共享的随机服务系统，可以用于研究解决云平台的SLA管理体系结构中的SLA监视问题。

在如图1所示的云服务代理的云平台SLA监视模块与如图2所示的云平台SLA监视的工作流程的基础之上，应用排队论，图3给出用于云平台SLA监视的排队系统，实现云用户排队和云服务代理处理。

图 3　用于云平台SLA监视的排队系统

对于如图3所示的排队系统而言，它包括三个组成部分：

1)输入过程：具体指的是云用户请求资源的规律性。例如，云用户可能是有限的，也可能是无限的，或者云用户请求资源可能是相互独立的，也可能是相互关联的。

2)排队规则：具体指的是到达此排队系统的云用户将按照怎样的规则排队，以等待云服务代理处理。

3)服务过程：具体包括云服务代理的服务机构和服务规则两部分。对于云服务代理的服务机构而言，主要有单个云服务代理、多个云服务代理并联(每个云服务代理同时为不同云用户服务)和多个云服务代理串联(多个云服务代理依次为同一云用户服务)等类型。

为了实现云平台SLA监视，当云用户的排队规则是混合制时，即云用户到达时，如果所有的云服务代理均在处理中，云用户既有等待也有损失，提出的混合制排队系统采用：

1)多个云服务代理并联(每个云服务代理同时为不同云用户服务)类型

2)先来先服务规则

由于云平台SLA监视的混合制排队系统有n个云服务代理，而系统空间为H，当云用户采用混合制排队规则时，有

(1)

(2)

如果云平台SLA监视的混合制排队系统达到平稳状态后队长的概率分布记为ph，有

(3)

其中

(4)

在此基础上，可求得云平台SLA监视的混合制排队系统的平均排队长Lq如下

(5)

另外，还可求得云平台SLA监视的混合制排队系统的平均队长Ls如下

(6)

最后，利用Little公式求得云平台SLA监视的混合制排队系统的平均逗留时间Ws和平均等待时间Wq如下

(7)

(8)

3仿真结果分析

为了验证提出的用于云平台SLA监视的排队系统，假定一个封闭网络，1个任务类(记作Class 1)，以及Class 1中的10个节点(记作Node no.1-10)。当云用户需要请求资源等待云服务代理处理时，云服务代理资源池使用Node no.1(服务速率设为4.0任务/分钟) 平均地将服务进程分配给Node no.2-10。当Class 1有500个任务，Node no.3-10的服务速率都是0.4任务时，考虑Node no.2采用不同的服务速率(从0.1到1.0、增幅为0.1)时, Node no.2的等待时间、响应时间和网络吞吐量将相应地发生变化，分别如图4至图6所示。

图 4　Node no.2服务速率对其自身等待时间的影响

图 5　Node no.2服务速率对其自身响应时间的影响

图 6　Node no.2服务速率对其自身网络吞吐量的影响

4结束语

本文给出云服务代理的云平台SLA监视模块与云平台SLA监视的工作流程，并在此基础之上，应用排队论，给出用于云平台SLA监视的排队系统，实现云用户排队和云服务代理处理。为了实现云平台SLA监视，提出的排队系统采用多个云服务代理并联类型和先来先服务规则，通过对云用户的到来和服务时间进行统计研究，提出的适合SLA监视的排队系统有利于描述云用户排队和云服务代理处理的这一排队系统，最终实现云平台SLA性能指标监视。

[参考文献]

[1]Morin J, Aubert J, Gateau B. Towards Cloud Computing SLA Risk Management: Issues and Challenges[C]. Proceeding of 45th Hawaii International Conference on System Science (HICSS), 2012:5 509-5 514.

[2] Patel K S, Sarje A K. VM Provisioning Method to Improve the Profit and SLA Violation of Cloud Service Providers[C]. Proceeding of 2012 IEEE International Conference on Cloud Computing in Emerging Markets (CCEM), 2012:2-5.

[3]Chi Y, Moon H J, Hacigumus H, et al. SLA-tree: a framework for efficiently supporting SLA-based decisions in cloud computing[C]. ACM Proceeding of the 14th International Conference on Extending Database Technology, 2011:129-140.

[4]Vilaplana J, Solsona F, TeixidóI, et al. A queuing theory model for cloud computing[J]. The Journal of Supercomputing, 2014, 69(1):492-507.

[5]Bacigalupo D A, Hemert J V, Chen X, et al. Managing dynamic enterprise and urgent workloads on clouds using layered queuing and historical performance models[J]. Simulation Modelling Practice and Theory, 2011, 19(6):1479-1495.

[6]Borodin A, Kleinberg J, Raghavan P, et al. Adversarial queuing theory[J]. JOURNAL OF THE ACM, 2001, 48(1):13-38.

[7]Giambene G.Queuing Theory and Telecommunications: Networks and Applications[M]. Springer Press, 2005.

[责任编校： 张岩芳]

A Mixed Queuing System of SLA Monitoring Based on Cloud Platform

SUN Liang，CHEN Hongwei

(SchoolofComputerScience,HubeiUniv.ofTech.,Wuhan430068,China)

Abstract：The SLA monitoring based on cloud platform is an important function of cloud service brokers. In this paper, SLA monitoring involves three roles, namely cloud users, cloud services and cloud market brokers, and the cloud service brokers completes the final cloud platform SLA monitoring function. In this case，application of queuing theory achieves SLA monitoring. This paper will propose a queuing system for SLA monitoring, research a mixed queuing system for cloud platform SLA monitoring, which ultimately achieves the queuing of cloud users and the process of cloud service brokers.

Keywords：cloud computing；cloud service broker；Service Level Agreement； Monitoring；queuing theory

[中图分类号]TP393.028

[文献标识码]：A

[文章编号]1003-4684(2016)01-0067-04

[作者简介]孙亮(1990-)， 男， 湖北洪湖人，湖北工业大学硕士研究生，研究方向为云计算[通讯作者] 陈宏伟(1975-)，男，湖北武汉人，工学博士，湖北工业大学教授，研究方向为云计算

[基金项目]国家自然科学基金(61170135，61202287，61440024)，湖北省自然科学基金(2013CFB020)

[收稿日期]2015-04-23