靳雯婷（北京市中關(guān)村中學(xué)）

1 概述

云計(jì)算是一種便利的、按需訪問資源的使能能力[1]，是當(dāng)前信息化建設(shè)中的熱點(diǎn)，世界主要國家、知名IT廠商和服務(wù)商紛紛投入巨資建設(shè)云計(jì)算中心，期望在云計(jì)算發(fā)展熱潮中引領(lǐng)風(fēng)尚。公有云[2]通常指第三方服務(wù)商為眾多租戶提供云服務(wù)。云計(jì)算供需雙方（即云服務(wù)商和租戶）的價(jià)值實(shí)現(xiàn)和收益保障是云計(jì)算運(yùn)營與管理的根本問題之一，為此，應(yīng)深入研究如下問題：

（1）供需雙方的價(jià)值目標(biāo)；

（2）云服務(wù)的計(jì)價(jià)問題；

（3）服務(wù)商的資源調(diào)度問題。

云計(jì)算資源調(diào)度基準(zhǔn)包括最優(yōu)跨度、服務(wù)質(zhì)量、性能、經(jīng)濟(jì)收益四種，調(diào)度算法是基于調(diào)度基準(zhǔn)的尋優(yōu)算法，目前調(diào)度算法以考慮云服務(wù)商收益為主，側(cè)重于尋優(yōu)調(diào)度算法（如各種智能算法）的數(shù)學(xué)細(xì)節(jié)，對供需雙方的關(guān)系考慮不足，調(diào)度基準(zhǔn)和調(diào)度尋優(yōu)方法參見參考文獻(xiàn)[3]～[10]。

2 供需雙方的價(jià)值目標(biāo)

2.1 供需雙方的服務(wù)關(guān)系

服務(wù)是在組織和顧客之間需要完成至少一項(xiàng)活動的組織的輸出，服務(wù)具備無形、購買與消費(fèi)同步、需要顧客體驗(yàn)等特性。Dorothy建立的經(jīng)濟(jì)模型中，服務(wù)處于經(jīng)濟(jì)活動的中心[11]，云服務(wù)也應(yīng)具備這些特點(diǎn)，租戶、云服務(wù)、云計(jì)算資源之間的對應(yīng)關(guān)系見圖1。

圖1 租戶、云服務(wù)和資源對應(yīng)關(guān)系

在付出購買成本的情況下，租戶主要關(guān)注業(yè)務(wù)流程的運(yùn)作情況以及相應(yīng)運(yùn)營績效，期望價(jià)值高的業(yè)務(wù)活動優(yōu)先占用云服務(wù)；服務(wù)商將資源分配給級別高的租戶，在同等資源成本的條件下，期望提高資源利用率，且優(yōu)先分配給級別高的租戶，以獲得更多的收益，供需雙方的聯(lián)系紐帶是云服務(wù)及服務(wù)級別協(xié)議（SLA）。然而，租戶的業(yè)務(wù)活動級別與云服務(wù)商的租戶級別很可能不一致，因此，需要兼顧租戶業(yè)務(wù)優(yōu)先級和云服務(wù)商收益優(yōu)先級，建立均衡供需雙方收益的調(diào)度算法。SLA是雙方靜態(tài)關(guān)系的體現(xiàn)，而雙方的動態(tài)關(guān)系則通過資源調(diào)度來體現(xiàn)和協(xié)調(diào)。

2.2 租戶的價(jià)值目標(biāo)

企業(yè)運(yùn)作于流程之上，研究企業(yè)運(yùn)營績效就必須深入業(yè)務(wù)流程，流程[12]是利用輸入實(shí)現(xiàn)預(yù)期結(jié)果的相互關(guān)聯(lián)或相互作用的一組活動。業(yè)務(wù)流程運(yùn)營最基本的績效指標(biāo)包括流轉(zhuǎn)率V、庫存S、流轉(zhuǎn)時(shí)間或流轉(zhuǎn)周期T，其他綜合指標(biāo)包括產(chǎn)能、產(chǎn)能利用率、關(guān)鍵路徑、流-時(shí)效率、最小庫存、安全庫存等[13]。以這些指標(biāo)為基礎(chǔ)，可以擴(kuò)展到成本、收入、客戶滿意度等指標(biāo)。

租戶的期望是增加收入，降低成本，針對所購買的云服務(wù)，在不優(yōu)化業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)模式的情況下，有如下要求：

（1）期望云服務(wù)中斷時(shí)間越大越好，當(dāng)出現(xiàn)各種情況導(dǎo)致的中斷，應(yīng)快速通過資源調(diào)度獲取資源，恢復(fù)運(yùn)行，降低因中斷導(dǎo)致的業(yè)務(wù)損失；

（2）在等待獲取資源時(shí)，租戶優(yōu)先級越高越好，以降低資源等待時(shí)間，盡快讓業(yè)務(wù)進(jìn)入運(yùn)營狀態(tài)，提高正常運(yùn)營時(shí)間；

（3）在滿足業(yè)務(wù)運(yùn)營績效的情況下，云服務(wù)成本越多越好，這與云服務(wù)計(jì)價(jià)模式及購買規(guī)模相關(guān)。

2.3 云服務(wù)商的價(jià)值目標(biāo)

云服務(wù)商的收益由其投入成本和租費(fèi)之差決定，在人員和管理成本一定的情況下，資源成本構(gòu)成和服務(wù)產(chǎn)出構(gòu)成的關(guān)鍵因素見圖2。

圖2 資源成本構(gòu)成和服務(wù)產(chǎn)出構(gòu)成的對應(yīng)關(guān)系

服務(wù)產(chǎn)出計(jì)算中，資源有效利用率是重要的評價(jià)因素，在租費(fèi)相同的情況下，資源有效利用率低的表明云計(jì)算資源的產(chǎn)能未得到有效利用，還可進(jìn)一步挖掘租戶，提高利用率，增加收入。

對資源有效利用率，期望通過調(diào)度管理，確保同一資源，在安全、可用的前提下：

（1）有效利用率盡可能高；

（2）盡可能被高級別的租戶占用。

2.4 供需雙方的價(jià)值視角

綜合供需雙方的價(jià)值目標(biāo)，在資源調(diào)度中，應(yīng)兼顧雙方的價(jià)值視角見圖3。

在實(shí)際運(yùn)營中，服務(wù)商需要針對租戶的租用和費(fèi)用情況，建立租戶級別、確定需求優(yōu)先級，盡量讓高級別租戶優(yōu)先占用資源，實(shí)現(xiàn)預(yù)期的收益目標(biāo)。租戶的經(jīng)營決定了其業(yè)務(wù)級別，租戶需要將業(yè)務(wù)級別高的關(guān)鍵業(yè)務(wù)活動優(yōu)先占用云服務(wù)商提供的資源，并及時(shí)度量業(yè)務(wù)績效，確定服務(wù)SLA是否滿足業(yè)務(wù)績效要求。

3 公有云計(jì)價(jià)模式

目前云計(jì)算的計(jì)價(jià)模式[14]包括如下三種：

（1）分級計(jì)價(jià)：按服務(wù)實(shí)例不同級別配置（如CPU）的單位時(shí)間費(fèi)率與時(shí)長計(jì)費(fèi)；

（2）單位計(jì)價(jià)：按用戶實(shí)際資源使用量及單位使用費(fèi)率計(jì)價(jià)；

（3）訂閱式計(jì)價(jià)：按用戶數(shù)、使用時(shí)長及單個(gè)用戶時(shí)間費(fèi)率計(jì)價(jià)。

Amazon EC2、微軟Azure computer VM是典型的分級計(jì)價(jià)，云存儲和數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)通常是單位計(jì)價(jià)，微軟Azure Commitment計(jì)費(fèi)方案，cloudEX-彈性計(jì)算云服務(wù)的包時(shí)計(jì)費(fèi)等均為預(yù)定式計(jì)價(jià)。

三種計(jì)費(fèi)模式所包含的計(jì)費(fèi)決定性因素包括：

（1）運(yùn)行示例類型：指計(jì)算資源、存儲資源、網(wǎng)絡(luò)資源等被租戶占用的資源實(shí)例；

（2）數(shù)據(jù)傳輸帶寬；

（3）存儲量；

（4）存儲操作量：指對存儲的讀寫等操作數(shù)量和頻率；

（5）對實(shí)例的使用時(shí)間長度；

（6）單位資源費(fèi)率，如1M帶寬的費(fèi)用。

4 公有云資源調(diào)度

4.1 調(diào)度問題描述

為使租戶專注于業(yè)務(wù)運(yùn)營，本文考慮SaaS模式的公有云資源調(diào)度問題。為簡化問題，假設(shè)網(wǎng)絡(luò)和存儲資源的調(diào)度可以隨時(shí)滿足業(yè)務(wù)需求，僅針對服務(wù)器VM討論資源調(diào)度問題。當(dāng)出現(xiàn)租戶業(yè)務(wù)運(yùn)營管理異常、業(yè)務(wù)操作故障、云服務(wù)故障，以及新租戶進(jìn)入搶占資源等情況下，云服務(wù)商需要資源調(diào)度，滿足各方需求。

云計(jì)算資源調(diào)度問題描述：

（1）一個(gè)云服務(wù)商具備M個(gè)虛擬機(jī)資源；

（2）云服務(wù)商服務(wù)于N個(gè)租戶，每個(gè)租戶可能具備K個(gè)任務(wù)，M＜N·K；

（3）實(shí)際運(yùn)行中，租戶的每個(gè)任務(wù)可能會分解為若干個(gè)子任務(wù)；

（4）考慮云服務(wù)商和租戶的利益，建立調(diào)度基準(zhǔn)，包括：

a）建立云服務(wù)商的調(diào)度基準(zhǔn)（可能是多個(gè)目標(biāo)指標(biāo)的組合）；

b）針對每個(gè)租戶選擇合適的調(diào)度基準(zhǔn)；

（5）結(jié)合每個(gè)租戶的調(diào)度基準(zhǔn)，考慮服務(wù)商的調(diào)度基準(zhǔn)，形成互為約束條件的最優(yōu)目標(biāo)和優(yōu)化方程；

（6）選擇求取最優(yōu)值的算法，結(jié)合最優(yōu)目標(biāo)，持續(xù)執(zhí)行資源調(diào)度計(jì)算和資源分配。

4.2 考慮供需雙方利益的調(diào)度算法

（1）假設(shè)：

a）某租戶復(fù)雜業(yè)務(wù)（如ERP）租用公有云的SaaS；

b）業(yè)務(wù)績效指標(biāo)是某一個(gè)工作周期內(nèi)（通常為1天）的業(yè)務(wù)處理單據(jù)數(shù)量SM；

c）業(yè)務(wù)活動Ai因中斷需要等待分配資源。

（2）租戶最優(yōu)資源需求

式中：

TPLN——該工作周期內(nèi)規(guī)劃可用時(shí)間，如8小時(shí)；

Δt——由于各種原因?qū)е碌臉I(yè)務(wù)中斷時(shí)間；

VM——一個(gè)工作周期內(nèi)的平均流轉(zhuǎn)率。

在相對穩(wěn)定的運(yùn)營階段，TPLN、VM是固定值，因此，式（1）的最大值取決于中斷時(shí)間的最小值，即需求取：minΔt

式中：

DTAi——業(yè)務(wù)活動Ai在通過調(diào)度獲取資源的等待時(shí)間；

WTAi——業(yè)務(wù)活動Ai獲取資源后在就緒隊(duì)列中的等待時(shí)間；

RTAi——業(yè)務(wù)活動Ai使用資源運(yùn)行后恢復(fù)到中斷前狀態(tài)的時(shí)間。

WTAi由租戶業(yè)務(wù)流程算法決定，RTAi由中斷后數(shù)據(jù)備份水平?jīng)Q定，二者與資源調(diào)度并無深入的關(guān)聯(lián)，因此：

式中：

LM——租戶級別；

ΔAvaM——該工作周期內(nèi)租戶可容忍的最大可用性偏差；

n——該租戶中斷的業(yè)務(wù)活動進(jìn)入資源等待隊(duì)列中的次序編號。

利用層次分析方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法可以建立DTAi與式（4）中各要素間的對應(yīng)關(guān)系，隨之可求取獲取資源的最小時(shí)間。該時(shí)間等價(jià)于獲取資源的最終次序編號m所對應(yīng)的等待時(shí)間，通常應(yīng)該小于n。次序編號m確定后，調(diào)度資源的等待時(shí)間等于前m-1個(gè)資源釋放進(jìn)入資源隊(duì)列的時(shí)間，即其他前m-1個(gè)活動資源調(diào)度的等待時(shí)間。

在中斷時(shí)間確定的情況下，SLA中的可用性偏差見式（5）：

式中：

AvaM——SLA中期望的可用性目標(biāo)指標(biāo)，通常用百分比表示，如99.9%。

（3）服務(wù)商收益

考慮服務(wù)商的收益最優(yōu)，調(diào)度算法變得更為復(fù)雜。假設(shè)在某工作周期內(nèi)，共N個(gè)租戶使用SaaS服務(wù)，服務(wù)商總收益是這N個(gè)租戶費(fèi)用之和：

式中：

RoM——某工作周期內(nèi)，云服務(wù)商總租費(fèi)；

URi——第i個(gè)租戶的費(fèi)用；

Rei, j, q——第i個(gè)租戶占用q類資源，在j級計(jì)價(jià)方式下的單位費(fèi)用；

UTj, q——使用q類資源，j級計(jì)價(jià)方式上的持續(xù)時(shí)間。

服務(wù)商總收益最大，需要將計(jì)費(fèi)級別較高的資源優(yōu)先分配于優(yōu)先級高的租戶，當(dāng)然，前提是資源滿足業(yè)務(wù)需求，且費(fèi)用在租戶期望范圍內(nèi)。

考慮服務(wù)商總收益最優(yōu)，調(diào)度算法變?yōu)椋?/p>

在實(shí)際情況下，云服務(wù)商總收益需要落實(shí)如下內(nèi)容：

a）監(jiān)視所有資源運(yùn)行狀態(tài)；

b）獲取所有租戶業(yè)務(wù)級別、業(yè)務(wù)運(yùn)行所需的資源需求、業(yè)務(wù)活動運(yùn)行時(shí)長；

c）將費(fèi)用較高的資源與租戶級別高的業(yè)務(wù)活動匹配，并保證其運(yùn)行時(shí)間；

d）若不能確保匹配關(guān)系和運(yùn)行時(shí)間，可能需要等待或調(diào)度低級別租戶所占用資源來滿足高級別租戶需要。

全局優(yōu)化調(diào)度算法具體落實(shí)可以使用各種智能算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、遺傳算法、蟻群算法等。

實(shí)際公有云調(diào)度中，調(diào)度算法還需增加云服務(wù)商資源約束和租戶容量（即業(yè)務(wù)）約束。

5 小結(jié)

本文調(diào)度算法考慮了租戶的收益，期望兼顧供需的利益，與側(cè)重云服務(wù)商利益的調(diào)度方法相比，本文算法貼近租戶業(yè)務(wù)運(yùn)營，更能體現(xiàn)云平臺集中利用資源對租戶專注業(yè)務(wù)的促進(jìn)作用，資源調(diào)度結(jié)果有助于均衡相關(guān)方利益。在實(shí)際情況中，存在租戶數(shù)可能極大、租戶的業(yè)務(wù)類型和運(yùn)營績效相差較大、租戶業(yè)務(wù)的時(shí)間敏感性強(qiáng)等問題，這些都將增加計(jì)算復(fù)雜性，降低調(diào)度效率，需要繼續(xù)深入研究。