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研究云服务中结果回收策略

来源:UC论文网2016-01-02 21:35

摘要:

摘 要 :AI规划的结果回收具有不能高效且准确地在任务库中查找出符合要求的子任务的缺点,因此无法满足信息时代下不同用户的实际服务要求。基于此,设计出基于用户需求的结果回

摘 要:AI规划的结果回收具有不能高效且准确地在任务库中查找出符合要求的子任务的缺点,因此无法满足信息时代下不同用户的实际服务要求。基于此,设计出基于用户需求的结果回收策略,该策略通过任务匹配方式将子任务按照分解时的编号顺序合理地组合在一起,不仅提高了回收效率,还满足了用户的服务需求。

关键词:云服务;结果回收;任务匹配
 

云服务是在为用户提供具有个性化需求产品成为可能的前提下诞生的,逐渐成为当前主流的服务方式。在开放的、规模宏大的网络环境中,如何将用户的服务请求提交给服务器,并以较短的时间和较少的费用来执行完成,是一个十分重要的问题。

  为了提高服务质量,满足用户需求,高效的结果回收策略就显得特别重要。由于在云服务任务分解阶段,按任务分解粒度把任务分解为多个子任务,因此任务调度后的结果是一个完整任务的众多子任务,这些子任务具有数据量大、分布较为分散等特点,因此不能满足信息时代下不同用户的实际服务要求[1]。

  1 云服务中结果回收策略

  云服务中结果回收的目的在于任务的重组,而任务重组的目的是使云服务能够满足用户的不同需求。目前并没有哪种方法是完美无缺的,只是侧重点不同。基于此,针对AI规划结果回收法不能高效且准确地在大量子任务中查找出适合的子任务这个缺点进行改进,提出一种基于用户需求的结果回收策略。该策略通过任务匹配方式将子任务按照分解时的编号顺序合理组合在一起,并且吸收了其他几种结果回收法的优点,使该策略在克服AI回收法缺点的同时,也具有动态性、灵活性、并行性以及高效性等特点,能够更好地适应云服务这种新兴服务方式。

  在实际应用中,由于用户向服务器提交的服务请求大多数表现出复杂性和规模庞大等特点,在对任务进行分解的时候就需要将这个规模庞大且复杂的任务分解为多个独立的、具有尽可能高并行度的子任务,从而提高系统的执行效率[2]。完成任务调度后必须把这些子任务组合成一个完整的、能够满足用户需求的服务,即结果回收。结果回收策略就是依据一定的需要和要求,通过各种技术把任务调度的结果进行组合。在云服务中进行结果回收,就是将任务调度后分散的子任务通过一定的方法回收为一个完整的、满足用户服务需求的任务返回给用户,确保该服务具有高效性和实用性。

  2 基于用户需求的结果回收策略

  在云计算中,服务质量QoS是衡量用户使用云计算服务满意程度的标准。云计算能够为互联网上的各类用户提供不同的服务,但由于用户的多样性,为了给用户提供高质量服务,云计算的任务必须得到合理的回收。引入用户期待函数对用户任务量的需求进行分析

  其中,

为常量,且0 <
≤1,RT为实际的任务回收量,ET为用户期待的任务量。

 

  按照QoS标准可以对任务结果回收建立完成时间、带宽以及费用这几个量化标准。

  基于用户需求的任务结果回收策略是在现有回收法的基础上提出的,它利用了动态回收法对子任务进行自动选择与绑定的同时,具有自动创建抽象过程模型的特点和能够自动找到正确子任务的特点,并且将模型驱动的回收法对组合逻辑和组合规范进行分离的特点也应用其中。基于用户需求的结果回收策略具体实现框架一般包含以下五个部分:任务处理单元、任务回收管理单元、任务库、任务匹配单元和任务执行单元。

  任务处理单元的作用主要是接收任务调度后分散的、大量的子任务,从中获取需要处理的任务;任务回收管理单元是回收策略的核心单元,主要作用是对任务处理单元获取的任务进行分析,从而生成一种符合服务需求的、高效的任务回收方案;任务库是子任务注册后形成的一个存储单元,包含了服务所需的各种各样的任务;任务匹配单元的作用是按照任务分解过程中对任务进行编号的顺序对任务进行绑定;任务执行单元最主要的作用是按照回收方案的要求执行任务[3]。

  基于用户需求的结果回收策略具体实现过程概括如下:

  任务提供者通过信息发布的方式将任务发布到注册中心,在任务库中保存注册信息,完成任务的注册过程;任务处理单元将任务调度后的子任务提交给任务回收管理单元来进行处理;根据提交过来的子任务描述,在任务回收管理单元中寻找能满足用户需求的任务回收方案,并将回收方案传递给任务执行单元;任务执行单元再将上一步中生成的回收方案传递给任务匹配单元,任务匹配单元根据不同节点上的任务描述分别绑定合适的任务,将绑定后的结果信息传递给任务执行单元;任务执行单元根据这些任务的绑定信息来调用相应的任务,并通过回收方案对任务的执行情况进行监控;最后将云服务中任务回收执行的结果返回给用户。

  3 算法仿真与结果分析

  实验环境如下。

  操作系统:Windows XP;CPU:2.70 GHz;内存:2G;开发工具:MyEclipse 8.5;CloudSim:CloudSim2.1.1;JDK:JDK1.6;Web容器:Tomcat6.0。

  J值大于0表示用户获得了比较好的回收结果,J值小于0表示用户获得的回收结果不能满足需求。显然,基于用户需求的结果回收法能够更好地满足用户对服务的需求。

  4 结 语

  本研究提出的基于用户需求的结果回收策略是一种理想的、有效的回收策略,能够满足云环境下不同用户的服务需求。该策略能够对任务调度的结果进行高效回收,在一定程度上提高云服务的质量。

  参考文献

  [1]蒋建春,汪同庆.异构多核处理器的任务调度算法[J].计算机工程与应用,2009(33):53.

  [2]Jie Tao,Holger Marten.An Intuitive Framework for Accessing Computing Clouds[J].International Conference on Computational Science,2011(04).

  [3]武彩红.基于QoS的语义Web服务组合研究[D].西安:陕西师范大学,2011.


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