靳雯婷（北京市中關村中學）

1 概述

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

（1）供需雙方的價值目標；

（2）云服務的計價問題；

（3）服務商的資源調度問題。

云計算資源調度基準包括最優(yōu)跨度、服務質量、性能、經濟收益四種，調度算法是基于調度基準的尋優(yōu)算法，目前調度算法以考慮云服務商收益為主，側重于尋優(yōu)調度算法（如各種智能算法）的數學細節(jié)，對供需雙方的關系考慮不足，調度基準和調度尋優(yōu)方法參見參考文獻[3]～[10]。

2 供需雙方的價值目標

2.1 供需雙方的服務關系

服務是在組織和顧客之間需要完成至少一項活動的組織的輸出，服務具備無形、購買與消費同步、需要顧客體驗等特性。Dorothy建立的經濟模型中，服務處于經濟活動的中心[11]，云服務也應具備這些特點，租戶、云服務、云計算資源之間的對應關系見圖1。

圖1 租戶、云服務和資源對應關系

在付出購買成本的情況下，租戶主要關注業(yè)務流程的運作情況以及相應運營績效，期望價值高的業(yè)務活動優(yōu)先占用云服務；服務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)系紐帶是云服務及服務級別協(xié)議（SLA）。然而，租戶的業(yè)務活動級別與云服務商的租戶級別很可能不一致，因此，需要兼顧租戶業(yè)務優(yōu)先級和云服務商收益優(yōu)先級，建立均衡供需雙方收益的調度算法。SLA是雙方靜態(tài)關系的體現，而雙方的動態(tài)關系則通過資源調度來體現和協(xié)調。

2.2 租戶的價值目標

企業(yè)運作于流程之上，研究企業(yè)運營績效就必須深入業(yè)務流程，流程[12]是利用輸入實現預期結果的相互關聯(lián)或相互作用的一組活動。業(yè)務流程運營最基本的績效指標包括流轉率V、庫存S、流轉時間或流轉周期T，其他綜合指標包括產能、產能利用率、關鍵路徑、流-時效率、最小庫存、安全庫存等[13]。以這些指標為基礎，可以擴展到成本、收入、客戶滿意度等指標。

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

（1）期望云服務中斷時間越大越好，當出現各種情況導致的中斷，應快速通過資源調度獲取資源，恢復運行，降低因中斷導致的業(yè)務損失；

（2）在等待獲取資源時，租戶優(yōu)先級越高越好，以降低資源等待時間，盡快讓業(yè)務進入運營狀態(tài)，提高正常運營時間；

（3）在滿足業(yè)務運營績效的情況下，云服務成本越多越好，這與云服務計價模式及購買規(guī)模相關。

2.3 云服務商的價值目標

云服務商的收益由其投入成本和租費之差決定，在人員和管理成本一定的情況下，資源成本構成和服務產出構成的關鍵因素見圖2。

圖2 資源成本構成和服務產出構成的對應關系

服務產出計算中，資源有效利用率是重要的評價因素，在租費相同的情況下，資源有效利用率低的表明云計算資源的產能未得到有效利用，還可進一步挖掘租戶，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 供需雙方的價值視角

綜合供需雙方的價值目標，在資源調度中，應兼顧雙方的價值視角見圖3。

在實際運營中，服務商需要針對租戶的租用和費用情況，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，實現預期的收益目標。租戶的經營決定了其業(yè)務級別，租戶需要將業(yè)務級別高的關鍵業(yè)務活動優(yōu)先占用云服務商提供的資源，并及時度量業(yè)務績效，確定服務SLA是否滿足業(yè)務績效要求。

3 公有云計價模式

目前云計算的計價模式[14]包括如下三種：

（1）分級計價：按服務實例不同級別配置（如CPU）的單位時間費率與時長計費；

（2）單位計價：按用戶實際資源使用量及單位使用費率計價；

（3）訂閱式計價：按用戶數、使用時長及單個用戶時間費率計價。

Amazon EC2、微軟Azure computer VM是典型的分級計價，云存儲和數據傳輸服務通常是單位計價，微軟Azure Commitment計費方案，cloudEX-彈性計算云服務的包時計費等均為預定式計價。

三種計費模式所包含的計費決定性因素包括：

（1）運行示例類型：指計算資源、存儲資源、網絡資源等被租戶占用的資源實例；

（2）數據傳輸帶寬；

（3）存儲量；

（4）存儲操作量：指對存儲的讀寫等操作數量和頻率；

（5）對實例的使用時間長度；

（6）單位資源費率，如1M帶寬的費用。

4 公有云資源調度

4.1 調度問題描述

為使租戶專注于業(yè)務運營，本文考慮SaaS模式的公有云資源調度問題。為簡化問題，假設網絡和存儲資源的調度可以隨時滿足業(yè)務需求，僅針對服務器VM討論資源調度問題。當出現租戶業(yè)務運營管理異常、業(yè)務操作故障、云服務故障，以及新租戶進入搶占資源等情況下，云服務商需要資源調度，滿足各方需求。

云計算資源調度問題描述：

（1）一個云服務商具備M個虛擬機資源；

（2）云服務商服務于N個租戶，每個租戶可能具備K個任務，M＜N·K；

（3）實際運行中，租戶的每個任務可能會分解為若干個子任務；

（4）考慮云服務商和租戶的利益，建立調度基準，包括：

a）建立云服務商的調度基準（可能是多個目標指標的組合）；

b）針對每個租戶選擇合適的調度基準；

（5）結合每個租戶的調度基準，考慮服務商的調度基準，形成互為約束條件的最優(yōu)目標和優(yōu)化方程；

（6）選擇求取最優(yōu)值的算法，結合最優(yōu)目標，持續(xù)執(zhí)行資源調度計算和資源分配。

4.2 考慮供需雙方利益的調度算法

（1）假設：

a）某租戶復雜業(yè)務（如ERP）租用公有云的SaaS；

b）業(yè)務績效指標是某一個工作周期內（通常為1天）的業(yè)務處理單據數量SM；

c）業(yè)務活動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——該工作周期內規(guī)劃可用時間，如8小時；

Δt——由于各種原因導致的業(yè)務中斷時間；

VM——一個工作周期內的平均流轉率。

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

式中：

DTAi——業(yè)務活動Ai在通過調度獲取資源的等待時間；

WTAi——業(yè)務活動Ai獲取資源后在就緒隊列中的等待時間；

RTAi——業(yè)務活動Ai使用資源運行后恢復到中斷前狀態(tài)的時間。

WTAi由租戶業(yè)務流程算法決定，RTAi由中斷后數據備份水平決定，二者與資源調度并無深入的關聯(lián)，因此：

式中：

LM——租戶級別；

ΔAvaM——該工作周期內租戶可容忍的最大可用性偏差；

n——該租戶中斷的業(yè)務活動進入資源等待隊列中的次序編號。

利用層次分析方法、神經網絡等方法可以建立DTAi與式（4）中各要素間的對應關系，隨之可求取獲取資源的最小時間。該時間等價于獲取資源的最終次序編號m所對應的等待時間，通常應該小于n。次序編號m確定后，調度資源的等待時間等于前m-1個資源釋放進入資源隊列的時間，即其他前m-1個活動資源調度的等待時間。

在中斷時間確定的情況下，SLA中的可用性偏差見式（5）：

式中：

AvaM——SLA中期望的可用性目標指標，通常用百分比表示，如99.9%。

（3）服務商收益

考慮服務商的收益最優(yōu)，調度算法變得更為復雜。假設在某工作周期內，共N個租戶使用SaaS服務，服務商總收益是這N個租戶費用之和：

式中：

RoM——某工作周期內，云服務商總租費；

URi——第i個租戶的費用；

Rei, j, q——第i個租戶占用q類資源，在j級計價方式下的單位費用；

UTj, q——使用q類資源，j級計價方式上的持續(xù)時間。

服務商總收益最大，需要將計費級別較高的資源優(yōu)先分配于優(yōu)先級高的租戶，當然，前提是資源滿足業(yè)務需求，且費用在租戶期望范圍內。

考慮服務商總收益最優(yōu)，調度算法變?yōu)椋?/p>

在實際情況下，云服務商總收益需要落實如下內容：

a）監(jiān)視所有資源運行狀態(tài)；

b）獲取所有租戶業(yè)務級別、業(yè)務運行所需的資源需求、業(yè)務活動運行時長；

c）將費用較高的資源與租戶級別高的業(yè)務活動匹配，并保證其運行時間；

d）若不能確保匹配關系和運行時間，可能需要等待或調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)化調度算法具體落實可以使用各種智能算法，如神經網絡算法、遺傳算法、蟻群算法等。

實際公有云調度中，調度算法還需增加云服務商資源約束和租戶容量（即業(yè)務）約束。

5 小結

本文調度算法考慮了租戶的收益，期望兼顧供需的利益，與側重云服務商利益的調度方法相比，本文算法貼近租戶業(yè)務運營，更能體現云平臺集中利用資源對租戶專注業(yè)務的促進作用，資源調度結果有助于均衡相關方利益。在實際情況中，存在租戶數可能極大、租戶的業(yè)務類型和運營績效相差較大、租戶業(yè)務的時間敏感性強等問題，這些都將增加計算復雜性，降低調度效率，需要繼續(xù)深入研究。