楊業(yè)令，鐘 璐，楊國才

(1.重慶工程學(xué)院計算機與物聯(lián)網(wǎng)學(xué)院，重慶 400056；2.西南大學(xué)計算機與信息科學(xué)學(xué)院，重慶 400715)

1 引言

隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)管理已經(jīng)進入了云計算的時代，云計算逐漸成為了IT行業(yè)的新發(fā)展趨勢，已經(jīng)受到了學(xué)術(shù)與工業(yè)界的廣泛關(guān)注。作為一種新型技術(shù)，能夠引導(dǎo)大量新型互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展，在云計算環(huán)境下，用戶只需要把自身的數(shù)據(jù)存儲到云端中，不再需要將自身數(shù)據(jù)儲存在自己的計算機里。云服務(wù)提供者憑借虛擬化技術(shù)、分布式計算與調(diào)度模型等方法為用戶供給軟件接口，使用戶能夠不受時間與地點限制，隨意使用任何網(wǎng)絡(luò)終端來訪問自己的數(shù)據(jù)，而用戶的損耗只是需要對服務(wù)與資源支付費用。

云計算是一種以數(shù)據(jù)中心為基礎(chǔ)服務(wù)的設(shè)施，向用戶供給所需求的不同種類的應(yīng)用服務(wù)模型。隨著企業(yè)與用戶需求的高速上升以及云服務(wù)上的高速發(fā)展，傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)中心或原來分散獨立的數(shù)據(jù)中心已經(jīng)不能支撐日新月異的業(yè)務(wù)應(yīng)用。同時在傳統(tǒng)的觀念內(nèi)，為了使數(shù)據(jù)中心中承載的業(yè)務(wù)應(yīng)用永不宕機，提升IT資源的使用率，使資源能夠按需獲取，基于多數(shù)據(jù)中心的分布式云架構(gòu)逐漸興起，這種架構(gòu)也屬于云計算環(huán)境中的一種。在云計算環(huán)境下，多數(shù)據(jù)中心的分布式云架構(gòu)內(nèi)儲存著大量的數(shù)據(jù)，其中較為常見的數(shù)據(jù)即雙通道數(shù)據(jù)，而在調(diào)度這種數(shù)據(jù)的時候，由于數(shù)據(jù)自身存在的特性，導(dǎo)致調(diào)度算法容易受到奇異性的影響，致使這種數(shù)據(jù)無法被調(diào)度或調(diào)度存在誤差的情況。

針對上述問題，提出一種云計算環(huán)境下的雙通道數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)度模型，通過分析雙通道數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)度問題，得到雙通道數(shù)據(jù)的特性，組建數(shù)據(jù)空間組織并放置空間索引，獲取云計算系統(tǒng)的雙通道數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)調(diào)度任務(wù)分化成若多個子任務(wù)，同時計算出調(diào)度任務(wù)量，隨后對任務(wù)量的極大值進行計算，以此得到代價函數(shù)與估計函數(shù)，構(gòu)建LOD(Level of Detail，層次細節(jié))模型，調(diào)整云計算系統(tǒng)的更新速度使其能夠與雙通道數(shù)據(jù)達到平衡，最后，根據(jù)上述流程組建雙通道數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)度模型，依靠該模型對數(shù)據(jù)進行調(diào)度。

2 雙通道數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)度模型設(shè)計

2.1 問題模型

2.1.1 問題描述

云計算即以數(shù)據(jù)中心為基礎(chǔ)的服務(wù)設(shè)施，向用戶供給其需求的應(yīng)用。通常來說，云計算系統(tǒng)即憑借多種分布式的數(shù)據(jù)中心形成的，而每個數(shù)據(jù)中心會依靠一百多種機架組成，所有機架一般會通過1～20個物理服務(wù)器構(gòu)成。用戶對云計算系統(tǒng)的資源申請[1]可能隨時出現(xiàn)，云計算環(huán)境下雙通道數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)度算法的任務(wù)就是調(diào)度合適的數(shù)據(jù)種類，以降低虛擬機之間的通信費用，提升用戶應(yīng)用的最大化資源利用率和性能。

較為常見的雙通道數(shù)據(jù)中心內(nèi)部結(jié)構(gòu)：最底層機架中安放物理機，所有機架中都會具有一臺頂部交換機，最底層就是與外界進行交互的路由器，最底層和最頂層之間通常都會具有多層交換裝置。期望中的安放方式，就是把用戶請求的虛擬機都放置在同一個物理機或機架內(nèi)，但是同一種機架或物理機內(nèi)并沒有充足的資源來滿足用戶的要求，并且由于用戶隨時都會產(chǎn)生請求，或因為任務(wù)完成而退出云計算系統(tǒng)，就會導(dǎo)致云計算系統(tǒng)出現(xiàn)多個資源碎片，因此用戶請求的虛擬機可能分布在多個機架或物理機內(nèi)，甚至也可能會分布在多種數(shù)據(jù)中心內(nèi)。

另外，因為云計算系統(tǒng)自身存在防災(zāi)與容錯的需求，或是用戶本身提出將虛擬機安放在多種數(shù)據(jù)中心或機架與物理機內(nèi)的需求[2]，都可能會使用戶的虛擬機不能安放在同一坐標(biāo)處。比如，用戶能夠在指定的數(shù)據(jù)中心里放置一定數(shù)量的虛擬機，以此來達到容錯的目的，或是云計算系統(tǒng)也需要對數(shù)據(jù)中心內(nèi)的虛擬機最少放置量進行限制，以此來縮減數(shù)據(jù)中心的通信流量。相同的，在存在要求的狀態(tài)下，能夠?qū)λ袛?shù)據(jù)中心與機架放置虛擬機的總量進行限制。

2.1.2 問題建模

設(shè)定R(t)表示第t個用戶的虛擬機[4]之間雙通道數(shù)據(jù)距離的最大值

(1)

那么以最小化用戶的虛擬機內(nèi)雙通道數(shù)據(jù)直徑之和，作為最優(yōu)化目標(biāo)

(2)

該最小化雙通道數(shù)據(jù)直徑之和的目標(biāo)適用于單數(shù)據(jù)中心與多數(shù)據(jù)中心的狀況。

2.2 數(shù)據(jù)空間組織構(gòu)建

數(shù)據(jù)空間組織即對雙通道的空間數(shù)據(jù)進行合理的規(guī)劃，同時組建空間索引，以提升雙通道數(shù)據(jù)的檢索速度，云計算環(huán)境下雙通道數(shù)據(jù)對象數(shù)量巨大，架構(gòu)復(fù)雜，所以在進行可視化設(shè)計中，需要對其進行剪裁，也就是需要在所有數(shù)據(jù)內(nèi)選取那些符合條件的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的選取自然不能離開空間索引[5]的構(gòu)建。空間索引即憑借空間對象的坐標(biāo)與形狀，遵照一定順序進行排列的一種數(shù)據(jù)架構(gòu)。其中具有空間對象的基礎(chǔ)信息，例如對象表示、最小外包矩形等。針對空間索引，主要存在網(wǎng)格索引、四叉樹等。

云計算環(huán)境下的雙通道空間數(shù)據(jù)的組織，主要是使用網(wǎng)格劃分的形式，但雙通道數(shù)據(jù)因為其自身存在不規(guī)則性，使用網(wǎng)格劃分的形式，就必然會在網(wǎng)格的邊緣處生成大量的分割。但由于雙通道數(shù)據(jù)分布的偶然性[6]，使得各層加點容易出現(xiàn)重疊，致使實際運行數(shù)據(jù)查詢時，會出現(xiàn)多種分支查詢，極大程度的降低了查詢的效率，所以也不太適合隨機分布的雙通道數(shù)據(jù)。

四叉樹即基于空間劃分組織索引架構(gòu)的一種索引機制。在內(nèi)存里的層次樹狀架構(gòu)內(nèi)，其查詢速度較快。本文方法需要在云計算環(huán)境內(nèi)動態(tài)調(diào)度雙通道數(shù)據(jù)模型，而從樹架構(gòu)的復(fù)雜度與查詢速度等方面考慮，本文使用四叉樹索引架構(gòu)對雙通道數(shù)據(jù)進行查詢與抽取。

組建四叉樹索引的基礎(chǔ)理念即：把數(shù)據(jù)儲存到完全能夠包含它的最小矩形節(jié)點內(nèi)，以此，每個組織就能夠只在數(shù)內(nèi)儲存1次，免除了儲存空間的浪費，四叉樹索引構(gòu)建流程如下所示：

1)運算所有數(shù)據(jù)鏈表內(nèi)的最小外包矩形，同時將其當(dāng)做根節(jié)點的最小外包矩形。

2)遍歷數(shù)據(jù)鏈表內(nèi)所有的數(shù)據(jù)，把根節(jié)點當(dāng)做目前節(jié)點，檢測最小外包矩形與目前節(jié)點的子節(jié)點[7]拓撲關(guān)聯(lián)。假如最小外包矩形和子節(jié)點的邊界相交，就把最小外包矩形引入目前節(jié)點內(nèi)，假如最小外包矩形在某種子節(jié)點內(nèi)部，那么把該子節(jié)點當(dāng)做目前節(jié)點，隨后迭代計算2)，直至子節(jié)點的最小外包矩形不會超過100。

使用四叉樹理念對云計算環(huán)境下的雙通道數(shù)據(jù)構(gòu)建空間索引，能夠高效的視域體裁剪，減少后期調(diào)度的計算量，縮短數(shù)據(jù)抽取與數(shù)據(jù)緩存的時間。

2.3 分區(qū)計算雙通道數(shù)據(jù)調(diào)度任務(wù)量

憑借式(3)可以運算雙通道數(shù)據(jù)的總調(diào)度任務(wù)量為。

(3)

(4)

式中：S代表調(diào)度任務(wù)流程內(nèi)的任務(wù)量極大值，憑借式(5)可以運算其代價函數(shù)

(5)

把式(5)引入式(3)之后，可以得到以下結(jié)果，具體公式為

(6)

(7)

把是(7)引入調(diào)度任務(wù)量運算公式內(nèi)，可以獲得以下結(jié)果

(8)

憑借式(9)，可以完成調(diào)度流程內(nèi)子任務(wù)量的運算

(9)

根絕上述的計算流程，可以對云計算環(huán)境內(nèi)雙通道數(shù)據(jù)調(diào)度內(nèi)的子任務(wù)量進行運算，進而為調(diào)度模型的構(gòu)建供給精確的數(shù)據(jù)依據(jù)。

2.4 雙通道數(shù)據(jù)調(diào)度平衡

因為云計算系統(tǒng)更新的速度高于可預(yù)見數(shù)據(jù)的調(diào)度速度，嚴(yán)重干擾到調(diào)度的實時性與連貫性[10]，致使調(diào)度的停頓與延遲現(xiàn)象發(fā)生，所以保持?jǐn)?shù)據(jù)調(diào)度與云計算系統(tǒng)之間的動態(tài)平衡對于數(shù)據(jù)調(diào)度的非常關(guān)鍵的。

在開始調(diào)度機制的同時，完全調(diào)入所有可預(yù)見的雙通道數(shù)據(jù)塊需要的時間是

TG=n1t1

(10)

式中：n1代表需要調(diào)度的雙通道數(shù)據(jù)塊數(shù)，t1代表調(diào)度一塊雙通道數(shù)據(jù)所消耗的時間。

在確保雙通道數(shù)據(jù)動態(tài)平衡的前提下，數(shù)據(jù)調(diào)度的速率是1000/TG。調(diào)度一塊雙通道數(shù)據(jù)所需要消耗的時間能夠描述成

TR=N1T1

(11)

式中：N1代表需要調(diào)度的雙通道數(shù)據(jù)總量，T1代表調(diào)度一塊數(shù)據(jù)所消耗的時間。

對于數(shù)據(jù)調(diào)度來說，理想的調(diào)度速度是1000/TR。在云計算系統(tǒng)更新速度達到24幀/s以上時，雙通道數(shù)據(jù)的實時調(diào)度才會較為通暢，所以，TR與TG需要同時小于1000/24m，才可以確保流暢的調(diào)度雙通道數(shù)據(jù)。而提升調(diào)度速度的方式存在兩種即：

1)在硬件方面需要充分使用CPU與GPU資源，免除在數(shù)據(jù)庫[11]內(nèi)進行海量的計算，

2)在軟件方面，組建LOD模型。

LOD模型即指對同一環(huán)境內(nèi)的數(shù)據(jù)使用存在不同細節(jié)層次的一系列模型。構(gòu)建LOD模型可以有效縮減云計算系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫內(nèi)多邊形的總量，進而提升調(diào)度的速度。

當(dāng)前云計算系統(tǒng)的處理能夠能夠達到每秒處理100M的數(shù)據(jù)，其足以處理總量較大的雙通道數(shù)據(jù)。憑借云計算系統(tǒng)構(gòu)建時，會分塊的特性，使用LOD模型，即憑借雙通道數(shù)據(jù)塊距離視點的遠近分化層次細節(jié)，每級以2的冪進行精度遞減。這樣不僅運算簡單，還能夠充分利用云計算系統(tǒng)的組織方式，使數(shù)據(jù)調(diào)度的實現(xiàn)更加便捷。

2.5 雙通道數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)度模型構(gòu)建

憑借上述對雙通道數(shù)據(jù)的處理，擬定動態(tài)調(diào)度模型，其流程如圖1所示。

圖1 雙通道數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)度流程

對于所有云計算環(huán)境下雙通道數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)度單元，在高效時能夠分成多址協(xié)議下數(shù)據(jù)傳輸?shù)亩S平面調(diào)度離散采樣集合

P(ni)={pk|prkj=1，k=1，2，…，m}

(12)

節(jié)點鏈路[12]矩陣SN×L和節(jié)點時隙的雙通道數(shù)據(jù)包存在關(guān)聯(lián)，通過矩陣C描述前導(dǎo)時隙的雙通道數(shù)據(jù)調(diào)度空間矢量矩陣，C表示N×N的二維矩陣，在云計算網(wǎng)格內(nèi)兩條鄰節(jié)點的最大跳數(shù)是

(13)

針對距離是d，長度是lb的網(wǎng)格節(jié)點，雙通道數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆瞧娈惥仃嚌M足P∈Rn×n，R∈Rm×m與H∈Rm×n，云計算網(wǎng)格節(jié)點之間的多維性能能夠擬定成

E=[EG，ET，EW，EL]

(14)

使用時分多址協(xié)議進行時隙均勻分配，在時隙均勻信道內(nèi)，信道利用率的描述式為

(15)

針對所有云計算環(huán)境下雙通道數(shù)據(jù)的調(diào)度單元，信道的利用率能夠描述成

(16)

在實現(xiàn)時隙的分配之后，在時間段T內(nèi)，進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)呢撦d均勻傳輸約束關(guān)系即

(17)

3 仿真證明

為了證明本文方法的有效性，需要對所提模型進行驗證，驗證環(huán)境為：CPU設(shè)備4G內(nèi)存，100G自由空間硬盤，專用網(wǎng)卡2M，操作系統(tǒng)方面，憑借實現(xiàn)的需求，使用RedHatAS4。

實驗流程，通過沒有使用調(diào)度模型與使用本文設(shè)計模型的情況下，云計算系統(tǒng)的雙通道數(shù)據(jù)平均吞吐率進行實驗，其結(jié)果進行比對，其結(jié)果如圖2所示。

圖2 使用前后平均吞吐率中的對比

通過圖2能夠看出，在進行雙通道數(shù)據(jù)調(diào)度的流程內(nèi)，網(wǎng)絡(luò)都會隨著數(shù)據(jù)量的提升，平均吞吐率也會出現(xiàn)上升，但是，使用所提調(diào)度模型下網(wǎng)絡(luò)吞吐效率要遠遠超過，同時其可以有效的確保動態(tài)調(diào)度的調(diào)度時間與荷載負載率，其性能遠超原始網(wǎng)絡(luò)。

為了進一步證明所提模型的調(diào)度精確性，通過本文模型對一種，已知的雙通道調(diào)度數(shù)據(jù)進行對比，其結(jié)果如圖3所示。

圖3 雙通道數(shù)據(jù)調(diào)度精確度

通過圖3能夠看出，本文所設(shè)計的模型調(diào)度的結(jié)果與已知調(diào)度結(jié)果相差不大，這是因為，在本文所設(shè)計的雙通道數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)度模型內(nèi)會增添，LOD模型，該模型能夠?qū)⑼粋€環(huán)境內(nèi)的數(shù)據(jù)，根據(jù)不同細節(jié)層次的模塊進行統(tǒng)一平衡，使的調(diào)度模型，不會因為云計算系統(tǒng)更新速度過快，而導(dǎo)致數(shù)據(jù)調(diào)度出現(xiàn)停頓與延遲的情況。極大程度的提高的雙通道數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)度模型的精度精確性。

4 結(jié)束語

為了提升云計算系統(tǒng)的進程管理效率與負載均衡性，提出一種云計算環(huán)境下的雙通道數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)度模型，通過數(shù)據(jù)空間組織與LOD模型，構(gòu)建模型，依靠該模型實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的動態(tài)調(diào)度。雖然所提模型在數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)度中，取得了較為理想的結(jié)果，但由于所設(shè)計的模型主要針對雙通道數(shù)據(jù)種類，而數(shù)據(jù)的類型非常復(fù)雜，其中數(shù)據(jù)的種類也多種多樣，本文所設(shè)計的模型，并沒有在其它種類的數(shù)據(jù)中應(yīng)用過，因此下一步的研究即：將所提模型應(yīng)用在其它種類的數(shù)據(jù)內(nèi)，并更加數(shù)據(jù)類型實時調(diào)整與改進模型的參數(shù)，使其能夠與多種類型的數(shù)據(jù)匹配。