郑宇超 夏学文 艾冬梅

1(华东交通大学软件学院 江西 南昌 330013) 2(北京科技大学数理学院 北京 100083)

基于队列理论的云资源分配收益最大化算法

郑宇超1夏学文1艾冬梅2

1(华东交通大学软件学院 江西 南昌 330013)2(北京科技大学数理学院 北京 100083)

为了优化资源分配收益，提出基于时间服务因子TSF资源定价机制下的资源分配算法。首先，算法将资源分配问题形式化为队列模型，并构建了收益最大化函数。然后，通过Lagrange乘子法求解最优化函数的解。利用时间服务因子，算法分别通过安全满意度因子ASF和响应满意度因子RSF定义了资源的定价方式，并同步考虑定价、请求到达率、资源服务率及可用资源量，得到了使收益最大化的资源分配方式。实验结果表明，与传统的启发式资源分配算法比较，该算法得到的收益更高，且尤其在云资源数量较稀少的场景下，算法将更加具有优势。

队列理论 资源分配 云计算 收益最大化

0 引 言

云计算旨在通过虚拟化技术将IT资源整合成为大规模可扩展的资源池，并且以Internet作为载体提供软件(SaaS)、平台(PaaS)及基础设施(IaaS)等形式的服务[1]。以服务提供者角度来讲，云计算可以为终端用户提供池化的资源，提供者的目标是租用各类服务并获得收益。云服务的使用模式通常以预先支付或即付即用为主，用户方只需要对请求服务或消费服务进行付费[2]。服务提供过程中，服务等级协议SLA供求双方协作的重要问题。消费者主要通过服务质量QoS参数明确请求服务的等级。……