一种云计算商务环境下多源信息服务资源分配系统及IA-Min分配方法

摘要

本发明公开了一种云计算商务环境下多源信息服务资源分配系统及IA-Min分配方法，属于云计算技术领域，其特征在于所述系统组成包括云服务信息发布模块，云服务确认模块，云服务查询模块，云服务匹配模块和云服务推荐模块。本发明能有效解决多源信息服务资源分配中的不均衡问题，提高云计算服务的选择和交易的可靠性、安全性和管理效率，从而实现计算服务资源的最优分配。

说明书

技术领域

本发明运用于云计算领域，涉及数据中心的数据分配技术，具体地说是一种云计算商务 环境下多源信息服务资源分配系统及IA-Min分配方法。

背景技术

随着网络与信息科技的发展，在过去的十年中公共资源需求呈指数型增长。但是各个企 业之间的计算资源分配不均衡，对于一些中小型公司，由于负担不起高昂的基础设施建设和 服务管理费用，使得缺少计算资源成为其发展的重大阻碍。对于以下跨国公司如：Amazon， IBM，Microsoft和Google，如何提高大规模多源信息资源和减少服务维护的费用成为困扰各 大跨国公司首席信息官的重大难题。云计算的提出并实现，以及多源信息服务资源业务可作 为继水电煤气后第五类支付即可用的日用品，让大型跨国公司与中小型企业之间的差距逐步 缩小。

云计算是近年来在互联网基础上建立的一种新型商业服务环境，它提供了一种方便、按 需的商务模式，实现了服务资源的付费即所得。它可以通过互联网向客户提供多源信息服务 资源。然而，由于云服务具有多样性、动态性、多租户、一次使用性，很难向客户保证服务 资源的合理分配。而传统分布式环境或网格环境的资源分配方法不能很好的适应云商务环境 的复杂度，以及实现计算服务资源的最优分配，且在交易过程中缺少有效的服务监管机制。

通常情况下，针对分布式环境或网格环境，可以通过建立语义协商模型或利用智能算法 求解实现对多源信息资源的协商与分配。而针对云商务环境下的资源分配研究还处于起步阶 段，现在还没有针对多源信息服务资源分配系统的具体研究。

发明内容

本发明为解决上述现有技术的不足之处，提供一种云商务环境下多源信息服务资源分配 系统及IA-Min分配方法，能有效解决多源信息服务资源分配中的不均衡问题，提高云计算服 务的选择和交易的可靠性、安全性和管理效率，从而实现计算服务资源的最优分配。

本发明为解决技术问题采用如下技术方案：

本发明一种云商务环境下多源信息服务资源分配系统，所述分配系统中云服务用户的云 服务需求的数量大于云服务商提供的云服务供给的数量，其特点是：所述系统的组成包括：

云服务信息发布模块，云服务用户通过所述云服务需求发布模块发布云服务需求信息， 云服务商通过所述云服务信息发布模块发布云服务供给信息；

云服务确认模块，所述系统通过所述云服务确认模块确认云服务用户的云服务需求与云 服务商所提供的云服务供给；

云服务查询模块，所述系统根据云服务用户提出的云服务需求查询到所述云服务商所提 供的云服务供给；

云服务匹配模块，所述系统通过所述云服务匹配模块任意选择多源信息服务资源分配方 法库中的一种分配方法，根据所述选择的分配方法计算获得与所述分配方法对应的云服务用 户与云服务商的匹配值，将匹配值大于0的分配方法和所对应的匹配值归入匹配集中；

云服务推荐模块，所述系统通过所述云服务推荐模块从云服务商和云服务用户中获取所 述分配方法的历史评价，若当前所述分配方法的历史评价大于0，则由所述分配方法的匹配 值和历史评价计算出当前所述分配方法的推荐度，判断所述推荐度是否小于系统设定的推荐 阈值，若判断结果小于系统设定的推荐阈值，则系统记录判断结果为“FALSE”，将当前记 录从所述匹配集中剔除；若判断结果大于或等于系统设定的推荐阈值，则系统记录判断结果 为“TRUE”，则将所述分配方法及所对应的推荐度归入推荐方案集。

本发明一种基于所述云商务环境下多源信息服务资源分配系统的IA-Min分配方法的特 点是：所述多源信息服务资源分配系统中的服务资源均为同构同质，所述IA-Min分配方法如 下步骤进行：

(1)对云服务用户Agent进行建模：

所述云服务用户Agent向云商务环境提出云服务需求，所述云服务需求包括多源信息服 务资源的需求数量、需求质量和需求报价；

描述所述云服务用户Agent为一个多元组SCA：

SCA=<RS,IV,CRP,BU>     （1）

式（1）中，RS表示云服务用户Agent当前所请求的云服务需求的种类，IV表示当前 请求的云服务需求的数量，CRP表示当前云服务用户Agent请求的云服务需求的价格，BU 表示云服务用户Agent在云商务环境下多源信息服务资源分配成功后所获得的需求效用，所 述需求效用是指云商务环境下云服务用户Agent在多源信息服务资源分配成功后其需求得到 满足的度量；

(2)对云服务商Agent进行建模：

所述云服务商Agent向云商务环境发布相应的云服务供给，所述云服务供给包括多源信 息服务资源的供给数量、供给质量和供给报价；

描述所述云服务商Agent为一个多元组SVA：

SVA=<PS,RV,VRP,SU>       （2）

式（2）中，PS表示云服务商Agent当前所能够提供的云服务供给的种类，RV表示云服 务商Agent当前所能够提供的云服务供给的数量，VRP表示当前提供云服务供给的价格，SU 表示云服务商Agent在云商务环境下多源信息服务资源分配成功后所获得的供给效用，所述 供给是指云商务环境下云服务商Agent在多源信息服务资源分配成功后其利益得到满足的度 量；

(3)对云商务环境进行建模：

在云商务环境中，对于一组云服务用户Agent{SCAi},1≤i≤m，和一组云服务商 Agent{SVAj},1≤j≤n，在第i个云服务用户Agent SCAi从第j个云服务商Agent SVAj以交 易价格p_ij成功购买数量为q_ij的多源信息服务资源时：

a)定义第i个云服务用户Agent SCAi的需求效用BU_i为：

${\mathrm{BU}}_i=\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}(b_i-p_{\mathrm{ij}})q_{\mathrm{ij}}---\left(3\right)$

式（3）中b_i表示云服务用户Agent请求多源信息服务资源的云服务需求价格；

b)定义第j个云服务商Agent SVAj的供给效用SU_j为：

${\mathrm{SU}}_j=\underset{i=1}{\overset{m}{\Sigma }}(p_{\mathrm{ij}}-s_j)q_{\mathrm{ij}}---\left(4\right)$

式（4）中s_j表示云服务商Agent提供多源信息服务资源的云服务供给价格；

c)描述云商务环境中云服务商Agent和云服务用户Agent的效用总和的最大值的求解为 式（5）表示的线性规划问题：

$\max \underset{i=1}{\overset{m}{\Sigma }}\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}(s_j-b_i)q_{\mathrm{ij}}$

$\left(\begin{array}{c}\underset{i=1}{\overset{m}{\Sigma }}{q}_{\mathrm{ij}}\le \underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{Y}_j\\ \underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{q}_{\mathrm{ij}}\le \underset{i=1}{\overset{m}{\Sigma }}{X}_i\\ q_{\mathrm{ij}}\ge 0,\forall i,j\end{array}\right)---\left(5\right)$

式（5）中，X_i表示第i个云服务用户Agent SCAi的云服务需求的数量，Y_j表示第j个 云服务商Agent SVAj的云服务供给的数量；

d)定义云商务环境中，第i个云服务用户Agent SCAi和第j个云服务商Agent SVAj的多 源信息服务资源的成交价格为：

式（6）中，和分别表示云服务商Agent和云服务用户Agent在服务交易过程中的 权重为：

(4)IA-Min分配策略实现：

a)初始化：

利用云服务需求中的需求报价除以需求数量计算获得每个云服务用户Agent对多源信息 服务资源的单位需求报价，将所述单位需求报价按照从小到大的顺序进行排列获得云服务用 户Agent列表sca；所述云服务用户Agent列表sca中云服务用户的个数为g；

同理，利用云服务商提供的供给报价除以供给数量计算获得每个云服务商Agent对多源 信息服务资源的单位供给报价，将所述单位供给报价按照从小到大的顺序进行排列获得云服 务商Agent列表sva；所述云服务商Agent列表sva中云服务商的个数为h；

b)系统参数定义：

定义多源信息服务资源的分配矩阵为A_g*h：A_st表示分配矩阵A_g*h中将第t个多源信息服 务资源分配给第s个云服务用户的成交数量，1≤t≤h，1≤s≤g；

定义多源信息服务资源的交易价格矩阵为P_g*h：P_st表示交易价格矩阵P_g*h中第t个多源信 息服务资源分配给第s个云服务用户时的成交价格，1≤t≤h，1≤s≤g；

定义状态标识符为Flag，所述状态标识符Flag分为Finish_Flag和Unfinish_Flag，所述 Finish_Flag表示云服务用户的云服务需求已被满足；所述Unfinish_Flag表示云服务用户的云 服务需求未被满足；

c)交易对象选择：

所述分配系统按照Min-Min策略查询云服务用户Agent列表sca中的单位需求报价和云 服务商Agent列表sva中的单位供给报价确定参与交易的云服务商Agent{x}和云服务用户 Agent{y}；

d)交易数量确定：

若云服务商Agent{x}当前所能提供的多源信息服务资源的供给数量大于云服务用户 Agent{y}所请求的多源信息服务资源的需求数量，则云服务用户Agent{y}所请求的多源信息 服务资源的需求数量即为云服务商Agent{x}与云服务用户Agent{y}的成交数量；并将状态 标识符Flag设为Finish_Flag，同时更新多源信息服务资源的分配矩阵A_g*h和多源信息服务资 源的交易价格矩阵P_g*h，转向步骤(c)；

若云服务商Agent{x}当前所能提供的多源信息服务资源的供给数量小于云服务用户 Agent{y}所请求的多源信息服务资源的需求数量，则云服务商Agent{x}所能提供的多源信息 服务资源的供给数量即为云服务商Agent{x}与云服务用户Agent{y}的成交数量；并将状态 标识符Flag设为Unfinish_Flag，同时更新和显示多源信息服务资源的分配矩阵A_g*h，转向步 骤(e)；

e)交易价格计算：

云服务商Agent{x}和云服务用户Agent{y}根据所述成交数量按照Max-Min策略利用式 （6）计算成交价格tp_ij；显示交易价格矩阵P_g*h，分配算法结束。

与已有技术相比，本发明的有益效果体现在：根据多源信息服务资源的特点，通过划分 功能模块构建了云商务环境下多源信息服务资源分配系统；能提供一种合理高效的分配方案； 同时在云商务环境中引入Agent方法分别进行云服务用户Agent建模，云服务商Agent建模， 云商务环境建模，提出了一种新的解决多源信息服务资源分配不均衡的分配方法。本发明能 加强云计算服务的选择和交易的可靠性，这种加强包括服务信息的发布，服务的有效管理， 使用最优的服务分配策略，甚至大幅度提高交易的安全性，从而有效解决多源信息服务资源 分配中的不均衡问题。

附图说明

图1是本发明系统模块结构图；

图2是本发明IA-Min分配方法流程图；

图3是本发明多源信息服务资源分配方法库中的各种分配方法的实施结果图。

具体实施方式

如图1所示，本实施例中，一种云计算商务环境下多源信息服务资源分配系统包括以下 模块：

云服务信息发布模块，云服务用户通过云服务需求发布模块发布云服务需求信息，云服 务商通过云服务信息发布模块发布云服务供给信息；系统记录云服务需求信息(包括所需的多 源信息服务资源种类、价格、数量)、云服务供给信息(包括所能提供的多源信息服务资源种 类、价格、数量)。

云服务确认模块，系统通过云服务确认模块确认云服务用户的云服务需求与云服务商所 提供的云服务供给；对云服务进行确认，判断云服务需求和云服务供给的发布内容是否合理 或成立，即当前发布的需求内容或供给内容是否符合系统设定的范围，若符合则记录确认结 果标记为“TRUE”，若不符合则记录为“FALSE”。若判断结果为“FALSE”，则分配不进行； 若结果为“TRUE”，则将所获取云服务需求信息和云服务供给信息归入属性集。

云服务查询模块，系统根据云服务用户提出的云服务需求查询到云服务商所提供的云服 务供给；系统查询属性集中的云服务需求和云服务供给是否满足系统设定的属性阈值，若满 足则记录确认结果标记为“TRUE”，否则为“FALSE”。若判断结果为“FALSE”，则系统重 新对云服务进行确认；若结果为“TRUE”，则系统进入匹配模块。

云服务匹配模块，系统通过云服务匹配模块任意选择多源信息服务资源分配方法库中的 一种分配方法，根据选择的分配方法计算获得与分配方法对应的云服务用户与云服务商的匹 配值，判断匹配值是否大于0。若大于0，则标记为“TRUE”，将该分配方法和所对应的匹配 值归入匹配集中；若小于0，则标记为“FALSE”，将该多源信息服务资源分配方法剔除； 多源信息服务资源分配方法库是指多源信息服务资源分配系统中分配方法的集合。

云服务推荐模块，用于从云服务商和云服务用户获取多源信息服务资源分配方法的历史 评价。若当前分配方法的历史评价大于0，则由分配方法的匹配值和历史评价计算出当前分 配方法的推荐度，判断推荐度是否小于系统设定的推荐阈值，若判断结果小于系统设定的推 荐阈值，则系统记录判断结果为“FALSE”，将当前记录从匹配集中剔除；若判断结果大于 或等于系统设定的推荐阈值，则系统记录判断结果为“TRUE”，则将分配方法及所对应的推 荐度归入推荐方案集。

参见图2，本发明IA-Min分配方法包括以下步骤：

(a)初始化：

利用云服务需求中的需求报价除以需求数量计算获得每个云服务用户Agent对多源信息 服务资源的单位需求报价，将单位需求报价按照从小到大的顺序进行排列获得云服务用户 Agent列表sca；云服务用户Agent列表sca中云服务用户的个数为g；

同理，利用云服务商提供的供给报价除以供给数量计算获得每个云服务商Agent对多源 信息服务资源的单位供给报价，将单位供给报价按照从小到大的顺序进行排列获得云服务商 Agent列表sva；云服务商Agent列表sva中云服务商的个数为h；

(b)系统参数定义：

定义多源信息服务资源的分配矩阵为A_g*h：A_st表示分配矩阵A_g*h中将第t个多源信息服 务资源分配给第s个云服务用户的成交数量，1≤t≤h，1≤s≤g；

定义多源信息服务资源的交易价格矩阵为P_g*h：P_st表示交易价格矩阵P_g*h中第t个多源信 息服务资源分配给第s个云服务用户时的成交价格，1≤t≤h，1≤s≤g；

定义状态标识符为Flag，状态标识符Flag分为Finish_Flag和Unfinish_Flag，Finish_Flag 表示云服务用户的云服务需求已被满足；Unfinish_Flag表示云服务用户的云服务需求未被满 足；

(c)交易对象选择：

分配系统按照Min-Min策略查询云服务用户Agent列表sca中的单位需求报价和云服务 商Agent列表sva中的单位供给报价,确定参与交易的云服务商Agent{x}和云服务用户Agent {y}。Min-Min策略指云服务用户按单位需求报价低的优先交易，云服务商按单位供给报价低 的优先交易的策略；

(d)交易数量确定：

若云服务商Agent{x}当前所能提供的多源信息服务资源的供给数量大于云服务用户 Agent{y}所请求的多源信息服务资源的需求数量，则云服务用户Agent{y}所请求的多源信息 服务资源的需求数量即为云服务商Agent{x}与云服务用户Agent{y}的成交数量；并将状态 标识符Flag设为Finish_Flag，同时更新多源信息服务资源的分配矩阵A_g*h和多源信息服务资 源的交易价格矩阵P_g*h，转向步骤(c)；

若云服务商Agent{x}当前所能提供的多源信息服务资源的供给数量小于云服务用户 Agent{y}所请求的多源信息服务资源的需求数量，则云服务商Agent{x}所能提供的多源信息 服务资源的供给数量即为云服务商Agent{x}与云服务用户Agent{y}的成交数量；并将状态 标识符Flag设为Unfinish_Flag，同时更新和显示多源信息服务资源的分配矩阵A_g*h，转向步 骤(e)；

(e)交易价格计算：

云服务商Agent{x}和云服务用户Agent{y}根据成交数量按照Max-Min策略利用式（6） 计算成交价格tp_ij；显示交易价格矩阵P_g*h，分配算法结束。Max-Min策略指云服务用户按单 位需求报价高的优先交易，云服务商按单位供给报价低的优先交易的策略。

一种云计算商务环境下多源信息服务资源分配方法的具体应用实例：

在Windows Vista Home Premium Service Pack2的操作系统上，分别进行{10个云服务用 户与5个云服务商交易，20个云服务用户与5个云服务商交易，…，100个云服务用户与5个 云服务商交易}十组交易规模下的仿真实验。实验过程中，主机的内存为3G、硬盘为650G、 CPU为3.20GHz。

云服务商Agent的云服务供给数量与云服务用户Agent的云服务需求数量服从[10,100]内 的随机分布，云服务商Agent对多源信息服务资源的单位供给报价在[60,80]内的随机分布， 云服务用户Agent对多源信息服务资源的单位需求估价则是服从[40,60]范围内的随机分布。

图3示出了本实施例中IA-Min分配方法与多源信息服务资源分配方法库中部分多源信息 服务资源分配方法的实施结果，如图3所示，IA-Min分配方法处在每个交易规模的第三方收 入最高峰处，由此说明本发明的方法能实现计算服务资源的最优分配。多源信息服务资源分 配方法库中部分多源信息服务资源分配方法包括：Max-Max、Max-Min、Min-Min、Min-Max、 FCFS，在实际应用中，不限于上述分配方法。Max-Max策略指云服务用户按单位需求报价高 的优先交易，云服务商按单位供给报价高的优先交易的策略；Min-Max策略指云服务用户按 单位需求报价低的优先交易，云服务商按单位供给报价高的优先交易的策略；FCFS策略指云 服务用户和云服务商按报价先后顺序进行交易的策略。IA-Min策略是指本发明IA-Min分配 方法的应用策略，即应用Min-Min策略选择交易对象，应用Max-Min策略确定交易数量的策 略。