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一种基于服务选取的SBS云资源优化分配方式 　　云计算的资源弹性分配特性允许企业和政府等组织按照实际需求购买资源,使其逐渐成为分布式软件系统的主要部署平台[1,2].随着软件规模和复杂性的迅速增长,大部分分布式软件系统开始采用面向服务的体系架构(service-oriented architecture,简称 SOA),进而具备可灵活配置、动态重构、维护难度低等特点.这类基于 SOA泛型开发的软件系统也称作基于服务的软件系统(service-based software system,简称 SBS)[3].SBS 可表示成一个由一系列组件服务根据不同组合规则(如顺序结构、循环结构、并行结构等)构成的业务流程,其中,各组件服务用于完成特定功能,而组合规则则定义了组件服务之间的交互关系.为了处理用户请求,需要将各组件服务初始化为相应的服务实例,并部署到云环境中分配有一定数量资源的虚拟机上. 由于云资源的按需付费模式,应用提供商在部署 SBS 时,通常希望以最少的资源满足与应用消费者之间达成的服务水平协议(service level agreement,简称 SLA)[4],其中描述了关于服务质量(quality of service,简称 QoS)属性的约束,如响应时间、吞吐量和可靠性等.实际上,云服务提供商的资源并不是无限的,如果应用的资源需求量过大,则当前云资源的状态可能无法满足其需要.因此,面向全局成本优化目标的 SBS 资源分配策略(即,各个组件服务的资源分配量)既要避免SLA违例,又要满足当前云环境可用资源状态的约束,分配策略的好坏直接影响 SBS 运行时的环境适应能力. 　　目前,针对 SBS 的云资源分配量计算问题尚未提出有效的分配方法,主要依赖应用提供商的手工分配.对于结构简单的应用,如单层应用或者线性多层应用,可以比较容易地根据运行经验手工确定应用(每层)的最少资源分配量.在手工分配资源方法中,主要通过反复尝试为 SBS 各组件服务分配不同资源量,即,产生不同测试用例,然后从中选取满足SLA约束且资源成本最小的资源分配策略.然而在资源众多的云环境中,对于任意组件服务往往存在大量不同资源分配量,进而导致测试用例的组合爆炸问题,此时,手工分配方法是不现实的. SBS 云资源的手工分配,本质上是通过不断尝试一定数量的测试用例来确定最优资源分配策略的过程,因此可根据基于有哪些信誉好的足球投注网站的软件工程(search-based software engineering,简称 SBSE)[6]思想将其转换为一个最优化问题,并采用元启发式有哪些信誉好的足球投注网站算法求解.分析可知,为 SBS 　　各组件服务确定最佳资源分配量类似于服务选取问题中为抽象服务选择最优具体服务的过程[7],其中,SBS 对应组合服务流程,组件服务对应抽象服务,其可能的资源分配量对应备选具体服务.由于服务选取是一种面向全局目标求解带约束的组合优化问题的有效手段,因此本文提出将 SBS 云资源的优化分配问题转换成为一个服务选取问题来进行求解.然而,如何将资源划分为组件服务的备选具体服务,是一个必须解决的难点.同时,与基本的服务选取问题不同,求解 SBS 最优资源分配策略时要考虑哪些备选具体服务不能被同时选取,以免违反可用资源状态的约束. 　　针对上述问题,为了确定使 SBS 整体资源成本最小的资源分配策略,假设资源可以细粒度分配[8],并且能够获得云环境的当前可用资源状态.本文根据不同资源状态对应不同组件服务性能的特点,首先通过资源划分方法获取当前可用资源状态下组件服务可能的资源分配量,并利用性能模型和资源定价模型分别计算相应的组件服务性能与资源成本,进而生成组件服务的备选逻辑服务集;然后,建立了一种基于服务选取的 SBS云资源优化分配模型,并提出了求解该模型的混合遗传算法.算法采用整数编码方式对个体进行十进制编码,同时引入了精英保留策略,从而保证算法的全局收敛性.另外,针对遗传算法局部有哪些信誉好的足球投注网站能力差的不足,提出了基于局部有哪些信誉好的足球投注网站的变异算子. 　　实验结果表明:所提出的基于服务选取的 SBS 云资源优化分配方法能够有效地确定每个组件服务的最优资源分配量,且与常用的求解整数规划的分支定界法和基于精英保留策略的遗传算法相比,本文的混合遗传算法能够在较大规模问题上获得资源成本较低的资源分配策略,且具有更快的收敛速度.另外,实验分析了不同资源划分策略对解的质量和算法求解效率的影响.本文的主要贡献在于: (1) 提出了两种能够显著缩小可行解有哪些信誉好的足球投注网站空间从而提高优化问题求解效率的资源划分策略,包括等宽划分策略和 Ent-MDLP 划分策略; (2) 在此基础上,根据 SBSE 的思想构建了一种云环境中基于服务选取的 SBS 资源优化分配模型; (3) 设计了一种能够有效求解