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公开(公告)号：CN106407007B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201610790447.2
申请日：2016-08-31
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种面向弹性分析流程的云资源配置优化方法，包括步骤1：采用开放式排队网络理论对弹性分析流程进行性能建模，即将整个分析流程建模为开放式排队网络，流程中的每个组件对应为排队网络系统中的子队列，一个组件的输出为另一个组件的输入；步骤2：通过排队理论估计出整个开放式排队网络的平均响应时间，根据估计出的平均响应时间，对每个组件进行云资源分配，使得在满足用户需求的平均响应时间的前提下，总资源数最少。本发明可以对于请求连续到达的分析流程进行资源分配，利用排队论对系统的平均响应时间进行估计，比较准确的估计响应时间，并依据排队论估计每个组件的可分配服务器解集，然后利用启发式算法得到近似最优解。
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公开(公告)号：CN109495541A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811197185.4
申请日：2018-10-15
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种基于跨数据中心的云服务工作流调度方法，包括：步骤1，候选路径搜索步骤；步骤2，获取预部署方案步骤；步骤3，确定冲突节点部署方案步骤；步骤4：结合预部署方案和冲突节点部署方案，确定最终部署方案。本发明的调度方法根据云服务工作流的特性，考虑了工作流的六种基本结构，通过挖掘工作流结构特征，来进行启发式调度，具有较低的时间复杂度和较短的工作流执行时间。
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公开(公告)号：CN103473122B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201310370118.9
申请日：2013-08-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种云计算环境中的工作流系统资源调度方法，用于对一工作流中的若干任务进行调度，包括如下步骤：步骤S1：对工作流中的所有任务进行分组；步骤S2：将工作流的最晚完成时间分别分配到每个任务组上；并计算每个任务组的最晚完成时间；步骤S3：对所有任务组进行拓扑排序；步骤S4：将任务组按拓扑排序值由高到低依次运行；将每个任务安排在费用最低的云服务虚拟机和时段。本发明的有益效果在于：利用动态规划算法，能找到工作流中串行部分的最优解，而相比基于平均价格的算法，能更合理的把任务安排到价格较低的时段和云服务虚拟机，从而使得总体价格更加便宜。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106407007A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610790447.2
申请日：2016-08-31
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种面向弹性分析流程的云资源配置优化方法，包括步骤1：采用开放式排队网络理论对弹性分析流程进行性能建模，即将整个分析流程建模为开放式排队网络，流程中的每个组件对应为排队网络系统中的子队列，一个组件的输出为另一个组件的输入；步骤2：通过排队理论估计出整个开放式排队网络的平均响应时间，根据估计出的平均响应时间，对每个组件进行云资源分配，使得在满足用户需求的平均响应时间的前提下，总资源数最少。本发明可以对于请求连续到达的分析流程进行资源分配，利用排队论对系统的平均响应时间进行估计，比较准确的估计响应时间，并依据排队论估计每个组件的可分配服务器解集，然后利用启发式算法得到近似最优解。
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公开(公告)号：CN103414752B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310298113.X
申请日：2013-07-16
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L29/08 , G06F12/0871
Abstract: 本发明公开了一种网络感知的云数据中心虚拟机分配方法，其具体步骤包括：1、获取云数据中心中的各子数据中心的物理服务器信息，并获取子数据中心之间的距离信息；2、选择子数据中心和虚拟机分配；3、获取选择出的子数据中心集合中的每个子数据中心的物理服务器信息，以及物理服务器之间的通信带宽；4、物理服务器的选择和虚拟机分配。通过该网络感知的云数据中心虚拟机的分配方法，充分考虑了用户请求的虚拟机的异构性，细粒度化虚拟机的需求，将虚拟机分配问题映射到最大团问题，提出一种基于二维背包算法的应用，尽可能的降低分配的虚拟机之间的通信代价，同时使得子数据中心之间的最大距离最小、物理服务器之间的最大通信延迟最小。
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公开(公告)号：CN103414752A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310298113.X
申请日：2013-07-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种网络感知的云数据中心虚拟机分配方法，其具体步骤包括：1、获取云数据中心中的各子数据中心的物理服务器信息，并获取子数据中心之间的距离信息；2、选择子数据中心和虚拟机分配；3、获取选择出的子数据中心集合中的每个子数据中心的物理服务器信息，以及物理服务器之间的通信带宽；4、物理服务器的选择和虚拟机分配。通过该网络感知的云数据中心虚拟机的分配方法，充分考虑了用户请求的虚拟机的异构性，细粒度化虚拟机的需求，将虚拟机分配问题映射到最大团问题，提出一种基于二维背包算法的应用，尽可能的降低分配的虚拟机之间的通信代价，同时使得子数据中心之间的最大距离最小、物理服务器之间的最大通信延迟最小。
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公开(公告)号：CN109495541B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201811197185.4
申请日：2018-10-15
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种基于跨数据中心的云服务工作流调度方法，包括：步骤1，候选路径搜索步骤；步骤2，获取预部署方案步骤；步骤3，确定冲突节点部署方案步骤；步骤4：结合预部署方案和冲突节点部署方案，确定最终部署方案。本发明的调度方法根据云服务工作流的特性，考虑了工作流的六种基本结构，通过挖掘工作流结构特征，来进行启发式调度，具有较低的时间复杂度和较短的工作流执行时间。
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公开(公告)号：CN103473122A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310370118.9
申请日：2013-08-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种云计算环境中的工作流系统资源调度方法，用于对一工作流中的若干任务进行调度，包括如下步骤：步骤S1：对工作流中的所有任务进行分组；步骤S2：将工作流的最晚完成时间分别分配到每个任务组上；并计算每个任务组的最晚完成时间；步骤S3：对所有任务组进行拓扑排序；步骤S4：将任务组按拓扑排序值由高到低依次运行；将每个任务安排在费用最低的云服务虚拟机和时段。本发明的有益效果在于：利用动态规划算法，能找到工作流中串行部分的最优解，而相比基于平均价格的算法，能更合理的把任务安排到价格较低的时段和云服务虚拟机，从而使得总体价格更加便宜。
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