本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于服務(wù)質(zhì)量要求驅(qū)動的云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)資源分配方法。

背景技術(shù)：
云計(jì)算為建立在計(jì)算和存貯虛擬化技術(shù)上的下一代數(shù)據(jù)中心保證了可靠的服務(wù)。云是一種包含一組相互連接和虛擬化的計(jì)算機(jī)分布式系統(tǒng)，這些計(jì)算機(jī)動態(tài)的提供一個(gè)或者多個(gè)統(tǒng)一的以服務(wù)水平協(xié)議為基礎(chǔ)的計(jì)算資源，而此協(xié)議則是通過服務(wù)提供商和消費(fèi)者的協(xié)商建立。因此云計(jì)算服務(wù)包括軟件服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)和平臺服務(wù)，這些服務(wù)每一個(gè)都有不同的商業(yè)價(jià)值。然而云計(jì)算的最終目的是創(chuàng)造一個(gè)包含計(jì)算機(jī)、服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心的虛擬資源池來保證用戶根據(jù)自己的需求獲取存貯數(shù)據(jù)和應(yīng)用的機(jī)會。在分布式計(jì)算環(huán)境中，高達(dá)85%的計(jì)算能力是閑置的，云是解決這個(gè)問題的有效方法，它可以提供即時(shí)的和急需的計(jì)算訪問資源，并且為用戶和云的供應(yīng)商節(jié)省了大量的成本。云供應(yīng)商利用云的靈活的服務(wù)供應(yīng)模型，可以在任何給定的時(shí)間內(nèi)滿足終端用戶對服務(wù)質(zhì)量有要求，在這樣的一個(gè)環(huán)境下，云中所有的內(nèi)置請求要求同時(shí)使用可能性非常小。因此物理資源在請求的資源當(dāng)中可以被復(fù)用，這就使得我們可以容納更多的請求。更重要的是，在未來因特網(wǎng)的前景中，因特網(wǎng)在什么地方連接物體和基礎(chǔ)設(shè)施的聯(lián)合變得尤為重要。對許多云計(jì)算應(yīng)用而言，網(wǎng)絡(luò)性能將成為云計(jì)算性能關(guān)鍵，從本質(zhì)上來說云中服務(wù)質(zhì)量的傳遞與網(wǎng)絡(luò)結(jié)合在了一起，它推動著網(wǎng)絡(luò)云模式的創(chuàng)造。為了促進(jìn)這一新興模式的有效實(shí)現(xiàn)，傳統(tǒng)的云計(jì)算資源和網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的資源需要被共同處理和優(yōu)化。因此人們需要考慮動態(tài)配置和組合，并將網(wǎng)絡(luò)資源和計(jì)算資源同時(shí)進(jìn)行最優(yōu)化。在資源的動態(tài)配置和組合過程中，還應(yīng)該考慮這些資源的功能性和非功能性的特性，其中功能性參數(shù)定義了計(jì)算/網(wǎng)絡(luò)的資源屬性，例如，操作系統(tǒng)、支撐的虛擬環(huán)境等；而非功能性參數(shù)則明確提出各種資源的標(biāo)準(zhǔn)和約束，比如每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的最大接口數(shù)、最大的磁盤空間等。因此和網(wǎng)絡(luò)性能相關(guān)的指標(biāo)則可以被視為需要優(yōu)化的目標(biāo)或者需要滿足的約束。專利1（一種云計(jì)算環(huán)境下的分層資源預(yù)留系統(tǒng)，華中科技大學(xué)，公開號CN102014159A，申請?zhí)朇N201010565399.X，申請日2010.11.29）公開了一種云計(jì)算環(huán)境下的分層資源預(yù)留系統(tǒng)，該系統(tǒng)由中心預(yù)留服務(wù)器、區(qū)域預(yù)留服務(wù)器和多層次資源池組成。其中中心預(yù)留服務(wù)器包括預(yù)留請求響應(yīng)層和多區(qū)域中心預(yù)留協(xié)同層；區(qū)域預(yù)留服務(wù)器分為邏輯調(diào)度層和資源分配層，邏輯調(diào)度層負(fù)責(zé)接受資源預(yù)留子請求，在邏輯上分配資源；資源分配層負(fù)責(zé)實(shí)施資源分配和回收。但是該方法是只是設(shè)計(jì)了云計(jì)算環(huán)境下的分層資源預(yù)留系統(tǒng)，沒有設(shè)計(jì)云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中的虛擬資源分配方法。專利2（基于自適應(yīng)彈性控制的云計(jì)算資源優(yōu)化配置方法，合肥工業(yè)大學(xué)，公開號CN103220337A，申請?zhí)朇N201310095506.0，申請日2013.03.22）公開了一種基于自適應(yīng)彈性控制的云計(jì)算資源優(yōu)化配置方法，該方法首先監(jiān)控模塊從云計(jì)算平臺采集資源使用狀態(tài)數(shù)據(jù)；其次預(yù)測模塊利用從監(jiān)控模塊中獲得的數(shù)據(jù)對下一時(shí)間段內(nèi)的資源需求動態(tài)變化情況進(jìn)行預(yù)測；最后資源配置模塊利用當(dāng)前和預(yù)測的云計(jì)算資源需求量來采取基于混合彈性控制的資源配置策略。然而該方法沒有將計(jì)算資源和網(wǎng)絡(luò)資源需要共同處理和優(yōu)化，不能促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算環(huán)境的高效實(shí)現(xiàn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的在于提供一種高效、可靠的基于服務(wù)質(zhì)量要求驅(qū)動的云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)資源分配方法，從計(jì)算資源和網(wǎng)絡(luò)帶寬資源兩個(gè)維度動態(tài)按需分配資源，以充分挖掘云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中可用的硬件和軟件資源。實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)解決方案為：一種基于服務(wù)質(zhì)量要求驅(qū)動的云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)資源分配方法，包括以下步驟：步驟1，云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中中央處理服務(wù)器收集用戶終端的虛擬資源使用申請；步驟2，云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中中央處理服務(wù)器收集底層網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的可用資源；步驟3，云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中中央處理服務(wù)器采用量子免疫方法進(jìn)行虛擬資源分配，包括以下步驟：步驟3.1，初始化量子免疫方法參數(shù)，初始化種群中每個(gè)抗體的量子編碼向量；步驟3.2，將每個(gè)抗體的量子編碼向量轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制向量；步驟3.3，檢驗(yàn)每個(gè)抗體編碼向量是否滿足底層節(jié)點(diǎn)的流守恒公式和底層節(jié)點(diǎn)最大容量限制公式，檢驗(yàn)每個(gè)抗體編碼向量是否滿足虛擬流量和帶寬容量限制，檢驗(yàn)每個(gè)抗體編碼向量是否滿足資源分配解的可行性限制；步驟3.4，確定每個(gè)抗體的期望繁殖概率，根據(jù)期望繁殖概率從種群中提取父代種群和記憶庫種群；采用量子旋轉(zhuǎn)門操作方法得到新群體中抗體，并且合并記憶庫中抗體，構(gòu)成新一代種群；步驟3.5，重復(fù)步驟3.2～步驟3.4NIg次，輸出云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)虛擬資源分配的最優(yōu)解，NIg表示量子免疫方法的最大迭代次數(shù)。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其顯著優(yōu)點(diǎn)為：（1）資源映射過程成本低，能夠滿足用戶服務(wù)質(zhì)量需求；（2）從計(jì)算資源和網(wǎng)絡(luò)帶寬資源兩個(gè)維度動態(tài)按需分配資源，能夠充分挖掘云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中可用的硬件和軟件資源；（3）滿足高動態(tài)云計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境要求，為促進(jìn)云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中實(shí)時(shí)高效的虛擬資源映射提供技術(shù)支持。附圖說明圖1為本發(fā)明基于服務(wù)質(zhì)量要求驅(qū)動的云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)資源分配方法的流程圖。圖2為本發(fā)明云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中虛擬資源需求映射示意圖。圖3為本發(fā)明基于量子免疫方法的資源分配方法流程圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合圖1及具體實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。結(jié)合圖1，本發(fā)明基于服務(wù)質(zhì)量要求驅(qū)動的云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)資源分配方法，步驟如下：步驟1，云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中中央處理服務(wù)器收集用戶終端的虛擬資源使用申請，具體為：云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中用戶終端申請的CPU容量均勻分布在0～30MHz之間，用戶終端申請的帶寬均勻分布在0～60Mbps之間，用戶終端請求的存儲容量均勻分布在0～30GB之間，用戶終端將自己需要的CPU資源、存儲資源和帶寬資源發(fā)送給云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中中央處理服務(wù)器。步驟2，云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中中央處理服務(wù)器收集底層網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的可用資源，具體為：云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中底層網(wǎng)絡(luò)有100～150個(gè)節(jié)點(diǎn)，其中有70%的節(jié)點(diǎn)是服務(wù)器、30%的節(jié)點(diǎn)是路由器，每個(gè)服務(wù)器可用的CPU容量和每個(gè)底層鏈接可用的帶寬容量在50～100Mbps之間均勻分布，并且路由器和服務(wù)器的存儲容量在50～100GB之間均勻分布，中央處理服務(wù)器收集底層網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的可用資源。圖2為本發(fā)明的云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中虛擬資源需求映射示意圖。步驟3，云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中中央處理服務(wù)器采用量子免疫方法進(jìn)行虛擬資源分配，其中，云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中基于量子免疫方法的資源分配方法流程圖如圖3所示，包括以下步驟：步驟3.1，初始化量子免疫方法參數(shù)，初始化種群中每個(gè)抗體的量子編碼向量，具體為：（1）初始化量子免疫方法抗體的數(shù)目Np、量子免疫方法迭代次數(shù)Ng，其中Np、Ng均為整數(shù)且Np∈[100,120]、Ng∈[300,350]；（2）令迭代次數(shù)序號gen＝1，初始化虛擬鏈接(n,m)的業(yè)務(wù)流是否經(jīng)過底層鏈接虛擬鏈接(n,m)的業(yè)務(wù)流經(jīng)過底層的鏈接(u,v)的流量虛擬節(jié)點(diǎn)的無向帶權(quán)圖GV＝(NV,EV)和底層節(jié)點(diǎn)的無向帶權(quán)圖GS＝(NS,ES)，其中NV表示虛擬節(jié)點(diǎn)集合，EV表示虛擬節(jié)點(diǎn)鏈接集合，NS是底層節(jié)點(diǎn)集合，ES是底層節(jié)點(diǎn)鏈接集合；（3）初始化擴(kuò)充的底層無向帶權(quán)圖GS'＝(NS',ES')、擴(kuò)充的底層節(jié)點(diǎn)鏈接集合其中NS'表示擴(kuò)充的底層節(jié)點(diǎn)集合且NS'＝NS∪NV，nV表示底層節(jié)點(diǎn)n，nS表示底層節(jié)點(diǎn)鏈接s；（4）初始化表示虛擬鏈接(n,m)的總業(yè)務(wù)流量b(n,m)、底層鏈接(u,v)的傳輸帶寬BW(u,v)、底層節(jié)點(diǎn)w資源i的最大值容量Ci(w)、種群中每個(gè)抗體的量子編碼向量Qxf＝[qx,qf]；其中向量表示底層鏈接分配指示的量子編碼向量，向量表示底層鏈接分配流量的量子編碼向量，αi和βi表示向量qx中的量子比特第i位，χi和δi表示向量qf中的量子比特第i位；、、和，NL表示擴(kuò)充的底層無向帶權(quán)圖GS'中鏈接的數(shù)目。步驟3.2，將每個(gè)抗體的量子編碼向量轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制向量，具體為：對量子編碼向量Qxf進(jìn)行觀察得到二進(jìn)制向量XF＝[x,f]，向量中滿足公式(1)：向量中滿足公式(2)：其中，XF表示量子免疫方法二進(jìn)制編碼向量，x表示底層鏈接分配指示的二進(jìn)制編碼向量，f表示底層鏈接分配流量的二進(jìn)制編碼向量。步驟3.3，檢驗(yàn)每個(gè)抗體編碼向量是否滿足底層節(jié)點(diǎn)的流守恒公式和底層節(jié)點(diǎn)最大容量限制公式，檢驗(yàn)每個(gè)抗體編碼向量是否滿足虛擬流量和帶寬容量限制，檢驗(yàn)每個(gè)抗體編碼向量是否滿足資源分配解的可行性限制，具體步驟如下：（1）檢驗(yàn)每個(gè)抗體編碼向量XF＝[x,f]中和是否滿足底層節(jié)點(diǎn)的流守恒公式(3)和底層節(jié)點(diǎn)最大容量限制公式(4)：其中，表示虛擬鏈接(n,m)的業(yè)務(wù)流經(jīng)過底層的鏈接(u,v)的流量，表示虛擬鏈接(n,m)的業(yè)務(wù)流經(jīng)過底層的鏈接(n,v)的流量，表示虛擬鏈接(n,m)的業(yè)務(wù)流經(jīng)過底層的鏈接(m,v)的流量，表示虛擬鏈接(n,m)的業(yè)務(wù)流經(jīng)過底層的鏈接(w,u)的流量，表示虛擬鏈接(n,m)的業(yè)務(wù)流經(jīng)過底層的鏈接(w,n)的流量，表示虛擬鏈接(n,m)的業(yè)務(wù)流經(jīng)過底層的鏈接(w,m)的流量，p表示虛擬節(jié)點(diǎn)，w表示底層節(jié)點(diǎn)，表示虛擬節(jié)點(diǎn)p申請資源i的預(yù)留百分比，(n,m)表示虛擬節(jié)點(diǎn)n和虛擬節(jié)點(diǎn)m之間的鏈接，(u,v)表示底層節(jié)點(diǎn)u和底層節(jié)點(diǎn)v之間的鏈接，ci(p)表示虛擬節(jié)點(diǎn)p資源i的使用量，表示虛擬鏈接(n,m)的業(yè)務(wù)流經(jīng)過底層鏈接(p,w)的指示變量，I表示明確的非功能性質(zhì)集合，a表示云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中CPU資源、存儲資源或帶寬資源；（2）檢驗(yàn)每個(gè)抗體編碼向量XF＝[x,f]中和是否滿足公式(5)和公式(6)，公式(5)表示經(jīng)過底層鏈接(u,v)的虛擬流量、公式(6)表示不超過底層鏈接(u,v)的帶寬容量：其中，表示虛擬鏈接(n,m)的業(yè)務(wù)流經(jīng)過底層的鏈接(v,u)的流量，（3）檢驗(yàn)每個(gè)抗體編碼向量XF＝[x,f]中和是否滿足公式(7)～(9)，公式(7)保證每個(gè)底層節(jié)點(diǎn)只能選擇一個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)，公式(8)保證每個(gè)底層節(jié)點(diǎn)的同一種資源只能分配給一個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)，公式(9)保證每個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)只能選擇一個(gè)底層節(jié)點(diǎn)：其中，A表示云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中資源總和；表示虛擬鏈接(m,n)的業(yè)務(wù)流經(jīng)過底層鏈接(p,w)的指示變量；（4）檢驗(yàn)每個(gè)抗體編碼向量XF＝[x,f]中和是否滿足公式(10)～(12)，公式(10)和公式(12)保證對虛擬鏈接(n,m)業(yè)務(wù)流經(jīng)過的底層鏈接(u,v)的指示變量進(jìn)行設(shè)置，公式(11)保證資源映射結(jié)果是一個(gè)連通圖，即公式(11)對虛擬鏈接(n,m)業(yè)務(wù)流沒有經(jīng)過的鏈接(u,v)的指示變量進(jìn)行設(shè)置：其中，表示虛擬鏈接(n,m)的業(yè)務(wù)流經(jīng)過底層鏈接(v,u)的指示變量，表示虛擬鏈接(n,k)的業(yè)務(wù)流經(jīng)過底層鏈接(u,v)的指示變量，表示虛擬鏈接(l,m)的業(yè)務(wù)流經(jīng)過底層鏈接(u,v)的指示變量。步驟3.4，確定每個(gè)抗體的期望繁殖概率，根據(jù)期望繁殖概率從種群中提取父代種群和記憶庫種群；采用量子旋轉(zhuǎn)門操作方法得到新群體中抗體，并且合并記憶庫中抗體，構(gòu)成新一代種群，具體為：（1）采用公式(13)確定每個(gè)抗體的期望繁殖概率Pv：其中，γ表示權(quán)重因子，Av表示抗體與抗原之間的親和度函數(shù)，采用公式(14)確定抗體與抗原之間的親和度函數(shù)Av：Cv表示抗體與抗體之間的親和力函數(shù)，采用公式(15)確定Cv：Tv,u表示抗體濃度，采用公式(16)確定抗體濃度Tv,u：T表示一個(gè)預(yù)先設(shè)定的門限，Sv,u表示抗體v和抗體u之間的相似度，采用公式(17)確定Sv,u：其中，和分別表示抗體v和抗體u的第i位；（2）采用公式(18)的量子旋轉(zhuǎn)操作，得到新群體中抗體：其中，和表示新抗體向量qx中的量子比特第i位，Δθi表示第i位量子比特的旋轉(zhuǎn)角度，αi和βi表示抗體向量qx中的量子比特第i位；（3）將群體中的抗體按照期望繁殖概率Pv降序進(jìn)行排列，從種群中提取望繁殖概率最大的NI1個(gè)抗體作為父代種群，同時(shí)將繁殖概率最大的NIp-NI1個(gè)抗體存入記憶庫種群中，確定XFb(gen)；NI1表示父帶種群大小，NIp-NI1表示記憶庫種群大小，XFb(gen)表示第gen次迭代種群中最優(yōu)抗體。步驟3.5，重復(fù)步驟3.2～步驟3.4NIg次，輸出云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)虛擬資源分配的最優(yōu)解，即令gen←gen+1，重復(fù)步驟3.2～步驟3.4NIg次，輸出XFb(gen)作為最優(yōu)解，并且采用公式(19)確定云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)函數(shù)F(XFb(gen))：其中，NIg表示量子免疫方法的最大迭代次數(shù)。下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做詳細(xì)描述。實(shí)施例1本發(fā)明基于服務(wù)質(zhì)量要求驅(qū)動的云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)資源分配方法，包括以下步驟：步驟1，云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中中央處理服務(wù)器收集用戶終端的虛擬資源使用申請。步驟2，云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中中央處理服務(wù)器收集底層網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的可用資源。步驟3，云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中中央處理服務(wù)器采用量子免疫方法進(jìn)行虛擬資源分配。圖3為基于量子免疫方法的資源分配方法流程：首先，初始化量子免疫方法參數(shù)，初始化種群中每個(gè)抗體的量子編碼向量，初始化Np＝110，Ng＝330，令gen＝1，初始化GV＝(NV,EV)和GS＝(NS,ES)，初始化GS'＝(NS',ES')，NS'＝NS∪NV，初始化b(n,m)、BW(u,v)、Ci(w)和Qxf＝[qx,qf]；然后，將每個(gè)抗體的量子編碼向量轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制向量，對量子編碼向量Qxf進(jìn)行觀察得到二進(jìn)制向量XF＝[x,f]，向量中滿足公式(1)，向量中滿足公式(2)；其次，檢驗(yàn)每個(gè)抗體編碼向量XF＝[x,f]中和是否滿足底層節(jié)點(diǎn)的流守恒公式(3)和底層節(jié)點(diǎn)最大容量限制公式(4)；檢驗(yàn)每個(gè)抗體編碼向量XF＝[x,f]中和是否滿足公式(5)和公式(6)，公式(5)和公式(6)表示經(jīng)過底層鏈接(u,v)的虛擬流量和不超過底層鏈接(u,v)的帶寬容量，檢驗(yàn)每個(gè)抗體編碼向量XF＝[x,f]中和是否滿足公式(7)～(9)，公式(7)保證每個(gè)底層節(jié)點(diǎn)只能選擇一個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)，公式(8)保證每個(gè)底層節(jié)點(diǎn)的同一種資源只能分配給一個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)，公式(9)保證每個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)只能選擇一個(gè)底層節(jié)點(diǎn)，檢驗(yàn)每個(gè)抗體編碼向量XF＝[x,f]中和是否滿足公式(10)～公式(12)，公式(10)和公式(12)保證對虛擬鏈接(n,m)業(yè)務(wù)流經(jīng)過的底層鏈接(u,v)的指示變量進(jìn)行設(shè)置，公式(11)保證資源映射結(jié)果是一個(gè)連通圖，即公式(11)對虛擬鏈接(n,m)業(yè)務(wù)流沒有經(jīng)過的鏈接(u,v)的指示變量進(jìn)行設(shè)置；再次，采用量子旋轉(zhuǎn)門操作方法得到新群體中抗體，并且合并記憶庫中抗體構(gòu)成新一代種群；包括采用公式(13)確定Pv，公式(14)確定Av，公式(15)確定Cv，公式(16)確定Tv,u，公式(17)確定Sv,u，將群體中的抗體按照期望繁殖概率Pv降序進(jìn)行排列，從種群中提取望繁殖概率最大的NI1＝30個(gè)抗體作為父代種群，同時(shí)將繁殖概率最大的NIp-NI1個(gè)抗體存入記憶庫種群中，確定XFb(gen)，權(quán)重因子γ＝0.6，Tv,u表示抗體濃度，預(yù)先設(shè)定的門限T＝8，NI1＝20表示父帶種群大小，NIp-NI1表示記憶庫種群大小，XFb(gen)表示第gen次迭代種群中最優(yōu)抗體；最后，令gen←gen+1，重復(fù)上述步驟NIg次，輸出XFb(gen)作為最優(yōu)解，并且采用公式(18)確定云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)函數(shù)F(XFb(gen))。綜上所述，本發(fā)明基于服務(wù)質(zhì)量要求驅(qū)動的云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)資源分配方法，充分挖掘了云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)可用的硬件和軟件資源，從計(jì)算資源和網(wǎng)絡(luò)帶寬資源兩個(gè)維度動態(tài)按需分配資源，為高效利用云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中虛擬資源和保障用戶終端服務(wù)質(zhì)量要求提供技術(shù)支持。