李 飛，易傅瀟，王 浩

（成都信息工程學院 信息安全工程學院，四川 成都610225）

0 引 言

云存儲的核心是對大量數(shù)據(jù)的存儲和管理。在數(shù)據(jù)的存儲方面：存儲系統(tǒng)數(shù)據(jù)的有效性和完整性是最受關注的性能指標，因此云存儲系統(tǒng)的冗余機制提供了數(shù)據(jù)在不同節(jié)點上的備份功能，也就是其冗余的副本［1］。在數(shù)據(jù)的管理方面：當用戶向服務器發(fā)出數(shù)據(jù)請求時，系統(tǒng)會根據(jù)相應的調度策略為用戶提供相對最優(yōu)的數(shù)據(jù)副本以及路徑的選取，調度策略的優(yōu)劣很大程度上決定了系統(tǒng)的運行處理效率［2］。在云計算中的調度算法相對較為豐富，但云存儲在任務調度方面有區(qū)別于傳統(tǒng)云計算的特點，在已有的對云存儲的任務調度算法的研究中，引入了存在矩陣以適應云存儲的特點，提出了針對云存儲環(huán)境的特殊要求，相對于云計算任務來說，由于云計算任務可由云中任意節(jié)點提供，但云存儲中的節(jié)點會出現(xiàn)節(jié)點沒有任務所需要的數(shù)據(jù)的情況，引入了存在矩陣 （exist matix，EM）的概念來指示任務和資源節(jié)點的對應關系，資源節(jié)點通過存在矩陣限制其初始解和解空間，從而使得初始解以及解空間有意義。然而，網絡環(huán)境是動態(tài)變化的，因此，引入網絡服務質量QoS （quality of service）參數(shù)，動態(tài)實時地反映出當前網絡的狀態(tài)，使得在計算的迭代過程中可以根據(jù)QoS參數(shù)以及相對應的適應度函數(shù)來動態(tài)調整其影響參數(shù)，從而達到了優(yōu)化算法的作用。同時，可以根據(jù)用戶對網絡QoS的不同需求，使得產生解更趨向于用戶的QoS需求。例如部分用戶的應用需求僅僅是關注于吞吐量的大小，而其他用戶的應用需求可能不一定是追求其最大的吞吐量，而是對其延遲有很高的敏感度，由此可根據(jù)不同用戶不同應用場景調整其對QoS參數(shù)的需求，從而使用戶直觀地感受到以服務質量為中心的調度策略。

1 云存儲任務調度抽象

本文研究的模型前提為 “批調度”模型，即在單位時間內，等待調度的任務數(shù)為n，而調度是按照這n 個任務來啟動一次調度任務，相類似QoS需求的用戶可歸集為一組任務集合作為一次調度任務。本文使用以下定義［3，4］：

定義1 用T ＝｛t1，t2，…，tn｝表示一個任務集合，單位時間內該任務集合中等待被調度的任務數(shù)為n。

定義2 用N ＝｛n1，n2，…，nm｝表示云存儲系統(tǒng)中的節(jié)點集合，角標代表節(jié)點數(shù)量。Ni代表ni節(jié)點上的數(shù)據(jù)資源，特別要指出的是相對于云計算中節(jié)點一定能執(zhí)行計算任務，而云存儲系統(tǒng)的節(jié)點有可能不能提供用戶所請求的數(shù)據(jù)。

定義3 用V ＝｛v1，v2，…，vn｝表示任務調度向量，即云存儲調度方案。角標代表任務長度，n表示任務總數(shù)為n，vi表示第i個任務的數(shù)據(jù)在vi節(jié)點上取得。

定義4 用Fv 代表任務調度方案的調度向量函數(shù)。它是調度算法的數(shù)學模型，不同調度算法的根本區(qū)別就在于調度向量函數(shù)的不同。

2 多QoS約束下的限制解空間PSO 云存儲任務調度算法

2.1 標準PSO 算法及限制PSO 解空間的云存儲調度算法

粒子群優(yōu)化 （particle swarm optimization，PSO），又稱微粒群算法，PSO 算法模擬了一個簡化的社會模型，而該社會模型是基于群體的，群體中的個體可根據(jù)自己以及群體中的最優(yōu)值來判斷進而調整自己或者全局的最優(yōu)值，實現(xiàn)自適應的優(yōu)化。PSO 算法中群體被抽象為D 維空間中沒有體積及質量的粒子集合［4］。個體粒子中第i個粒子表示為Xi＝（xi1，xi2，…，xiD），通過適應度函數(shù)得到該粒子的適應值 （fitness value），粒子在飛行過程中得到的最優(yōu)位置記為Pi＝（pi1，pi2，…，piD），也稱為個體極值pbest，作為個體粒子的飛行經驗。群體中所有粒子共同發(fā)現(xiàn)的最好位置用符號g 表示，即Pg，也稱為全局極值gbest。個體粒子通過自己的飛行經驗極值pbest以及全局的飛行經驗gbest來更新自己的飛行速度以及位置。粒子i的速度用Vi＝（vi1，vi2，…，viD）表示，對于每一次迭代，它的第d維（1≤d ≤D）以式 （1）、式 （2）更新

其中：w 為慣性權重（inertia weight），代表粒子的慣性行為，w 越大全局尋優(yōu)能力越強，但局部尋優(yōu)能力降低，w 越小則相反。c1和c2為加速常量（acceleration constants），分別代表粒子個體自己的認知和對群體經驗的學習能力。Rand（）和Rand（）為兩個隨機值，其取值范圍在［0，1］中變化［5］。

標準PSO 算法在應用到云存儲環(huán)境中時，由于云計算任務可由云中任意節(jié)點提供但云存儲中的節(jié)點會出現(xiàn)節(jié)點沒有任務所需要的數(shù)據(jù)的情況，并且在云存儲中這種情況應該作為常態(tài)處理，而PSO 算法初始化參數(shù)的隨機產生和每一輪的更新都沒有考慮到云存儲的這一特性，所以標準PSO 算法會出現(xiàn)對云存儲任務無效的解，且這種無效解的隨機性較大。

限制PSO 解空間的云存儲調度算法引入了存在矩陣的概念［6］。EM 是一個n＊m 的矩陣，n表示調度任務，m 表示云存儲系統(tǒng)中的節(jié)點數(shù)目。矩陣中的元素代表了該任務是否存在，例如元素eij代表任務i 所需的數(shù)據(jù)節(jié)點是否在j上，0和1分別代表無和有。云存儲中的資源列表用于生成該存在矩陣。資源列表是云存儲節(jié)點與數(shù)據(jù)塊的映射表。由于云系統(tǒng)中對數(shù)據(jù)安全以及冗余的需求，同樣的一塊數(shù)據(jù)會存在于多個而并非全部的云存儲節(jié)點上，所以矩陣中的調度任務向量ni的行中會出現(xiàn)多個1的情況。

其改進在于：

（1）PSO 的初始化的解是由存在矩陣產生，而非傳統(tǒng)PSO 算法的隨機產生，這樣保證了初始化解的有效性。

（2）PSO 算法會根據(jù)式 （1）、式 （2）進行迭代，每次迭代的結果會根據(jù)存在矩陣進行對迭代解的檢測，判斷其是否符合存在矩陣，如果不符合則產生一個新的解，并且滿足存在矩陣的限制條件。

（3）如果算法陷入了局部的最優(yōu)解時，傳統(tǒng)算法會隨機產生新的解，但這個解的有效性是未知的，而該算法會在存在矩陣中產生新的解，保證其解的有效性。

2.2 多QoS約束下的限制解空間PSO 云存儲任務調度算法

存在矩陣解決了PSO 的初始化解不再隨機產生，而是根據(jù)資源列表生成存在矩陣。同時在迭代的過程中也會在存在矩陣中進行驗證，防止了無效解的產生。但是由于其未考慮到網絡狀態(tài)的變化，所以其不能通過網絡狀態(tài)的實時更新從而根據(jù)當前網絡狀態(tài)得到最優(yōu)值。

通過多QoS參數(shù)作為當前網絡狀態(tài)的度量定義QN 是一個n＊n 的矩陣，n 表示云存儲系統(tǒng)中的節(jié)點數(shù)目，Qij代表節(jié)點i到節(jié)點j 的QoS狀態(tài)信息，包括帶寬、時延、抖動的信息。

2.2.1 QoS參數(shù)的應用

本文研究的重點放在多QoS約束下的根據(jù)不同用戶或應用場景對多QoS敏感度不同，符合用戶或應用場景需求的最小代價選路問題［8，9］。云存儲網絡節(jié)點的集合可以建模為一個無向加權圖G（V，E），其中V 是代表所有云存儲的節(jié)點。E是物理上或者邏輯上代表鏈接節(jié)點的所有的邊。每一組鏈路有三組權重BandWith、Delay、Jetter分別對應可用帶寬，延遲和抖動。

路徑P（s，d）為任務節(jié)點以及數(shù)據(jù)節(jié)點之間的鏈路，且節(jié)點之間有多條鏈路可以到達，M ∈V 代表云存儲節(jié)點與任務節(jié)點間最短路徑的節(jié)點集合，一條鏈路上的總時延取P（s，d）鏈路上所有經過路徑的鏈路時延之和［10，11］

在QoS向量中鏈路P（s，d）上的總時延定義為從路徑上起點到終點上的最小值

樹的抖動定義為從源節(jié)點到終節(jié)點路徑上延遲的平均值差值

式中：delay＿avg——從源節(jié)點到終節(jié)點的延遲的平均值。

鏈路的瓶頸帶寬被定義為T 中鏈路的最小帶寬

鏈路的開銷被定義為該鏈路上邊的開銷之和。CostT（s，M）引用參考STP協(xié)議中1Gbit／s的寬帶鏈路的STP開銷與bandwidth之間的關系進行設定。

帶延遲帶寬約束的QoS選路問題可以被描述如下：已給定的網絡圖G，一個源任務節(jié)點s，云存儲節(jié)點到任務節(jié)點鏈路節(jié)點集合M，延遲，抖動延遲和帶寬約束分別為Dmax，Dj和Dmin。 并通過 DelayP（s，d）、JitterP（s，M）、BandwidthP（s，M）并且符合以下條件：

（1）鏈路P（s，d）為任務節(jié)點到數(shù)據(jù)節(jié)點的最短路徑；

（2）云存儲任務的請求源節(jié)點是S；

（3）所有的數(shù)據(jù)節(jié)點都在云存儲節(jié)點V 中，且受存在矩陣約束；

（4）數(shù)據(jù)源樹必須滿足以下的多QoS約束：

端到端的延遲要求

抖動延遲約束

給QoS保證的帶寬

2.2.2 適應度函數(shù)

PSO 的每一次迭代都會被評估計算。在QoS調度問題上每一次迭代被一個適應度函數(shù)所驅動，這個適應度函數(shù)根據(jù)粒子對減少鏈路的花費來評估粒子進化的質量［11］。適應度函數(shù)的定義如下

式中：k1和k2——懲罰系數(shù)，懲罰系數(shù)的值決定了懲罰程度。

多QoS約束下的存在矩陣的PSO 調度算法如下：

（1）設置迭代的次數(shù)Li＝0，由存在矩陣代替隨機的初始解生成V0；

（2）While Li≤MaxLi；

（4）由適應度函數(shù)f（P（s，M））得到fi；

（5）當適應度函數(shù)fi未到達閥值時，break，輸出Vi；

（6）Li＝Li＋1；

（7）根據(jù)PSO 算法得到迭代一輪后的Vnew；

（8）將Vnew與存在矩陣做匹配，如果不匹配則重新生成Vnew；

（9）將得到的數(shù)據(jù)節(jié)點與多QoS矩陣做對比，對要求的Dmax，Dj和Dmin做匹配，如果不滿足用戶所提出的QoS限制則按重新生成Vnew，如果連續(xù)10次沒有生成滿足條件的Vnew，則使用第十次生成的Vnew；

（10）End While

3 實驗和分析

3.1 實驗環(huán)境和實驗參數(shù)

由于網絡環(huán)境的不同對實驗結果的影響比較大，而又要兼顧與現(xiàn)有調度算法的比較，所以采取了將網絡拓撲的節(jié)點分別設置為10，20，40，80，160.存在矩陣實時的分配產生。網絡環(huán)境的設置如下：各鏈路的帶寬在 ［100，1000］之間隨機分布，單位為兆 （M）。延遲在 ［0，5］之間隨機分布，單位為毫秒 （ms）。

實驗默認的最大迭代次數(shù)為100 次，調度向量中含有10個任務。為得到一般性實驗結果，對于以上每種網絡大小環(huán)境的測試數(shù)為10次，所需記錄的實驗數(shù)據(jù)有 “運行時間”與 “QoS滿足率”，“運行時間”能夠直觀表達算法之間的性能差異， “多QoS滿足率”表示了算法在多QoS約束下的優(yōu)化程度，以上數(shù)據(jù)均取得10次測試的平均值。

3.2 實驗結果分析

圖1分別代表了限制PSO 解空間的云存儲調度算法、多QoS約束下的限制解空間PSO 云存儲任務調度算法在相同實驗環(huán)境下的實驗結果。表1、表2為運行參數(shù)。從表中實驗數(shù)據(jù)可以看到多QoS約束下的限制解空間PSO 云存儲任務調度算法，在運行時間上與前者算法近似，這是因為雖然后者算法在QoS保障上較優(yōu)，但在迭代過程中，當?shù)貌坏綕M足多QoS 約束的條件時，會重新計算得到新的Vnew，雖然不能超過10次重新計算的限制，但仍然增加了算法在運行時間上的開銷，從而使得算法在運行時間上沒有特別大的優(yōu)勢。而在QoS的滿足率方面，其優(yōu)勢就較為明顯。在多QoS約束條件Dmax＝20，Dj＝10，Costmax＝40下，限制解空間PSO 算法在迭代過程中隨著節(jié)點數(shù)目的增多，網絡情況復雜程度增加，多QoS滿足率下降的較為明顯，當節(jié)點數(shù)目增至160 時，僅有26%符合QoS的要求，QoS平均滿足率為33%。而在多QoS約束下的迭代由于考慮到了每一輪迭代的結果均要滿足多QoS的需求，所以結果相對于需求值不會有太大的偏離，當節(jié)點數(shù)目到達160時多QoS 的滿足率能夠達到38%，QoS 平均滿足率為45.6%。通過圖1對兩組數(shù)據(jù)的對比，直觀展現(xiàn)了二者之間QoS滿足率之間的對比。因此，雖然在運行時間和執(zhí)行次數(shù)上兩者之間差距不大，但是多QoS優(yōu)化算法在試行中有更好的滿足率，更能夠體現(xiàn)網絡的實際狀況，從而滿足不同用戶及應用對于網絡的不同需求，提高用戶直觀的網絡服務質量。

圖1 QoS滿足率的比較

表1 限制解空間PSO 算法

表2 多QoS約束下的限制解空間PSO 云存儲任務調度算法

4 結束語

本文對云存儲任務調度算法進行了研究，探討了PSO調度算法在云存儲系統(tǒng)調度中的問題，同時引入了前人針對云存儲系統(tǒng)的改進，即任務和資源節(jié)點的關系矩陣：存在矩陣。通過存在矩陣的引入，排除了對于云存儲任務無效的解，PSO 算法的迭代次數(shù)以及運行時間效率有了極大的提高，但這種提高是在理想的網絡環(huán)境中所得到的值，在真實網絡環(huán)境中，用戶對于所需的云存儲資源有不同的需求，通過QoS的約束，使得算法所產生的解更趨向于用戶對于資源的QoS需求，仿真結果表明，在本文所提出的QoS需求下，QoS滿足率有了明顯的提高。

下一步研究方向在于抽象出云存儲節(jié)點資源分布的特性，結合多QoS的特性進行更進一步的改進，使得算法在達到最優(yōu)解的收斂時間以及QoS的滿足率上有更進一步的提高。

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