楊 軍，潘寶軍，原 鑫

（華北計(jì)算技術(shù)研究所 軟件平臺(tái)研發(fā)部，北京100083）

0 引 言

基于虛擬化、服務(wù)化技術(shù)的云計(jì)算近年被互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、大型企業(yè)信息系統(tǒng)廣泛采用，相對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè)信息系統(tǒng)采用的 “單位機(jī)房＋物理服務(wù)器”的模式，云計(jì)算一般采用 “設(shè)備購買或租用＋虛擬機(jī)調(diào)度”的模式，兩種模式差別明顯，因此傳統(tǒng)系統(tǒng)向云計(jì)算模式遷移的過程面臨如何有效利用已有硬件和傳統(tǒng)服務(wù)的問題。雖然云計(jì)算具有易伸縮等優(yōu)點(diǎn)，但其所基于的虛擬化技術(shù)存在性能損耗，如果能夠合理組合傳統(tǒng)服務(wù)器和云服務(wù)器的資源配比，可以有效減小服務(wù)中心的運(yùn)行成本。

1 基于Cloud Foundry的PaaS技術(shù)

PaaS （platform as a service）指平臺(tái)即服務(wù)［1］，它提供包含軟件部署，運(yùn)行和維管等能力的軟件開發(fā)平臺(tái)，并以服務(wù)的形式發(fā)布使用。一般來講PaaS會(huì)綜合利用虛擬化、集群、智能路由、自動(dòng)部署、監(jiān)控維管等技術(shù)［2，3］。

CF （cloud foundry）是VMware等組織合作發(fā)布的開源PaaS云平臺(tái)［4］。它能夠合理利用組織的計(jì)算、存儲(chǔ)資源，支持應(yīng)用的按需部署、運(yùn)行和維管，應(yīng)用可以按需求靈活擴(kuò)展而無需考慮硬件、網(wǎng)絡(luò)及操作系統(tǒng)層面的變動(dòng)。其邏輯結(jié)構(gòu)如圖1所示［5］。

CF的邏輯架構(gòu)主要包括：計(jì)量和日志：主要用于進(jìn)行

圖1 cloud foundry的邏輯構(gòu)成

日志、計(jì)量等管理；消息總線：提供組件間通信的輕量級(jí)訂閱/發(fā)布總線；服務(wù)代理：代理對(duì)某些服務(wù)、數(shù)據(jù)庫的訪問；應(yīng)用存儲(chǔ)于執(zhí)行：提供應(yīng)用實(shí)例的存儲(chǔ)以及執(zhí)行的基礎(chǔ)環(huán)境；生命周期管理：管理云平臺(tái)、其中應(yīng)用的創(chuàng)建、執(zhí)行、銷毀等狀態(tài)；認(rèn)證授權(quán)：管理登錄、憑證、權(quán)限等；路由：管理訪問到服務(wù)的路由選擇。

分析以上結(jié)構(gòu)，CF提供的應(yīng)用按需動(dòng)態(tài)擴(kuò)展能力，主要由以下模塊具體實(shí)現(xiàn)。

（1）資源虛擬化技術(shù)：利用硬件輔助虛擬化機(jī)制和虛擬化軟件 （如VMWareESX），對(duì)計(jì)算、內(nèi)存、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等硬件資源進(jìn)行虛擬化，實(shí)現(xiàn)對(duì)底層硬件資源的 “池化”，達(dá)到應(yīng)用與基礎(chǔ)平臺(tái)解耦。

（2）提供應(yīng)用資源隔離的DEA 容器：DEA （droplet execution agent）是執(zhí)行應(yīng)用的運(yùn)行環(huán)境，運(yùn)行于虛擬機(jī)之上，內(nèi)部封裝了應(yīng)用執(zhí)行體及其所需的CPU、內(nèi)存、磁盤、網(wǎng)絡(luò)等資源需求。

Warden是運(yùn)行DEA 的容器，它利用Linux的cgroups機(jī)制，高效地實(shí)現(xiàn)了將一臺(tái)虛擬機(jī)內(nèi)多個(gè)DEA 的運(yùn)行時(shí)資源隔離。

（3）監(jiān)控整個(gè)CF平臺(tái)狀態(tài)的Health Manager：負(fù)責(zé)監(jiān)控各DEA 的運(yùn)行時(shí)狀態(tài)，如有異常，將通知Cloud Controller進(jìn)行處理。

（4）CF全局管理控制器Cloud Controller：控制CF 平臺(tái)的應(yīng)用，支持對(duì)應(yīng)用進(jìn)行打包和預(yù)處理，完成服務(wù)與應(yīng)用的綁定，對(duì)外發(fā)布供用戶訪問的服務(wù)；根據(jù)請求是用戶訪問還是管理命令進(jìn)行分別處理。能夠基于Health Manager的監(jiān)視數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)定策略，啟動(dòng)或合并的DEA 實(shí)例，實(shí)現(xiàn)服務(wù)能力的動(dòng)態(tài)伸縮。

（5）服務(wù)路由器Router：是CF平臺(tái)提供外部訪問的總?cè)肟?，將接收到的請求區(qū)分為管理控制請求和應(yīng)用訪問請求，再分別交由Cloud Controller或具體某個(gè)應(yīng)用DEA 去執(zhí)行。

（6）提供服務(wù)接入的Service Broker：提供各類服務(wù)在平臺(tái)內(nèi)的注冊、發(fā)布和實(shí)例請求等功能，可用于引接第三方服務(wù)或遺留應(yīng)用，完成各類服務(wù)的整合。

2 兼容遺留系統(tǒng)的混搭云構(gòu)建

2.1 實(shí)施SOA理念的云服務(wù)

SOA （service oriented architecture）面向服務(wù)的體系架構(gòu)［6］，將功能和數(shù)據(jù)以服務(wù)形式發(fā)布，供服務(wù)提供者查詢訪問，一般采用UDDI （universal description，discovery and integration）設(shè)施作為服務(wù)注冊中心。

企業(yè)傳統(tǒng)服務(wù)或者基于CF平臺(tái)托管的服務(wù)均可發(fā)布到UDDI中。當(dāng)傳統(tǒng)服務(wù)達(dá)到一定規(guī)模時(shí)，往往通過負(fù)載均衡入口對(duì)外提供服務(wù)訪問入口并注冊到UDDI中。而基于CF平臺(tái)的云服務(wù)可通過其入口HAProxy注冊到UDDI中。

2.2 混搭云的構(gòu)建方法

在構(gòu)建云服務(wù)時(shí)，往往需要面對(duì)引接遺留應(yīng)用的問題［7］，參考文獻(xiàn) ［8］提出的服務(wù)集群資源整合的若干關(guān)鍵問題：如遺留應(yīng)用引接、服務(wù)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載均衡調(diào)度等，混搭云的體系架構(gòu)同樣需要面對(duì)。雖然CF 提供Service Broker機(jī)制，可以將傳統(tǒng)服務(wù)的訪問請求由Router路由轉(zhuǎn)發(fā)，但當(dāng)遺留服務(wù)請求達(dá)到一定規(guī)模時(shí)，通過CF 的Router轉(zhuǎn)發(fā)會(huì)帶來繁重的流量壓力，而且造成一定的性能損失。

CF平臺(tái)是新近推出的基于虛擬化的分布式應(yīng)用管理與執(zhí)行平臺(tái)，業(yè)界對(duì)其的研究相對(duì)較少，本文對(duì)CF平臺(tái)進(jìn)行了深入研究，并完整提出一種組合利用傳統(tǒng)服務(wù)和CF平臺(tái)托管云服務(wù)的方法，稱為混搭云。如圖2所示。

傳統(tǒng)服務(wù)基于計(jì)算機(jī)上部署應(yīng)用服務(wù)實(shí)例的方式運(yùn)行［9］。預(yù)先部署在多臺(tái)計(jì)算機(jī)上的服務(wù)實(shí)例被引接到統(tǒng)一的負(fù)載均衡入口 （采用Nginx反向代理等技術(shù)），通過向服務(wù)注冊中心UDDI注冊成為可供用戶發(fā)現(xiàn)、訪問的服務(wù)，用戶訪問請求將按預(yù)設(shè)計(jì)的策略分流到不同服務(wù)實(shí)例。另一方面，通過分布在各計(jì)算機(jī)上的監(jiān)控代理，可實(shí)現(xiàn)服務(wù)的部署安裝、服務(wù)及機(jī)器狀態(tài)監(jiān)控等［10］。這類基于傳統(tǒng)服務(wù)的優(yōu)點(diǎn)是無虛擬化的性能損耗，同等配置的計(jì)算機(jī)資源可承受的負(fù)載更大，其缺點(diǎn)是硬件資源利用率低，不易擴(kuò)展。

基于CF平臺(tái)的云服務(wù)綜合采用虛擬化技術(shù)、權(quán)限隔離、應(yīng)用封裝與自動(dòng)部署等技術(shù)實(shí)現(xiàn)［5］。通過虛擬化管理軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源的虛擬化，形成資源池?；谫Y源池按需創(chuàng)建不同的虛擬機(jī)，每個(gè)虛擬機(jī)中根據(jù)需要?jiǎng)?chuàng)建若干Warden，各Warden可訪問調(diào)度的資源相互獨(dú)立；基于Warden再按需創(chuàng)建DEA，作為運(yùn)行應(yīng)用服務(wù)實(shí)例的容器。當(dāng)有服務(wù)訪問請求到達(dá)時(shí)，入口的HAProxy負(fù)載均衡器將按設(shè)定策略選擇內(nèi)部某個(gè)Router，Router根據(jù)請求類型分類處理：管理請求交由Cloud Controller，將用于訪問路由選擇交給某個(gè)DEA。Cloud Controller負(fù)責(zé)處理CF平臺(tái)的各類管理請求處理，并結(jié)合Health Management搜集的各DEA 的狀態(tài)，按策略進(jìn)行服務(wù)實(shí)例的處理，在負(fù)載過高時(shí)創(chuàng)建DEA，在負(fù)載過低時(shí)刪除DEA 等。與傳統(tǒng)服務(wù)相比，基于CF平臺(tái)的云服務(wù)相比，其可擴(kuò)展性、動(dòng)態(tài)調(diào)整性大大提升，但由于其基于虛擬化機(jī)制實(shí)現(xiàn)，故利用同等資源可處理的最大負(fù)載較低。

圖2 混搭云的體系結(jié)構(gòu)

混搭云將傳統(tǒng)服務(wù)與基于CF平臺(tái)的云服務(wù)搭配使用，綜合發(fā)揮傳統(tǒng)服務(wù)高效、云服務(wù)易伸縮的優(yōu)點(diǎn)。從發(fā)布服務(wù)角度，將兩類服務(wù)實(shí)例都注冊到服務(wù)注冊中心，并對(duì)于前端用戶透明，用戶訪問按設(shè)定路由策略被分配到兩類服務(wù)的某個(gè)具體實(shí)例；從服務(wù)維管角度，將傳統(tǒng)服務(wù)的監(jiān)控管理工具與CF 的Health Manager、Cloud Controller結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)服務(wù)和云服務(wù)的綜合維管?？梢杂行ПＷo(hù)已有投資、綜合提供服務(wù)。

3 用戶訪問的特征分析

3.1 不同服務(wù)的用戶訪問量分布有差異

混搭云提供了將傳統(tǒng)服務(wù)和云服務(wù)綜合使用的模式，傳統(tǒng)服務(wù)不易擴(kuò)展但可支撐的最大負(fù)載更大，基于CF平臺(tái)的云服務(wù)易于動(dòng)態(tài)調(diào)整，但由于虛擬化的性能損耗，同等資源可處理的最大負(fù)載較低。為了達(dá)到運(yùn)行成本的最小化，有必要通過分析負(fù)載特征，尋找兩類服務(wù)的硬件資源合理配比。

Alexa是網(wǎng)站訪問量和世界排名的權(quán)威發(fā)布站點(diǎn)，其中發(fā)布了世界排名靠前的網(wǎng)站的近期的點(diǎn)擊數(shù)、訪問量等，反映了世界最著名網(wǎng)站的用戶訪問量特點(diǎn)［11］。圖3和圖4是Google和12306兩家網(wǎng)站的訪問量是兩種典型情況。前者的用戶訪問量較為平穩(wěn)，后者的用戶訪問量隨著季節(jié)、時(shí)間有劇烈變動(dòng)。

圖3 Google的6個(gè)月訪問量曲線

圖4 12306的6個(gè)月訪問量曲線

通過以上分析，用戶訪問量 （可對(duì)應(yīng)為服務(wù)負(fù)載）處于經(jīng)常變動(dòng)過程中 （波動(dòng)型尤其明顯），參照電力系統(tǒng)的概念，其負(fù)載量隨時(shí)間分布有峰值、谷值和平值。如果利用傳統(tǒng)服務(wù)建立服務(wù)中心，則會(huì)出現(xiàn)負(fù)載峰值時(shí)用戶失敗率高，負(fù)載谷值時(shí)硬件利率低資源浪費(fèi)嚴(yán)重的情況。而如果完全基于CF平臺(tái)搭設(shè)云服務(wù)，對(duì)于谷值以下的應(yīng)用負(fù)載，由于虛擬化機(jī)制導(dǎo)致的性能損耗，需要引入更多的硬件資源。

3.2 用戶訪問的周期性特征

百度統(tǒng)計(jì)［13］中記錄的一些著名網(wǎng)站的每天24 小時(shí)的訪問量分布圖，過去多天的用戶訪問量曲線重合度很高。文獻(xiàn) ［12］表明，人們的網(wǎng)站訪問行為往往具有周期性，即站點(diǎn)的服務(wù)負(fù)載具有歷史重復(fù)性的特點(diǎn)，可以 “基于歷史預(yù)測未來”，即過去一段時(shí)間內(nèi)某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的訪問量，可作為預(yù)測今天同一時(shí)間點(diǎn)訪問量的重要參考。結(jié)合用戶訪問量的周期性特點(diǎn)，本文提出的混搭云的負(fù)載均衡調(diào)度算法，就有效地利用了這一負(fù)載預(yù)測方法。

4 混搭云的負(fù)載均衡調(diào)度算法

4.1 術(shù)語定義

為描述本文提出混搭云的調(diào)度算法，特進(jìn)行如下術(shù)語定義。

定義1 容器 （container）。指應(yīng)用運(yùn)行的載體，本文包括物理服務(wù)器 （記為集合CP ），CF中的DEA 虛擬窗口（記為集合CV）。

定義2 容器拆分負(fù)載閾值Lmax（load of maximum）。當(dāng)環(huán)境中存在負(fù)載達(dá)到拆分閾值的容器時(shí)，需要?jiǎng)?chuàng)建新的容器。

定義3 容器合并負(fù)載閾值Lmin（load of minimum）。當(dāng)環(huán)境中有容器負(fù)載低于銷毀閾值，且存在有與此容器負(fù)載相加后達(dá)不到拆分閾值的容器時(shí)，可以進(jìn)行容器的合并。

定義4 容器理想負(fù)載值Ldes（load of desired）。經(jīng)過周期調(diào)度后，希望容器達(dá)到的平均負(fù)載值。

定義5 容器偵測周期Tm（time interval of monitor）。用于檢測是否有達(dá)到拆分或合并閾值容器的時(shí)間間隔，取大于容器調(diào)度開銷的一個(gè)時(shí)間值。

定義6 歷史負(fù)載加權(quán)Lh。是指以每24小時(shí)為單位，將歷史同期負(fù)載作為預(yù)測下一個(gè)周期負(fù)載的加權(quán)因子。引入歷史負(fù)載加權(quán)，可以有效增強(qiáng)算法對(duì)于負(fù)載突增、突減的適應(yīng)性。

定義7 容器調(diào)度周期Ts（time interval of scheduling）。取偵測周期的整數(shù)倍，分析過往多個(gè)偵測周期的監(jiān)控結(jié)果，綜合歷史負(fù)載加權(quán)，預(yù)測分析是否需要進(jìn)行容器調(diào)度。取多個(gè)偵測周期并與歷史同期加權(quán)平均，可以避免負(fù)載抖動(dòng)造成的不必要頻繁調(diào)度。

定義8 目標(biāo)容器數(shù)量ndes（number of desired）。根據(jù)負(fù)載量和單個(gè)容器處理能力，計(jì)算出的容器哈希因子，得到下個(gè)調(diào)度周期的容器目標(biāo)數(shù)量。

混搭云的調(diào)度算法的目標(biāo)，是達(dá)到使用最少的目標(biāo)容器數(shù)量，滿足特定負(fù)載函數(shù)的用戶訪問請求。主要包括以下幾部分算法。

4.2 負(fù)載偵測與目標(biāo)容器數(shù)計(jì)算

（1）每個(gè)容器偵測周期Ts，搜集全部容器的負(fù)載信息。負(fù)載取CPU、內(nèi)存、磁盤、網(wǎng)絡(luò)4種負(fù)載的加權(quán)求和

（2）搜集可供合并的容器：計(jì)算并負(fù)載小于Lmin的DEA 的數(shù)量，記錄這些容器的標(biāo)識(shí)，并且記數(shù)加1

（3）計(jì)算目標(biāo)容器數(shù)量ndes：以ndes為目標(biāo)計(jì)算當(dāng)前負(fù)載的目標(biāo)容器數(shù)量，結(jié)合預(yù)測方法［14］，即與下個(gè)調(diào)度周期Ts的歷史容器數(shù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，對(duì)上取整

4.3 用戶訪問的負(fù)載均衡算法

負(fù)載均衡算法采用物理服務(wù)器優(yōu)先、輪轉(zhuǎn)調(diào)度法的算法，即在接收到用戶請求后，按以下方式分配處理節(jié)點(diǎn)。

（1）如果存在物理服務(wù)器負(fù)載小于Lmax，則將用戶請求提交此服務(wù)器處理；

（2）如果無物理服務(wù)器符合要求，則采用輪轉(zhuǎn)法在負(fù)載小于Lmax的DEA 中選擇1個(gè)，將用戶請求提交此DEA處理。

4.4 增加容器的算法

計(jì)算當(dāng)前容器數(shù)與目標(biāo)容器數(shù)的差值n，創(chuàng)建n個(gè)DEA

4.5 容器合并算法

（1）假設(shè)當(dāng)前容器數(shù)量與目標(biāo)容器數(shù)的差值為M；

（2）取上個(gè)偵測周期被記數(shù)次數(shù)提名前M 的待合并容器，將其用戶訪問通過Router 重定向到其它未標(biāo)識(shí)的容器；

（3）待合并容器處理完用戶請求后，將它們刪除

5 虛擬與物理服務(wù)器的優(yōu)化配比

虛擬服務(wù)器與物理服務(wù)器的運(yùn)行均消耗資源，本文假設(shè)物理服務(wù)器不進(jìn)行動(dòng)態(tài)開關(guān)機(jī)處理，虛擬服務(wù)器可按需動(dòng)態(tài)啟停，提出一種運(yùn)行消耗資源的成本最小化的算法，尋找在特定用戶訪問分布特征情況下，虛擬與物理服務(wù)器的優(yōu)化配比計(jì)算方法。

定義9 虛擬化效率EV （efficiency of virtualization）。指采用虛擬化技術(shù)后，設(shè)備能支撐的最大負(fù)載，與直接采用同等配置硬件設(shè)備支持最大負(fù)載的比值。基于文獻(xiàn)數(shù)據(jù)［15］，采用數(shù)值分析方法可知，目前利用VMwareESX 虛擬化技術(shù)與物理機(jī)的綜合性能比低于80%，預(yù)計(jì)隨著虛擬化技術(shù)發(fā)展，效率后續(xù)將繼續(xù)提高。

定義10 負(fù)載函數(shù)L（t）。服務(wù)訪問量隨時(shí)間分布的函數(shù)，體現(xiàn)為受時(shí)間變量影響的連續(xù)可導(dǎo)曲線，有平穩(wěn)型、波動(dòng)型、周期型等，均具有峰值、谷值和平值。

定義11 日計(jì)算成本Ed。根據(jù)不同調(diào)度周期的容器數(shù)量、以及容器的單位運(yùn)行成本，計(jì)算得出持續(xù)24小時(shí)滿足負(fù)載要求的計(jì)算成本，單位：容器數(shù)＊小時(shí)。

根據(jù)以上負(fù)載均衡調(diào)度算法，負(fù)載將優(yōu)先交由物理服務(wù)器處理，在物理服務(wù)器總處理能力不足時(shí)，再由虛擬服務(wù)以近似平均的方式處理。本文定義單個(gè)虛擬服務(wù)器的硬件能力與物理服務(wù)器相同。設(shè)在任意時(shí)間點(diǎn)t，虛擬與物理服務(wù)器共N（t）個(gè)，其中物理服務(wù)器y個(gè)，則根據(jù)以上算法，可得出如下公式

虛擬與物理服務(wù)器的優(yōu)化配比是求Ed 的最小值，也即在負(fù)載函數(shù)L（t）情況下，使得∫14400 N（t）dt（注：時(shí)間t以分鐘為最小單元，一天為24＊60＝1440 分鐘）取最小值的x值，也即求能使圖5中斜線部分面積最小的x取值。

圖5 計(jì)算成本

此部分面積可由兩部分求和：物理服務(wù)器數(shù)y與時(shí)間軸之間的矩形面積、物理服務(wù)器數(shù)y之上的與N（t）之間的面積 （接近L（t）與y之間的面積）。

解L（t）－yLmax＝0方程，獲得解集 ｛t1，t2，...，ti｝，則L（t）－yLmax＞0的解區(qū)間為｛（t1，t2），（t3，t4），...，（ti－1，ti）｝，由此可得

上述計(jì)算成本函數(shù)對(duì)y求導(dǎo)的結(jié)果

將以上函數(shù)對(duì)y 求導(dǎo)，計(jì)算導(dǎo)數(shù)為0 的自然數(shù)解集｛｝y ，再通過解集比較，即可得到使得計(jì)算成本取最小值的y。

6 結(jié)束語

與完全基于虛擬化技術(shù)的云服務(wù)構(gòu)架相比，混搭云可以有效提高計(jì)算資源的利用率；基于用戶訪問特征預(yù)測的混搭云負(fù)載均衡算法，可比傳統(tǒng)的負(fù)載均衡調(diào)度算法更加高效合理地進(jìn)行節(jié)點(diǎn)調(diào)度；本文提出的一種物理與虛擬服務(wù)器配比算法，可知道云服務(wù)中心的搭設(shè)，為實(shí)現(xiàn)計(jì)算總成本最小化提供指導(dǎo)。本文提出的一種基于CF平臺(tái)重用已有物理服務(wù)器的混搭云構(gòu)建方法，可在傳統(tǒng)信息系統(tǒng)向云服務(wù)模式轉(zhuǎn)變過程中，有效保護(hù)已有投資，實(shí)現(xiàn)總計(jì)算成本最優(yōu)。

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