公有云计算服务组合系统收益优化研究

Service composition systems in public cloud computing environment (public cloud service composition systems for short) are prevalent and widely deployed as online services with the boom of "Software as a Service". Previous researches on public cloud service composition system suffer from two limitations: 1) these researches are often based on an idealized assumption of fixed requsts from clients which is not always reasonable in practice, and 2) they only emphasize on providing high quality of service for clients and lack of the consideration of profit optimization for service providers. In a practical circumstance, a public cloud service composition system confronts the ongoing-changed requests from a huge number of clients and hence gets fuzzy request information; besides, the long-term bussiness adjustments, which will lead to system rebalance, should also be concerned. This project studies the profit optimization and rebalance problem of public cloud service composition system with the fuzzy request information. The core features of this problem needs to be clarified firstly by analyzing the influences of service adjustment and assignment from the fuzzy requst information. After that, some optimization models and algorithims should be designed, tested and adjusted with exprimental and practical data. Some new theories and solutions on public cloud composition system with dynamic request pattern might be proposed during this process, and these theories and solutions will promote the management level and prove the service efficiency of service providers.

公有云计算服务组合系统是"软件即服务"模式下的一种新型应用系统，在目前的在线服务中得到了广泛的重视与应用。收益优化是公有云计算服务组合系统的重要决策与目标。现有研究均以组合服务请求固定不变为假设前提，且很少考虑系统的收益优化问题。在实际环境中，用户请求不断变化，只能得到模糊的请求比例信息。除了请求信息短期随机波动外，系统还要面对组合服务调整等长周期稳定性变化，这时需要进行再平衡。本项目以需求模式动态变化为切入点，研究模糊组合服务请求比例信息下公有云计算服务组合系统的收益优化与再平衡问题。通过分析请求比例动态变化对服务调整、服务分配等因素的影响，明确模糊请求比例下系统收益优化与再平衡问题的特征，建立问题的优化模型，设计求解算法，并通过实践加以检验和修正。最终有望为需求模式动态变化环境中的公有云计算服务组合系统的优化设计提供新理论与方法，为提升系统的管理水平与服务效率提供理论指导。

公有云计算服务组合系统是“软件即服务”模式下的一种新型应用系统，在目前的在线服务中得到了广泛的重视与应用。 收益优化是公有云计算服务组合系统的重要决策与目标。现有研究均以组合服务请求固定不变为假设前提，且很少考虑系统的收益优化问题。本项目以需求模式动态变化为切入点，研究模糊组合服务请求比例信息下公有云计算服务组合系统的收益优化问题。经过3年的深入研究，项目研究团队基本完成了申请书确定的研究内容，具体执行情况如下：（1）在对现有研究工作进行总结与梳理基础上建立系统收益模型，并针对公有云环境中的服务组合系统的特点将收益模型细分为原子服务质量属性模型、组合服务结构模型和组合服务执行模型三个部分。（2）在收益模型的基础上，针对组合服务的执行时间和代价两个目标函数进行优化，在遗传算法NSGA-II的基础上，对初始种群的生成和交叉过程进行改进，提出一种基于正交试验和NSGA-II的组合服务选择算法。实验表明本项目提出的算法在解的质量和收敛速度等方面都比经典的遗传算法和NSGA-II算法有所提升。（3）公有云服务组合系统通常部署在互联网上，需要面对海量用户的服务请求。针对这一特征，项目创新性地提出对Web服务器的访问日志进行分析与处理，统计并分析不同组合服务的用户请求数据，从而得到每个组合服务的用户比例、请求频率等重要特征，并研究一段时间内满足每个用户服务级别协议要求基础上，面向整个组合服务系统收益最大化的组合服务调度问题，并设计实现对应的调度算法。（4）公有云计算服务组合系统收益优化设计典型案例研究与原型系统构建。本部分研究主要以科学工作流服务资源调度和大数据处理服务资源调度两个主流应用领域中的服务组合问题为对象进行研究，将项目研究成果应用在这两个领域的问题中，取得了较好的效果。除此以外，项目组基于本项目的成果设计实现了一个大规模云服务集成平台原型系统，并将该平台推广至两个实际的项目中，取得了较大的经济效益。本项目以最优化方法为基本理论，建立公有云计算服务组合系统的收益模型，研究刻画系统成本和收益之间的关系及变化规律，设计面向收益优化的服务选择算法和面向系统行为的服务组合系统收益优化算法，分析算法的复杂度，提出评价标准，以获得对公有云计算服务组合系统运营方式和利益关系的进一步理解，并应用到电子商务、电信服务等多种应用系统的设计和运营管理中。