| 主权项 |
一种基于云的系统管理训练平台架构，其特征在于，所述基于云的系统管理训练平台架构包括应用层、中间件层、调度层和资源层，其中，所述应用层用于为用户提供交互界面，以实现实验平台与用户之间的信息交互；所述中间件层包括处理引擎，所述处理引擎用于对所述应用层提交的用户的操作请求进行处理，并将处理结果转化为资源调度要求后向所述调度层发送资源分配请求；所述调度层在接收到所述中间件层发送的资源分配请求后，通过云管理平台调用虚拟机软件对虚拟实验环境进行创建，其中，所述调度层由云管理平台、虚拟机软件、虚拟资源库组成；以及所述资源层包括物理主机、存储服务器和物理网络设备，其中，所述调度层的云管理平台的服务端和节点服务器均部署在所述物理主机上，所述调度层的资源库部署在所述存储服务器上，所述中间件层包括任务处理引擎、实验管理引擎、实验结果评估引擎和用户认证引擎，其中，所述任务处理引擎用于对学生提出的各种任务进行处理；所述实验管理引擎用于通过与实验数据库的数据交互对用户提交的请求进行处理；所述实验结果评估引擎用于根据学生的请求对学生实验进行评分；所述用户认证引擎用于对实验平台的使用者进行管理和授权认证，所述任务处理引擎包括前端解析引擎和后端服务引擎，其中，所述前端解析引擎用于接收学生提出的请求，并将请求进行解析，所述后端服务引擎根据资源选择算法，结合当前的资源利用状态信息，从所述云管理平台的模板库中选择所需的模板，并向节点服务器发送虚拟机及网络创建命令；所述实验管理引擎对用户提交的请求进行处理包括实验信息存储和实验库管理；所述实验结果评估引擎包括评估脚本集和评分模块，其中，所述评估脚本集为教师根据实验内容所设计的用来对实验结果进行自动探查的脚本集合，所述评分模块对位于学生试验网络内的脚本执行结果进行收集，并将执行结果与存储于数据库的答案数据进行比对以对实验进行评价和打分；所述用户认证引擎用于建立帐号信息、验证登录用户和处理账号管理请求，所述后端服务引擎采用的资源选择算法为在虚拟机模板每次被调用后，自动计算其对节点服务器的平均资源占用率，并将历史数据保存在数据库中，其中，在进行虚拟机资源分配时，对历史数据进行统计和分析，计算出虚拟机模板资源占用率的最大似然估计值，并将估计值作为虚拟机模板资源占用的期待值，并根据节点服务器对各类资源敏感度不同，选择决定性能的瓶颈参数项，通过如下公式进行节点选择计算：<maths num="0001"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>E</mi><mi>λ</mi></msub><mo>=</mo><mfenced open = "{" close = ""><mtable><mtr><mtd><mrow><msub><mi>E</mi><mrow><mi>c</mi><mi>p</mi><mi>u</mi></mrow></msub><mo>,</mo><mi>I</mi><mi>f</mi><mi>C</mi><mi>p</mi><mi>u</mi><mi>M</mi><mi>a</mi><mi>t</mi><mi>t</mi><mi>e</mi><mi>r</mi><mi>s</mi></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><msub><mi>E</mi><mrow><mi>m</mi><mi>e</mi><mi>m</mi></mrow></msub><mo>,</mo><mi>I</mi><mi>f</mi><mi>M</mi><mi>e</mi><mi>m</mi><mi>o</mi><mi>r</mi><mi>y</mi><mi>M</mi><mi>a</mi><mi>t</mi><mi>t</mi><mi>e</mi><mi>r</mi><mi>s</mi></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><msub><mi>E</mi><mrow><mi>s</mi><mi>t</mi><mi>o</mi><mi>r</mi><mi>e</mi></mrow></msub><mo>,</mo><mi>I</mi><mi>f</mi><mi>S</mi><mi>t</mi><mi>o</mi><mi>r</mi><mi>a</mi><mi>g</mi><mi>e</mi><mi>M</mi><mi>a</mi><mi>t</mi><mi>t</mi><mi>e</mi><mi>r</mi><mi>s</mi></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>,</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000849398710000021.GIF" wi="640" he="259" /></maths> R<sub>left</sub>＝R<sub>remn</sub>‑E<sub>λ</sub>，<maths num="0002"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>V</mi><mrow><mi>s</mi><mi>e</mi><mi>l</mi></mrow></msub><mo>=</mo><munder><msub><mi>V</mi><mi>i</mi></msub><mrow><msub><mi>R</mi><mi>i</mi></msub><msub><mo>=</mo><mi>max</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>R</mi><mrow><mi>l</mi><mi>e</mi><mi>f</mi><mi>t</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow></mrow></munder><mo>,</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000849398710000022.GIF" wi="331" he="123" /></maths>其中，公式<maths num="0003"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>E</mi><mi>λ</mi></msub><mo>=</mo><mfenced open = "{" close = ""><mtable><mtr><mtd><msub><mi>E</mi><mrow><mi>c</mi><mi>p</mi><mi>u</mi></mrow></msub><mo>,</mo><mi>I</mi><mi>f</mi><mi>C</mi><mi>p</mi><mi>u</mi><mi>M</mi><mi>a</mi><mi>t</mi><mi>t</mi><mi>e</mi><mi>r</mi><mi>s</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>E</mi><mrow><mi>m</mi><mi>e</mi><mi>m</mi></mrow></msub><mo>,</mo><mi>I</mi><mi>f</mi><mi>M</mi><mi>e</mi><mi>m</mi><mi>o</mi><mi>r</mi><mi>y</mi><mi>M</mi><mi>a</mi><mi>t</mi><mi>t</mi><mi>e</mi><mi>r</mi><mi>s</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>E</mi><mrow><mi>s</mi><mi>t</mi><mi>o</mi><mi>r</mi><mi>e</mi></mrow></msub><mo>,</mo><mi>I</mi><mi>f</mi><mi>S</mi><mi>t</mi><mi>o</mi><mi>r</mi><mi>a</mi><mi>g</mi><mi>e</mi><mi>M</mi><mi>a</mi><mi>t</mi><mi>t</mi><mi>e</mi><mi>r</mi><mi>s</mi></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>]]></math><img file="FDA0000849398710000023.GIF" wi="610" he="251" /></maths>根据实验平台监控到的资源状态判断瓶颈参数，R<sub>left</sub>＝R<sub>remn</sub>‑E<sub>λ</sub>用于为每台节点服务器预估其建立虚拟机后的剩余资源，<img file="FDA0000849398710000024.GIF" wi="308" he="122" />从节点机中选择剩余资源最为充裕者作为本次虚拟机创建的宿主机，E<sub>λ</sub>为瓶颈参数，E<sub>cpu</sub>、E<sub>mem</sub>、E<sub>store</sub>分别为虚拟机模板资源占用的期待值，R<sub>left</sub>为建立虚拟机后的剩余资源，R<sub>remn</sub>为每台节点服务器的预估剩余资源，V<sub>sel</sub>为虚拟机创建的宿主机。 |
