一种云计算自主式优化方法

摘要

本发明公开了一种云计算自主式优化方法，通过使用元胞自动机对云计算过程的模拟，提出云计算网络按需、易扩展的方式提取资源时的控制方法，从而使云计算过程中数据的传输、存储、管理、分析得到优化。传统的云计算方法，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，本发明使用自主式计算资源管理和调度，解决了统一管理和调度中，由于网络的滞后拥堵而带来的计算资源错误调度问题，使计算资源的管理和调度实现优化。

主权项

一种基于仿生学的云计算优化方法，其特征在于，它包括以下步骤：(1)网络初始建立：计算机通过可用通信进行相互的连接，构成云计算的计算网络；(2)初始网络连接权计算：按照计算机之间的通信能力，来计算计算机之间的连接权，并将这些连接权发送至云平台服务器进行记录；(3)初始网络集合分割：云平台服务器根据计算机连接权的大小，将网络中的计算机进行排序，连接权大的作为中心计算单元，连接权较小的作为边缘计算单元，按连接权从大到小对网络进行集合化分割，集合的等级和个数根据云网络大小制定；(4)动态网络负荷计算：在进行云计算的过程中，每一个计算机单元根据周围计算机的负荷信息来更新自身的负荷等级，每一个集合根据周围计算机的负荷信息来更新动态网络连接权值；(5)计算资源自主分配：在进行计算资源调度时，发出资源需求的计算机通过探测周围计算机的负荷等级，来决定计算资源的提取方向，所述资源的提取方向为元胞的生长方向，同时通过探测周围计算机的网络连接权来标定死区计算机，所述死区计算机为没有外向传输信息能力的计算机，通过对计算资源的提取过程可通过元胞自动机的生长进行模拟，使系统进行自主式资源调配、存储、管理、分析；其中，所述步骤(1)中，所述可用通信为无线Wifi、有线宽带或电话线；所述步骤(2)具体为：通过一个计算机向其它网络中的计算机发送测试数据包，来考查响应时间，根据响应时间的长短来定义计算机之间的通信能力，同时通过计算机在网络中的拓扑连接结构来定义连接权系数，两个计算机之间每需要通过一个拓扑网络节点连接，连接权系数就加一，直接连接的两个计算机连接权系数为一，如果两个计算机之间有多条路径相连，则取其中连接权最小的连接权系数作为两个计算机之间的连接权系数；两个计算机之间的连接权值由两个计算机之间多个数据包响应时间的平均值除以它的连接权系数得到，单个计算机的总连接权值由全部和它有关的连接权值相加得到；所述步骤(3)具体为：云平台服务器根据单个计算机总连接权的大小，将网络中计算机进行降序排列；按照云网络的大小来制定集合数量，80～100台计算机作为一个集合，选取和集合数量相同的最大连接权计算机分配到各个集合做为集合中心计算机，并以此集合中心计算机为中心按与此计算机的连接权由 大到小向外按层扩展计算机集合，同时保证每一层向外扩展的连接权的和的总值大于或等于中心计算机总连接权值；所述步骤(4)具体为：在进行云计算过程中，每一个计算机单元向周围计算机请求CPU的运算负荷信息和网络负荷信息，将CPU的运算负荷的百分量来标定负荷等级，负荷等级从高到低依次如下：CPU运算负荷超过90％为非常繁忙，70％～90％为繁忙，50％～70％为正常，30％～50％为空闲，30％以下为非常空闲；根据周围计算机的负荷等级来更新连接权系数，通过将网络负荷信息除以新的连接权系数得到实时的连接权值；所述步骤(5)具体为：在进行计算资源调试时，发出资源需求的计算机通过探测周围计算机的负荷等级来判断是否选择周围计算机作为计算信息的流向目标计算机，当负荷等级为非常繁忙则不选择，选择负荷等级为正常以下最低等级的计算机标定为流向目标计算机，对所有目标计算机的GPU空闲资源求和，并得到每一个目标计算机在总空闲资源中的百分比，以此作为提取计算资源系数，同时通过探测周围计算机的网络连接权值，标定网络连接权小于1的为死区计算机，在下一次资源分配中进行删除，然后将周围计算机的网络连接权值与计算资源系数相乘并进行归一化处理，向目标计算机进行计算信息分配；整个需要计算的数据依照这种以发出计算资源需求的计算机做为中心自主分配流向流向目标计算机，再以流向目标计算机为中心流向其它计算机，如此往复，最终实现系统进行自主式资源调配、存储、管理、分析。