基于MapReduce蟻群算法的多租戶SaaS服務(wù)定制與部署方法研究.pdf

1、云計算的興起正在逐漸地改變整個計算機(jī)產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界。云計算將大量硬件資源、軟件資源和信息資源鏈接在一起，形成一個規(guī)模巨大的虛擬的共享資源池，為遠(yuǎn)程計算機(jī)終端用戶提供“召之即來，揮之即去”，并且似乎是“能力無限”的各種服務(wù)。云計算中的服務(wù)可分為3個層次:基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)，平臺即服務(wù)(PaaS)，軟件即服務(wù)(SaaS)。
　　軟件即服務(wù)SaaS將軟件和基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)營、管理、維護(hù)及軟件所有權(quán)等由用戶轉(zhuǎn)向外部運(yùn)營商，用戶不直接擁

2、有軟件和添置硬件，而是通過互聯(lián)網(wǎng)以付費(fèi)方式租賃和使用軟件服務(wù)。SaaS軟件交付模式將應(yīng)用軟件以服務(wù)的形式提供給用戶，用戶通過租用軟件減少構(gòu)造、使用和維護(hù)軟件應(yīng)用的成本，增強(qiáng)業(yè)務(wù)變化的靈活性。
　　數(shù)據(jù)中心是云計算的基礎(chǔ)，隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模的擴(kuò)展，能量消耗已經(jīng)成為數(shù)據(jù)中心運(yùn)營和維護(hù)的最大成本。日益顯露的能耗問題嚴(yán)重阻礙了云計算技術(shù)的普及和發(fā)展。許多云計算廠商都在積極研究綠色節(jié)能技術(shù)，通過快速搶占節(jié)能技術(shù)領(lǐng)域的制高點來攫取最大利益。

3、r>　　云計算中的關(guān)鍵技術(shù)主要有:MapReduce編程模式、大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式存儲及管理技術(shù)、虛擬化技術(shù)、云計算平臺管理技術(shù)等。云計算和群體智能算法（如蟻群算法、粒子群算法、遺傳算法等）有著天然的聯(lián)系，云計算MapReduce編程模式中的Map和Reduce單元起源于智能領(lǐng)域;群體智能算法，如蟻群算法、遺傳算法、模擬退火算法等，因為大量采用Monto Carlo方法，具有很高的并行性，可以在云計算系統(tǒng)中實現(xiàn)分布式并行計算，并行計算可以

4、充分發(fā)揮云計算平臺中強(qiáng)大的運(yùn)算、存儲等處理能力，智能算法將會在云計算平臺中得到很好的應(yīng)用。
　　蟻群算法具有自組織性、正反饋性，很強(qiáng)的通用性、魯棒性和高的隱含并行性。
　　為此，本文研究云計算環(huán)境下面向SaaS服務(wù)的蟻群算法及其在SaaS平臺中的應(yīng)用，包括在多租戶服務(wù)定制問題中的應(yīng)用和在能量感知的服務(wù)放置問題中的應(yīng)用。論文研究的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點如下。
　　1、研究云計算環(huán)境下的蟻群算法。融合云計算的關(guān)鍵技術(shù)和蟻群算法，

5、設(shè)計出云計算環(huán)境下分布式并行化的蟻群算法，提出了基于MapReduce的改進(jìn)背包問題蟻群算法(MIAM)。研究該算法求解問題的一般思路、方法、特點、框架及性能，充分發(fā)揮云計算平臺強(qiáng)大的計算能力、分布式存儲和管理能力，為問題的分布式、并行化和智能化求解以及云計算平臺的科學(xué)化、智能化管理提供新的思路和方法。應(yīng)用MapReduce編程模式實現(xiàn)蟻群優(yōu)化算法的并行化計算，應(yīng)用輪盤賭、交叉、變異等方法來改進(jìn)蟻群算法，通過改變概率計算時機(jī)等來降低蟻群

6、算法的計算復(fù)雜度。并應(yīng)用該算法在云計算環(huán)境中分布式并行地求解大規(guī)模多維背包問題。
　　2、將云計算環(huán)境下的蟻群算法應(yīng)用于解決SaaS平臺中多租戶服務(wù)定制問題。多租戶服務(wù)定制能夠滿足租戶不斷變化的個性化服務(wù)需求，也是實現(xiàn)靈活的SaaS多租戶軟件體系結(jié)構(gòu)的核心技術(shù)之一。研究SaaS中多租戶服務(wù)的有關(guān)理論、關(guān)鍵技術(shù)和實現(xiàn)方法，給出多租戶服務(wù)定制的層次結(jié)構(gòu)圖和定制流程，拓寬蟻群算法在SaaS中的智能應(yīng)用，提高SaaS平臺的服務(wù)質(zhì)量與效益，

7、具有理論意義和實際應(yīng)用價值。提出了基于MapReduce和多目標(biāo)蟻群算法的多租戶服務(wù)定制算法(MSCMA)。MSCMA算法從眾多業(yè)務(wù)流程和海量服務(wù)中為租戶定制出最適合的業(yè)務(wù)流程和優(yōu)化的服務(wù)組合。MSCMA算法設(shè)計了多目標(biāo)蟻群算法，應(yīng)用MapReduce云計算技術(shù)，在云計算環(huán)境中分布式并行地運(yùn)行優(yōu)化任務(wù)，并采用優(yōu)良解保持策略和解多樣性保持策略。仿真實驗結(jié)果表明，MSCMA算法在求解多租戶個性化服務(wù)定制問題時表現(xiàn)出良好的收斂性和擴(kuò)展性;該算

8、法具有處理海量數(shù)據(jù)和大規(guī)模問題的能力。
　　3、將云計算環(huán)境下的蟻群算法應(yīng)用于解決能量感知的服務(wù)放置問題。設(shè)計SaaS平臺中服務(wù)的分組部署策略及部署算法，來產(chǎn)生閑置服務(wù)器，使用戶的服務(wù)請求能分發(fā)到數(shù)據(jù)中心適量的服務(wù)器上，通過關(guān)閉不用的服務(wù)器來減少能耗，降低數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維成本，具有重要的應(yīng)用價值，符合云計算的低碳經(jīng)濟(jì)與綠色計算的發(fā)展理念及總體發(fā)展趨勢。設(shè)計服務(wù)部署算法，提出了基于MapReduce和蟻群算法的服務(wù)部署算法。SDMA融