基于博弈论的空间数据中心私有云资源分配管理分析

发布时间：2021-08-18 19:17

　　针对空间数据中心私有云资源使用过程中存在的浪费和低效问题,采用算法博弈论的数学方法研究分析了用户资源占有的驱动动机,得出资源在用户之间均分时,在人人相互制衡的前提下全局满意度最大的结论。在此基础上,进一步分析了资源使用在个人优先前提下和集体优先前提下的使用特点,得出为保持全局满意度最大且能够可持续使用资源,采用集体优先前提下的资源分配模式更优的结论。基于上述两个结论,构建了集体优先前提下的以用户自治、IT管理部门支持为特征的资源分配与管理博弈模型,并给出了资源分配决策、用户行为分析和用户满意度评价的数学方法。通过结合空间数据中心资源使用实际数据进行计算,验证了所提出的资源分配与管理博弈模型和满意度评价方法的适用性。该算法对解决空间数据中心私有云资源利用率低下等问题具有参考价值。 

【文章来源】：计算机科学. 2020,47(S2)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

私有云资源使用满意度矩阵

表1 用户服务器资源分配统计表Table 1 Statistics of user server resource allocation statistics of user server resource allocation 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Total D1 68 68 100 60 64 380 380 1 120 D2 156 156 474 486 240 144 212 1 868 D3 156 156 624 596 592 942 1 478 4 544 Total 380 380 1 198 1 142 896 1 466 2 070 75 32表2采用集体优先前提下分配模式的纳什均衡解进行用户最优满意度计算(见3.2节),得到基于集体优先前提下的用户服务器资源分配最优满意度统计。根据3.2节中集体优先前提下的纳什均衡求解,各用户服务器资源分配最优满意度相等,另外从2012-2018年的总体变化趋势看最优满意度呈现出增长的趋势。但数据表明2014-2016年间3个用户的满意度出现较小幅度的下滑,调研发现主要原因为部分服务器资产集中报废,导致可用服务器资源减少,满意度随之减小。

表3 用户服务器资源分配实际满意度统计表Table 3 Statistics of user server resource allocation actualsatisfaction statistics of user server resource allocation satisfaction 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 D1 4.22 4.22 4.61 4.09 4.16 5.94 5.94 D2 5.05 5.05 6.16 6.19 5.48 4.97 5.36 D3 5.05 5.05 6.44 6.39 6.38 6.85 7.30图4描述了3个用户2012-2018年间服务器资源分配满意度方差的变化情况。2015年升高的原因主要是2014-2016年间3个用户的部分服务器资产集中报废,导致可用服务器资源减少,资源分配与最优满意度要求相比出现了较大的偏离,满意度随之减小。总体看,由于实现了资源分配均衡,兼顾了效率和公平,3个用户在2012-2018年对服务器资源分配较为满意,未出现矛盾。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3350473