算力网络中的服务路由机制研究

作     者：关晨晨 

作者单位：东南大学 

学位级别：硕士

导师姓名：董永强;王宏宇

授予年度：2022年

学科分类：08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 

主      题：算力网络 服务路由 Chord Bkd树 遗传-蚁群算法 

摘      要：云计算和边缘计算的飞速发展,使得算力资源更加分散,形成泛在化的算力。为推动计算和网络的融合,研究人员提出了算力网络架构,其核心思想是整合计算、网络、存储等多维资源,按需提供定制化的算力服务,并经服务路由技术满足多样化的服务调用需求。研究算力网络中的服务路由工作,实现对服务的寻址和优化调度,对算力网络的发展和落地具有重要的推进作用。算力网络中的服务路由包括服务发现和服务调度两个阶段,分别实现对服务的寻址及优化调度。针对服务发现,现有经典服务发现方案大多存在扩展性差及实现复杂等问题。针对服务调度,根据服务自身业务功能是否依赖其他服务,分为单体服务调度和组合服务调度。在单体服务调度中,现有经典策略存在对具有多维特征的服务质量指标的查找效率问题;在具有NP-hard属性的组合服务调度中,现有算法大多存在求解效率低和求解质量不优等问题。针对上述问题,本文开展了对算力网络中的服务路由机制的研究,设计一种分布式算力服务发现方案,并在此基础上对单体服务调度问题和组合服务调度问题进行求解。论文具体工作如下:(1)针对现有服务发现方案存在扩展性差及实现复杂等问题,提出一种基于Chord协议的分布式算力服务发现方案,该方案通过构建Chord环,对算力网络中的服务实例信息进行维护,并利用Finger Table实现对服务的寻址。实验结果表明,该方案相比集中式服务发现方案有更好的可扩展性,且避免了无结构分布式服务发现方案存在的泛洪开销问题,更加适用于算力网络应用场景。(2)针对服务质量指标的多维特征带来的查找效率问题,提出一种基于改良Bkd树的单体服务优化调度算法,以Bkd树的方式组织服务实例状态数据,设计剪枝策略实现对服务实例的高效选择,设计重构策略支持服务实例的动态更新,通过融合用户偏好实现对服务实例的优化调度。实验结果表明,与经典的轮询算法和TOPSIS方法相比,该算法能够获得更好的用户满意度且具有较高的执行效率。(3)针对现有组合服务调度算法求解效率低、求解质量不优等问题,提出一种融合遗传算法、蚁群算法的组合服务调度方案,该方案首先利用Bkd树对服务实例进行过滤,减小搜索空间,然后经蚁群算法生成可行解,并以遗传算法对生成的可行解进行优化。实验结果表明,与原生的蚁群算法与Q-learning算法相比,该方案具有更高的求解效率,在相同的迭代次数及迭代时间内,可获得更好的求解质量。综上,本文对算力网络中的服务路由机制进行了研究,提出的分布式算力服务发现方案可实现对服务的有效寻址;提出的优化算法可按需灵活地调度服务实例。基于以上研究工作,有效地促进了算力网络中服务之间的协同,推动了算力网络的发展。