摘  要： 在混合云計算環(huán)境下,，如何合理地劃分工作量是每個理性的用戶所需要考慮的問題。構(gòu)建了混合云計算工作量分解博弈模型,，在用戶通?？紤]響應(yīng)時間的情況下把花費也納入考慮，即將以響應(yīng)時間和花費為變量的函數(shù)作為效用函數(shù),，通過求解納什均衡的方法分析用戶的策略行為,，從而決定用戶的最優(yōu)策略,。通過仿真給出了不同響應(yīng)時間和花費比率對用戶均衡策略的影響并做出了比較分析。

　　關(guān)鍵詞： 混合云,；工作量分解,；博弈；納什均衡

0 引言

　　云計算服務(wù)作為一種新型的商業(yè)計算服務(wù)逐漸成為企業(yè)和個人用戶計算應(yīng)用的主要方式,，如亞馬遜的EC2,、谷歌的AppEngine及微軟的Azure等云平臺[1]。隨著云計算的興起,，近幾年來云計算用戶穩(wěn)定增長,。根據(jù)美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）的定義，云計算服務(wù)模式可分為基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）,、平臺即服務(wù)（PaaS）及軟件即服務(wù)（SaaS）[2],。云計算發(fā)展至今，云服務(wù)方式出現(xiàn)了公有云,、私有云,、混合云等，混合云是由公有云和私有云組成的,。公有云平臺是整合自己的資源為第三方提供服務(wù)的計算平臺,，私有云平臺則是整合企業(yè)內(nèi)部的資源為企業(yè)自己服務(wù)的云計算平臺，而混合云平臺則是指整合公有云和私有云共同為用戶提供服務(wù)[3],。隨著云計算技術(shù)的發(fā)展,，由公有云和私有云共同組成的混合云是未來發(fā)展的趨勢。在Ganter對全球270家企業(yè)的調(diào)查中,，有46%的企業(yè)決策者考慮基于現(xiàn)有自建方案進行云協(xié)作應(yīng)用的延伸部署計劃,，這說明混合云將成為相當(dāng)一段時間內(nèi)的主流模式。

　　目前云計算一般有兩種類型的分析：性能類型分析和市場類型分析[4],。性能類型分析以“最優(yōu)化”執(zhí)行性能為目標(biāo),，例如針對響應(yīng)時間性能，通常不會考慮花費,；而市場類型分析就要考慮花費的因素,。用戶通過提交工作量到公有云上能很好地降低工作量的響應(yīng)時間，從響應(yīng)時間角度能夠提高用戶的效用水平,，但同時公有云是按用戶的消費量收費的,，從用戶的花費角度降低了用戶的效用水平。當(dāng)用戶急需縮短處理任務(wù)的響應(yīng)時間時,，用戶愿意繳納費用來獲得更好的效用水平，而隨著響應(yīng)時間的逐步縮短,，用戶對執(zhí)行單位工作量愿意的花費逐漸減小,，因此在考慮響應(yīng)時間和花費的情況下,，用戶如何做出合理的工作量分解決策正是本文研究的問題。

　　本文把響應(yīng)時間和花費納入考慮,，建立了混合云工作量分解博弈模型,，通過求解納什均衡的方法給出用戶的最優(yōu)任務(wù)分解決策。本文首先對相關(guān)工作進行了綜述,；然后建立了混合云計算工作量分解問題博弈模型,；接著對用戶策略均衡分析，得出納什均衡策略向量,，并針對不同參數(shù)進行了仿真比較分析,。

1 相關(guān)工作

　　參考文獻[5]介紹了云計算產(chǎn)生的時代背景以及為什么會成為當(dāng)下熱點的課題，并以谷歌的云計算技術(shù)為例,，歸納了云計算關(guān)鍵技術(shù),，如數(shù)據(jù)存儲技術(shù)、數(shù)據(jù)管理技術(shù)等,。參考文獻[6]介紹了云計算是一種新型的計算模式,，用戶的任務(wù)被分配到一個混合云的服務(wù)器和設(shè)備上，相當(dāng)于為私有云構(gòu)建了一個外加的計算方式,，使得用戶能夠執(zhí)行工作量,，也就是說，如何分流用戶的工作量負(fù)載到公有云和私有云上,。參考文獻[7]從用戶目前采用公有云的服務(wù)可靠性,、安全性等疑慮出發(fā)，提出了混合云的解決方案,，能夠充分利用公有云資源以補充本地私有云資源的不足,。

　　博弈論的思想建模能夠很好地分析每個參與者的策略，隨著云計算的興起,，越來越多的學(xué)者開始著手從博弈論的視角去分析工作量分解[8],。參考文獻[9]建議在非合作的參與者共享資源時，以最壞可能的納什均衡和社會最優(yōu)之間的比率作為衡量系統(tǒng)的效率標(biāo)準(zhǔn),。參考文獻[10]提出了一個具體的新型的云服務(wù)提供視頻點播系統(tǒng),，介紹了劃分用戶的點播視頻需求量到云計算服務(wù)上以及尋求最優(yōu)的劃分策略。參考文獻[11]給出了在混和云環(huán)境下,，求解大任務(wù)和小任務(wù)兩類用戶的納什均衡的方法,，并通過仿真給出了在不同參數(shù)情況下云用戶的最優(yōu)策略。綜上所述,，對于在綜合考慮用戶的響應(yīng)時間和花費的情況下,，用戶如何決定工作量分解的最優(yōu)策略問題尚未研究，這也是本文的主要工作,。

2 模型

　　在混合云計算環(huán)境下存在的用戶博弈是一個三元組：G=<N,，（si）,，（i）>，其中N={1,，2,，…，n}為參與者的集合,，表示有n個用戶,。用戶i策略集表示為Si，Si={i|i∈[0,，1]},，其中i表示用戶i劃分到公有云計算上執(zhí)行的任務(wù)量占總?cè)蝿?wù)量的比例，從而1-i表示為用戶i劃分到私有云上執(zhí)行的任務(wù)量占總?cè)蝿?wù)量的比例,。ui=f（ti,，ci）表示用戶i的效用，它是關(guān)于任務(wù)的響應(yīng)時間ti和花費ci的函數(shù),。私有云一般是在企業(yè)內(nèi)部部署的,，對企業(yè)用戶不收取費用。工作量執(zhí)行的時間是取公有云和私有云上執(zhí)行時間較大者,，即,，其中 表示工作量劃分到私有云上執(zhí)行的時間，TiP為工作量劃分到公有云上執(zhí)行的時間,。本文對建立的混合云計算工作量分解模型有如下假設(shè)：（1）公有云計算資源無限,，私有云計算資源有限，即公有云的處理速度遠大于私有云,；（2）每個用戶工作量相同且表示為?棕,。因為對于用戶i來說私有云執(zhí)行時間大于公有云執(zhí)行時間，所以用戶i的工作量執(zhí)行的時間可以表示為：ti=max,。本文和參考文獻[4]處理連續(xù)的任務(wù)時間一樣,，，其中L表示私有云上執(zhí)行任務(wù)的速度,。因為還有其他用戶提交工作量到私有云上執(zhí)行,，所以私有云上執(zhí)行時間應(yīng)該是所有用戶任務(wù)在私有云上的執(zhí)行時間，可以表示為：,。對于用戶來說,，隨著工作量劃分任務(wù)量比例的增大，花費增大效用會變小,，但時間逐漸減少,，使得效用因為時間減小而帶來效用增大，因此有,。

3 均衡分析和模擬仿真

　　3.1 均衡分析

　　每個用戶的效用都和其他用戶提交到公有云的策略有關(guān),，如果把每個用戶視為理性的參與者,，用戶i的策略為i，ti和ci都為i的函數(shù),，用戶i的效用就可表示為ui（i，-i）,，即f（ti,，ci）=ui（i，-i）,，用戶策略的范圍為i∈[0,，1）。由于所有用戶同時行動,，因此這個博弈是一個完全信息靜態(tài)博弈,。用戶的效用分別為u1（1，-1）,，…,，ui（i，-i）,，…,，un（n，-n）,，隨著i的增大,，用戶的邊際效用遞減。ui（i,，-i）是凹函數(shù),，即：。

　　0,，即當(dāng)其他用戶是最優(yōu)時,，用戶i的策略也是它的最優(yōu)策略，即互為最優(yōu)反應(yīng)策略,，那么（i*,，*-i）就是該博弈的納什均衡。

　　參照參考文獻[9]中效用函數(shù)的形式并更一般化,，選擇用戶i的效用函數(shù)為：

　　其中,，是花費前的系數(shù)；是響應(yīng)時間前的系數(shù),；是花費和響應(yīng)時間的冪,，可以表明時間和花費是可以互相轉(zhuǎn)換的；?茲是表達式的冪,；a是表達式比例系數(shù),。

　　性質(zhì)1 式（1）有花費和時間的無差異曲線滿足凹函數(shù)關(guān)系,。

　　證明：

　　當(dāng)效用是一個給定的正常數(shù)時，式（2）為一正常數(shù),，設(shè),，則：

　　在實際應(yīng)用中會經(jīng)常考慮到邊際效用遞減規(guī)律,，在混合云計算環(huán)境下,，用戶如何合理地劃分工作量比例是每個理性的云用戶關(guān)心的問題。由前面云用戶的效用表達式ui=f（ti,，ci）,，其中用戶i花費的函數(shù)為ci=p?滓i?棕，可得用戶i執(zhí)行工作量分解響應(yīng)時間的表達式為：,。在用戶混合云工作量分解博弈模型中,，用戶之間存在的博弈是一個完全信息靜態(tài)博弈，,，可以得到用戶i反應(yīng)函數(shù),。在完全信息靜態(tài)博弈中，因考慮用戶所有任務(wù)量相同時,，最終可得一致性的策略結(jié)果,。當(dāng)i∈[0，1）時,，

　　3.2 模擬分析

　　價格,、響應(yīng)時間和花費有關(guān)。

　　圖1有3條曲線,，分別表示用戶數(shù)為100,、1 000和10 000三種不同的情形；橫坐標(biāo)為單位流量價格,，在0到10之間取值,；其他參數(shù)已設(shè)定。當(dāng)n=100時,，隨著公有云提供商定價的提高,，用戶放在公有云上的比例就越少。當(dāng)用戶的總數(shù)n增加到1 000時,，隨著定價從0到10變化,，用戶提交到公有云上的工作任務(wù)明顯提高了許多，也就是說當(dāng)用戶數(shù)量增大時,，本地資源很難滿足用戶的需求,，用戶將更多的任務(wù)提交到公有云上。當(dāng)用戶的總數(shù)增加到10 000時，可以看到用戶的均衡策略是幾乎把所有的任務(wù)量都劃分到公有云上,，這體現(xiàn)出公有云處理多用戶多任務(wù)的必要性和優(yōu)越性,。

　　圖2和圖3分別為參數(shù)下呈現(xiàn)出的對應(yīng)關(guān)系，表明時間和花費比率對用戶效用的影響程度,，隨著單位任務(wù)量價格p的變化,，在不同和下用戶的均衡策略也發(fā)生了變化。從圖2可以看到,，用戶隨著價格增加,，因為花費多，更快地降低了用戶效用,，用戶就不愿意把更多工作量放到公有云執(zhí)行；而從圖3可以看到,，隨著單位任務(wù)量的價格變化,，用戶的均衡策略變化較緩，也就是說花費相對少,，使得用戶效用降低的速率較慢,。

4 結(jié)論

　　本文提出了混合云環(huán)境下云用戶在公有云和私有云之間如何進行工作量分解的問題，把響應(yīng)時間和花費納入考慮,，建立了混合云工作量分解博弈模型,，通過求解納什均衡的方法給出用戶的最優(yōu)任務(wù)分解決策。根據(jù)相關(guān)研究選用花費和時間的效用函數(shù)進行了仿真模擬,，分析了在不同參數(shù)情況下用戶均衡策略隨著價格的變化情況,，為用戶更好地決策提供了理論依據(jù)。對于給定不同用戶工作量的分析更加復(fù)雜,，這些問題將是下一步研究的方向,。

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