調度中心內部的四大功能模塊 - 移動通信網絡云計算的設計

調度中心內部可細分為四大功能模塊：

　　（1）業務智能調度分析模塊：作為調度中心的核心處理模塊，根據實時監控采集匯總的各業務運行數據，綜合分析當前業務層處理能力情況，對各業務許可證進行調節。在必要時可通過與虛擬機管理系統直接的交互申請空閑計算單元或釋放已占用冗余計算單元，通過自動部署模塊式進行業務快速加載、卸載，動態調整業務許可證處理能力。同時該模塊還負責將業務節點的伸縮情況動態通知到外圍接口分發設備（如：四層交換機、協議接口機設備等）。

　　（2）實時處理能力采集模塊：通過與各業務處理之間的交互實現對各業務實時消息處理流量、數據庫資源占用要求、處理能力狀況等信息進行采集。支持兩種采集模式：業務進程定時上報模式，以及調度子系統發消息主動驅動采集模式。并將采集到的數據寫入調度分析庫，以便進行智能調度策略分析。

　　（3）自動部署模塊：根據業務智能調度分析模塊的部署消息把指定的業務包加載到指定計算單元上或停止業務清理該計算單元上的業務包程序。

　　（4）人機操作維護：提供人機操作界面，一方面可對業務模塊運行狀態進行監控，另一方面可提供人工手動干預調度的功能。

　　調度中心通過上述的模塊化設計結構與虛擬化管理平臺協同工作，可以真正實現對移動通信領域業務處理的動態調節和資源復用。具體調度過程如圖3所示。

　　通過對業務處理單元進行實際業務量跟蹤監測，結合智能調度分析中心配置的調度策略與閥值，動態進行業務許可證的彈性伸縮控制。

　　智能調度分析策略可主要分為以下幾類:

　　（1）冗災性調度策略：針對某一業務處理單元異常情況下，分析其他同類業務處理單元是否能夠分擔該業務節點的工作，在必要時申請新的虛擬計算單元接管原有業務處理，以確保系統穩定運行。

　　（2）周期性休眠策略：根據業務流量的變化識別周期性調整要求，根據規律釋放、申請計算單元。為達到業務快速啟停切換的目的，釋放的計算單元可仍保留原業務程序，僅在狀態上實現休眠和激活，以節約能耗。

　　（3）業務發展調整策略：根據業務發展的情況確定是否需要增加或減少計算資源的占用，并完成業務的自動加載和卸載。

　　以上3種分析策略是由調度中心的核心部件--智能調度分析模塊予以實現，該模塊負責根據監測到的數據對虛擬資源進行整體調控，為實現非人為干預的動態調控需要通過一系列比對算法完成多項指標的評測，根據綜合評測結果發出資源調配指令[11].為簡化描述，文章僅給出一種通用計算模型：

　　（1）采樣條件：

　　采樣時間間隔：1s.

　　（2）采樣數據：

　　當前采樣點虛擬單元承載"業務類型1"處理許可證為：Llic;

　　當前采樣點虛擬單元占用CPU為：Lcpu;

　　當前采樣點虛擬單元占用內存為：Lmemory;

　　當前采樣點虛擬單元占用輸入輸出端口（I/O）資源：Lio.

　　上述參數在計算中所占權值分別為R1-R4,該權值表示不同類型的業務應用在計算單元中占用的資源偏差[12].例如，短消息服務中心（SMSC）業務處理服務器，我們采用以系數{0.3, 0.3, 0.3, 0.1},這里認為計算單元在承載SMSC業務時CPU占用、許可證處理及內存較其他參數重要一些。若當前的系數Ri（指R1-R4）不能很好地反映應用的負載，可以對系數不斷地修正，直到找到貼近當前應用的一組系數[13-15].

　　（3）采樣值計算公式：

　　LOAD（Ni）= R1×Llic （Ni）+R2 × Lcpu（Ni ）+R3× Lmemory（Ni）+R4 × Lio（Ni）

　　（4）判斷周期及方法：

　　針對上述加權后的負載值，可通過多次連續取樣的方式進行綜合判斷。關于采集權值的周期設置，雖然很短的周期可以更確切地反映各個計算單元的即時負載，但是很頻繁地采集會給調度中心和被檢測計算單元帶來負擔，也可能增加不必要的網絡負荷[16].為解決該問題可適當地調整采集負載信息的周期（建議可以在10~15 s）；同時使用滑動窗口來避免采樣數據的抖動。

　　（5）調度決策：

　　根據以上多次周期性采樣獲得的數據結合虛擬單元的負載區間進行比對，實現對計算單元負載的智能判斷并采取相應的調度處理策略。

　　通過以上方案可切實解決移動運營商建設可伸縮性業務平臺的要求，有效降低業務平臺的資本性支出（CAPEX）和運營成本（OPEX），減少投資浪費，獲取更大的利潤空間。

　　3 結束語

　　在目前移動通信網絡各業務平臺仍處于獨立建設的情況下，運營商在前期建設投資過程中往往都是根據預測的節假日最大業務量峰值評估規模，這樣即便峰值預估準確也會造成投資的浪費。同時如果低估了峰值出現配置不足的情況，則可能會導致直接拒絕超量用戶的業務請求。不僅被拒絕的用戶不可能帶來任何收益，而且由于業務服務感知差，致使用戶失去信心不會再次使用，造成用戶流失的嚴重后果。

　　如圖4所示，通過業務層的動態調度結合虛擬化技術可使資源分配與實際業務量曲線趨于一致，規避上述兩種情況的發生。