19、云服务选择与编排部署的实用策略

云服务选择与编排部署的实用策略

1. 多编排执行实验与资源分配影响

在多编排执行的场景中，服务共享起着重要作用。随着编排数量的增加，某些指标会发生变化，例如 RT（响应时间）没有显著改变。为了分析资源分配的影响，进行了相关实验，将组合编排执行的资源分配增加 1 到 3 倍。实验结果表明，单独执行每个编排和组合执行所有编排之间的差异变小，这进一步强调了更精确资源分配的重要性。

基于这些实验结果，提出在多云环境中自动化管理服务选择和资源分配的方案，同时考虑服务共享。通过抽象模型来表示服务和资源，由系统动态解释这些模型。

2. 相关工作对比

许多研究致力于为服务组合提供 QoS 保证，但大部分研究集中在单个组合的服务选择上。例如，Nguyen 等人的研究处理了多个相互关联组合的 QoS 保证问题，指出服务参与多个组合时，其对各组合的 QoS 贡献存在依赖关系。Ardagna 和 Mirandola 的方法基于多用户生成的多请求组进行服务组合，但假设每个服务提供商资源固定，缺乏资源适应性。

Furtado 等人提出了支持云环境中 Web 服务编排执行的中间件，与本文工作类似，也提出资源适配以维持预期的 QoS 水平，但未处理服务选择问题。Huang 和 Shen 提出了在云环境中部署多个服务的方法，通过两种图来建模不同组合服务间的通信成本和潜在并行性，与本文关注服务共享不同，他们旨在最小化通信成本和最大化并行性。

相比之下，本文提出的方法考虑多个相互关联的服务编排，兼顾其非功能需求和服务使用的全局视角，分析每个服务在多个编排中的作用，并估计部署每个服务所需的资源量，以确保预期的 QoS 水平。

3. 编