云計算利用互聯網平臺為用戶提供分布式、高可用、可靠的、低成本的、按需付費的、強大的計算力和無限的存儲、數據、信息、知識和協作可能，使人類信息技術達到無時無處不在的可用性和服務能力。云計算的技術和平臺的不斷發展，為人類描繪了這種圖景。云計算源于網絡計算、效用計算、網格計算、服務計算等技術，并可基于因特網提供的廣域分布式平臺，為客戶提供遠程的、泛在的、易用的、可伸縮的、按需使用與計費的資源與服務(IaaS，PaaS，SaaS)，從而最大限度減少客戶投資、拓展新業務和的應用類型。
目前，云計算對普通的個人用戶、大多數企業用戶來說大規模應用仍需時日，要使其真正產生巨大的效益，需要借助于人類自然生態系統和社會發展的規律，在信息社會進行有效的改進和應用，使高技術與生活更緊密結合。云計算可與網格等結合，提供各類資源(基礎設施、平臺、計算、軟件等)與服務，提供云存儲、云數據、云知識等集成與共享，如TripCom，OpenKnowledge，LarKC等研究項目。云計算研究項目Eucalyptus，SLA @ SOI，OpenNebula，RESERVOIR，Globus Nimbus，COCKTAIL等基于可持續的云生態系統并提供了各自的平臺。歐盟提出FP7計劃研究未來云計算系統標準與工具，并提出全局云生態系統(global cloud ecosystem)的概念。目前，尚缺乏通用的云計算生態系統模型，為此，提出通用的云計算生態系統概念模型，并提出相關算法，并以云存儲生態子系統的構建方法進行較深入的探討。
本文以下主要從云計算的生態構成、構建方案(以云存儲為例)、系統運行與維護機制、生態平衡與協作等多方面進行論述，并提出基于代理的云計算服務解決方案，為云計算提供發展引擎。
1 云計算生態系統構成
生態系統的構成可劃分為2個組成部分：生產者、消費者。生產者負責生產資源，供消費者使用。在生產者與消費者之間存在物質流、能量流、信息流。對于云計算生態系統，生產者是云服務商，消費者是云計算客戶，他們之間存在物質流、能量流、信息流、資金流等多重關系。云服務商包括軟硬件生產商、系統集成商、服務代理商等各種角色，客戶可為企業客戶、具有相同興趣的團體客戶(如教育、娛樂等)、個人客戶、臨時客戶等多種類型的客戶。如圖1所示：
圖1 云計算生態系統模型
云計算實質是基于互聯網提供高效的、經濟的、可靠的、安全的資源共享、信息服務和應用服務，其中包括：計算力、存儲資源、硬件設備、軟件應用、數據、信息、知識及教育、娛樂、游戲、通信等。云計算目的是通過高效的管理資源，為用戶提供易用的資源。按照供應／需求的關系，達到服務商與用戶雙方的雙贏。如同人類生態系統鏈，云計算也是一個復雜的生態系統，其生態系統的兩端是服務商、用戶，中間環節則存在多條路徑，隨著技術、經濟的發展可不斷變換多種角色，在云計算生態系統中起著重要作用。為此，云計算生態系統的構成可細化為：云計算生產商，集成商，代理商，服務商，客戶以及基于利益的信息流、資金流、物質流的生態流。通過云計算生態系統，人類社會將受益于信息技術的進展，獲得巨大的前進動力，改變人類生態、生活、社會、生產的發展方式。
云計算目前的生態系統是簡單的、初級的，主要包括：生產服務商、客戶。目前主要由知名IT廠商承擔生產服務職能，如微軟，IBM，Google，Yahoo，Amazon，EMC等，而客戶通過網絡訪問其云計算服務，包括個人用戶和企業用戶、機構用戶等。由于生態鏈條的簡化，云計算服務目前是自發的、初級的、范圍較小的方式，其服務能力尚未得到充分的開發和利用。
使云計算真正深入到人們的工作、學習、生活、娛樂、科研等中間，需要有集成商、代理商等的有效的協助，對現有云計算服務進行跨地域、跨組織、跨平臺的整合服務目錄，提供參數化評價和推介等有效機制，才能獲得大眾的了解和認同，得到規�；洜I，使投入與產出達到平衡和協調。
據生態系統的原理，我們提出基于服務的云計算生態系統的幾個公式：
1)投入與產出公式：總收益一(產出一初始投入一運維費用)×利用率；
2)服務收益：服務收益=單次使用效益×使用次數；
3)費用公式：客戶費用=使用資源×資源單價+通信費用；
4)客戶收益：客戶收益=客戶滿意度×客戶節省資源×資源單價一使用者花費；
5)生態均衡公式：初始投入+運維費用=服務
收益+客戶收益+無形社會收益；總體耗能=服務端能耗+客戶端能耗×N個客戶。
2 系統運行機制
作為資源密集、多成員、多鏈的云計算生態系統，其有效的運行與維護機制可借鑒自然生態系統和人類社會發展規律，充分利用成員協作、自律、他律、協商、市場與價格調控等機制，對生態系統的各方進行有效的調控和協調，保證其良性循環，達到系統的發展與平衡。系統構建、運行與維護機制包括：服務需求調研：對服務市場傳統轉型及新客戶群體趨勢進行調研與預測，決定宣傳與系統實施策略；系統規劃：通過對市場整體需求分析，規劃系統架構及容量擴展方法；通過客戶意見反饋，調整系統架構；系統實施控制：依據現有系統，購置必要的設備與開發組合中間件，對系統進行建設與實旋；系統運行監控：記錄系統運行日志，定期進行統計分析，采取必要的對策；系統調度：對客戶請求進行排隊，根據負載及請求達到率動態控制系統服務進程的生成、執行、克隆、清理；系統生命周期管理：除主服務進程外，對其他派生服務進程根據作業完成情況進行管理；系統進化與重構：根據系統運行日志、系統負載、系統性能等情況，預測未來一段時間內客戶請求率，對現有系統的計算力、存儲資源進行擴充或遷移，使進化后系統的性能與服務效率得以改善。
系統運行與維護可根據預定策略進行，也可人工調整，并結合閾值與事件觸發機制，實現自動化管理與調控。借鑒云生態系統的概念，我們提出云生態系統的進化算法，云服務協作算法，基于歷史反饋信息調整服務指數等算法(如算法1，算法2，算法3)。將各類算法與規則內嵌或附加到管理模塊中，可實現自適應的宏觀進化與協作、微觀控制的、自適應的云計算生態系統。
算法1 云生態系統進化算法。
輸入：云生態鏈；
輸出：進化的生態鏈；
①云生態系統的初始化；
②弱者與強者并存；
③弱者長大；
④強者優化；
⑤優勝劣汰；
⑥并購重組：基于利益；基于技術；基于業務
鏈／管理鏈／客戶鏈優化；
⑦成本與收益平衡；
⑧技術進化與服務生態平衡。
算法2．云服務生態協作算法。
輸入：服務請求，服務路徑，服務模塊；
輸出：服務匹配；
①多個服務請求輸入；
②單個服務匹配；
③若單服務無法滿足，則多服務水平協作；
④通過服務模塊樹進行層次協作；
⑤復雜服務通過網狀協作；
⑥預估代價供客戶選擇；
⑦服務執行和服務結果推送；
⑧服務路徑與結果緩存；
⑨新的服務請求接納；
⑩通過更新部分結果減少開銷；
⑥通過交叉服務擴大服務能力；
⑥通過買方市場平衡客戶流；
⑩通過賣方市場平衡服務商分布。
算法3．基于歷史反饋調整服務指數算法。
輸入：服務請求輸入，服務模塊參數；
輸出：基于歷史反饋信息調整后的服務指數；
①定義多隱層反饋計算規則；
②每個云計算具有獨立功能的節點根據客戶請求／費用／收益預測推出資源列表；
③多個云節點可供資源及費用列表輸入；
④客戶根據應用需求對資源根據費用最優、滿足任務截止期限等Qos指標選擇并執行服務；
⑤根據客戶滿意度給出評價指數；
⑥多次服務經驗指數比較，獲取服務商信譽度與能力指數級別；
⑦按服務優劣排序；
⑧優先選擇信譽度高、能力最適合的優化服務響應模式；
⑨復雜服務按工作流程對服務單元粒子進行鏈接重組；
⑩采用遺傳算子對服務粒子交叉、變異、重組、突變；
⑩將服務單元組合功能通過能力適配優先方法分配給客戶單元；
◎系統并行運行并產生新的歷史反饋值并等待下一次客戶請求。
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