T_CI 096-2023 公共基础服务业云边协同技术标准 第4部分：算力协同.pdf

1ICS 35.100.05CCS L79团体标准T/CI 096-2023公共基础服务业云边协同技术标准第4部分：算力协同Technical Standards for Cloud Edge Collaboration in PublicBasic Service industryPart4：Computing Power Collaboration2023-07-13发布2023-07-13实施中国国际科技促进会发布2目次前言.31 范围.42 规范性引用文件.43 术语和定义.44 云服务器任务调度能力要求.65 基于服务器性能衰减的云计算任务调度能力要求.66 云高可用调度能力要求.77 基于压力的容器弹性调度能力要求.78 基于QoS的服务弹性调度能力要求.89 云边协同服务卸载与迁移能力要求.93前言本文件按照GB/T 1.12020标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则的规定起草。本文件适用于公共基础服务业云边协同技术标准 第4部分：算力协同，用于考察技术标准的各项功能指标和能力，弥补现有标准中对跨域云边应用中算力协同进行系统归纳整理的缺项。本文件由中国国际科技促进会标准化工作委员会提出。本文件由中国国际科技促进会归口。本文件的发布机构提请注意，声明符合本文件时，请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。所涉及专利持有人已向本文件的发布机构保证，他愿意同任何申请人在合理且无歧视的条款和条件下，就专利授权许可进行谈判。所涉及专利持有人的声明已在本文件的发布机构备案。相关信息可以通过以下联系方式获得：专利持有人姓名：江西师范大学地址：江西省南昌市紫阳大道99号本文件起草单位：贵州省广播电视信息网络股份有限公司、云上贵州大数据产业发展有限公司、贵州海誉科技股份有限公司、江西师范大学、重庆大学、电子科技大学、西安电子科技大学、北京理工大学、贵州大学、暨南大学、长安大学、西北工业大学、江西电信信息产业有限公司、国网陕西省电力有限公司、陕西思极科技有限公司、国网思极网安科技（北京）有限公司、南京壹进制信息科技有限公司、中铁二院工程集团有限责任公司、国网江西省电力有限公司、中国电力科学研究院有限公司、中国电子科技集团公司第十五研究所、国网甘肃省电力公司电力科学研究院、田禾信息科技（上海）有限公司、安徽百诚慧通科技股份有限公司、衢州海易科技有限公司、北京工业大学、北京交通大学、合肥商贸科技学校。本文件主要起草人：李国政、李凡、马勇、王追、李博嘉、邵诗韵、黄明峰、戴梦轩、赵涵、梁良、杨翰文、夏云霓、张小松、牛新征、沈玉龙、殷树刚、何美斌、陈健、刘驰、聂百胜、田有亮、刘志全、王琪、朱文佳、周亮、陶俊、张有成、李海鹏、代漉川、郭晶晶、马志程、马慧生、杨仕博、陈明亮、鄂驰、牛泽文、陈鹏、马菁、张烨、蔡国强、张德涵、俞伦华、朱远旦。本文件为首次发布。4公共基础服务业云边协同技术标准 第4部分：算力协同1范围本文件规定了公共基础服务业云边协同技术标准 第4部分：算力协同的术语和定义、云高可用调度能力要求以及云边协同服务卸载与迁移能力要求。本文件适用于公共基础服务行业跨域云高可用调度能力、云边协同服务卸载与迁移能力。2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。GB/T 32399-2015信息技术 云计算 参考架构GB/T 32400-2015信息技术 云计算 概览与词汇T/CI 093-2023公共基础服务业云边协同技术标准 第1部分：总则3术语和定义GB/T 32399-2015和GB/T 32400-2015、T/CI 093-2023中有关术语适用于本文件。下列术语和定义适用于本文件。3.1云计算平台 Cloud Computing Platform基于硬件资源和软件资源的服务，提供计算、网络和存储能力。3.2云计算数据中心 Cloud Computing Data Center提供通用的通过浏览器访问的在线商业应用，软件和数据可存储在数据中心。3.3虚拟机 Virtual Machine通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统。3.4备份 Backup为保障数据的完整性和安全性,将原始数据或信息复制到其他地方作为预防措施。3.5容器 Container一个视图隔离、资源可限制、独立文件系统的进程集合。3.6异构 Heterogeneous由不同厂家的产品所组成的结构，且各厂家产品具有互操作性。3.75资源池 Resource Pools一种配置机制，用于对主机资源进行分区。每个主机均具有一个默认的资源池，所有的进程最初均与该资源池绑定。3.8吞吐率 Throughput对一个系统和它的部件处理传输数据请求能力的总体评价。3.9云边协同 Cloud Edge Collaboration通过将云计算与边缘计算进行紧密地结合，合理地分配云计算与边缘计算任务，从而实现云计算的下沉，并将云计算、云分析扩展到边缘端。3.10算力 Computing Power计算系统或设备在特定时间内处理和执行计算任务的能力。3.11公共基础服务业 Public Basic Service Industry提供基础性服务和基础设施的行业，通常由政府或公共机构提供或监管，以确保全民平等享有服务，并维护社会的整体利益，包括交通、能源、通信、政务、教育、住房、救援等与公众生活息息相关的基础服务。6图1 公共基础服务业云边协同技术标准一算力协同关系图4云服务器任务调度能力要求4.1 一种云计算平台下的虚拟机分布式任务调度方法具体指标包含但不限于以下项目：a)应将高负载的物理机服务器中的任务迁移至负载偏低的物理服务器；b)应在物理服务器宕机时，将负载迁移到正常物理服务器；c)应将低负载的物理服务器中的任务迁移至其它物理服务器，并关闭空闲服务器。4.2 云数据中心新增任务数动态控制方法具体指标包含但不限于以下项目：a)应获取数据中心新增的任务数量、完成的任务数量、当前运行的任务数量、任务迁移次数等系统信息；b)应具备对系统信息进行分析及决策功能；c)应具备新增任务管理功能。5基于服务器性能衰减的云计算任务调度能力要求5.1 面向性能的云数据中心轮休方法具体指标包含但不限于以下项目：a)应可获取主机运行状态信息；7b)应具备分析各主机性能变化趋势能力；c)应具备分析各主机当前休眠需求度能力；d)应根据主机当前休眠需求度确定需要进入休眠状态的主机；e)应进行轮休控制。5.2 考虑云平台主机性能衰减的任务分配方法具体指标包含但不限于以下项目：a)应可监控各个主机并采集其性能信息；b)应可评估主机当前性能与负载，评估各主机性能衰减程度；c)应根据主机性能衰减度生成新任务分配方案；d)应具备对新到达任务自动分配主机，并更新主机负载满足度的能力。6云高可用调度能力要求6.1 云数据中心主机检查点设置的方法具体指标包含但不限于以下项目：a)应可获取主机运行时的性能数据；b)应根据主机最近故障率，评估主机性能变化态势；c)应具备预测各主机未来失效风险能力；d)应确定检查点的设定方案，对主机进行检查控制。6.2 云数据中心任务备份的方法具体指标包含但不限于以下项目：a)应可获取云数据中心各服务器的历史故障时间的信息；b)应可计算故障间隔时间和单位时间多步故障间隔时间增长率；c)应可计算下一次任务备份的等待时间；d)应可计算近期单个服务器最大故障数、近期单个服务器最小故障数、备份任务源服务器的序号和备份任务目的服务器的序号；e)应具备任务备份能力。7基于压力的容器弹性调度能力要求7.1 异构集群下的大数据任务实时弹性调度方法具体指标包含但不限于以下项目：a)应可获取实时计算异构集群的资源使用数据，并进行预处理；b)应可根据预处理后的数据，预测未来资源需要情况；c)应可根据实时计算异构集群资源状态，构建实时计算任务打分模型；d)应可根据现有集群状态，得到实时计算任务弹性调度方案。7.2 资源受限状态下的弹性扩缩容方法具体指标包含但不限于以下项目：8a)应可获取集群的资源指标数据并对资源指标数据进行清洗；b)应具备预测模型，用于预测未来资源需求情况；c)应根据构建集群弹性扩缩容指标，获取集群状态；d)应根据现有集群状态，得到弹性扩缩容策略。8基于 QoS 的服务弹性调度能力要求8.1 IaaS云可变规模资源池管理方法具体指标包含但不限于以下项目：a)应可获取系统信息，并对系统信息进行分析和决策；b)应具备对系统信息进行预处理的能力；c)应根据预处理结果，计算控制决策参考值；d)应可计算决策信息控制量，发出决策信息；e)应可根据决策信息对资源池进行管理。8.2 基于响应时间趋势分析的Web服务系统访问量控制装置和方法具体指标包含但不限于以下项目：a)应具备响应时间数据获取模块，用于获取系统的平均任务响应时间；b)应具备控制决策模块，用于计算新增任务数控制量和下一次控制等待时间；c)应具备访问控制模块，用于对Web服务系统的新增任务数进行控制。8.3 Web服务连接成功率的预测方法具体指标包含但不限于以下项目：a)应可获取服务连接成功率的一系列测量值的序列；b)应可计算各个测量值所处的分布类之间的转换概率矩阵；c)应可计算连接成功率数据序列的平均增量和平均增量修正值；d)应可计算服务的连接成功率预测值，并根据平均增量修正值调整。8.4 基于时间序列的Web服务响应时间预测方法具体指标包含但不限于以下项目：a)应按照固定单位时间间隔，获取网络服务响应时间内的一系列测量值的序列；b)应计算连续响应时间的平均增量；c)应定义响应时间平均增量类并计算响应时间平均增量类间转移概率；d)应计算响应时间平均增量处于各个响应时间平均增量类的概率；e)应根据转移概率矩阵计算响应时间增量的稳态分布概率；f)应可计算响应时间的预测值。8.5 Web服务吞吐率预测方法具体指标包含但不限于以下项目：a)应按照固定单位时间间隔，获取待分析的吞吐率数据序列；9b)应设定并计算吞吐率值到变化趋势的映射函数；c)应设定吞吐率向量，并计算相邻向量之间的向量差；d)应设定并计算不同趋势模式向量分类间的转换概率，计算吞吐率平均增量矩阵；e)应根据待测时刻吞吐率向量的最后一个分量，获得需要的吞吐率的预测值。9云边协同服务卸载与迁移能力要求9.1 任务卸载方法具体指标包含但不限于以下项目：a)应确定各边缘设备相对于任务卸载设备的通信适配度；b)应确定通信适配度最大的边缘设备为目标边缘设备；c)应将目标任务卸载至目标边缘设备。9.2 组合服务可靠性分析方法具体指标包含但不限于以下项目：a)应可对文档进行抽象和建模；b)应可对文档指向的实际服务操作进行测试；c)应可根据实际执行时间样本，计算执行时间分布函数；d)应可根据模型计算指标。