面向云计算数据中心的弹性资源调整方法

为了制定多种业务质量要求服务的资源购买方案,通过平台服务商与基础设施服务商之间签订基于服务等级协议的资源分配协议,提出一种面向应用性能的云计算弹性资源调整方法。该方法利用自动伸缩算法,在垂直层次上对负载需求的波动进行虚拟机资源调整,以实现动态调整分配资源量来满足应用的服务级别的需求,优化云计算资源利用率。最后通过仿真验证该算法的有效性。     

云计算环境下多目标约束的虚拟资源动态调度

为了解决静态资源调度所导致的CPU利用率不高的问题,研究了多目标约束的虚拟资源动态调度方法。给出了云计算虚拟资源调度模型,设计了多目标约束的虚拟资源表示方法,采用马尔科夫链对虚拟资源的下一时刻状态进行预测,从而得到可用资源向量;最后,计算任务与可用资源向量之间的匹配向量,将任务分配给匹配向量中具有最大各维分量之和的虚拟资源进行调度,并提出了具体的采用基于马尔科夫链预测的云计算虚拟资源动态调度算法。实验结果表明：该算法能有效解决云环境下多目标约束的虚拟资源动态调度问题,具有较小的负载均衡离差和任务执行跨度,较其它方法具有较大的优越性。     

基于虚拟集群在线迁移的虚拟化资源整合算法

针对虚拟集群内部关联性和并行作业的运行特点, 基于虚拟集群在线迁移机制, 提出一种虚拟化资源整合算法. 先对系统建模, 描述云计算环境下的虚拟化资源整合问题; 再使用区域划分法对异构资源分类, 从而初步降低问题的规模和求解难度; 最后提出在同构子域中进行虚拟集群迁移的FFD_grp算法. 采用同种负载和多种资源分配方法模拟多种资源使用情况, 并对该方法进行验证. 实验结果表明,  FFD_grp算法能显著提高资源整合效果, 有利于抑制资源碎片的产生.     

基于改进克隆选择算法的云计算集群资源调度

为了实现云计算环境下的集群资源调度和实现资源负载平衡,提出了一种基于克隆选择算法的云计算集群资源调度方法。首先,定义了以最小化执行时间跨度和负载均衡因子为目标的云计算资源调度模型。在此基础上提出了一种采用克隆选择算法对云计算环境下集群资源进行调度的方法,对抗体编码方式,抗体与抗体之间以及抗体与抗原之间的亲和度函数、免疫克隆算子、退火交叉算子以及高斯变异算子均进行了设计。并定义了采用改进的克隆选择算法进行集群资源调度的具体算法。仿真实验表明:方法能获得最优的资源调度方案,且与其它方法相比,具有较少的执行时间跨度和负载均衡因子,具有较大的优越性。     

云计算资源优化问题求解的萤火虫算法

为了提高云计算资源利用率,结合云计算资源优化问题的特点,设计一种云计算资源优化问题求解的萤火虫算法.首先建立云计算资源负载调度问题的约束条件,以用户任务完成时间最少作为云计算资源负载调度优化的目标函数;然后通过萤火虫算法找到目标函数值最优的资源调度策略;最后在CloudSim平台上实现云计算资源负载调度仿真实验.实验结果表明,萤火虫算法减少了云计算任务完成的时间,均衡了云计算资源的负载,使云计算资源得到合理分配,且比其他算法优势明显.     

Openstack平台资源负载预测方法探究

Open Stack作为云计算底层搭建平台在现实生活中得到越来越多的应用和重视,但其强调服务质量的同时,忽视了大部分资源效率低下,无形中对资源造成浪费。根据资源使用实际情况,对利用率及负载情况进行预测,进而动态调整IT物理资源,已达到提高数据中心的能效的目的已得到越来越多的关注;利用物理资源负载运行变化的规律,结合分形维数方法对其变化进行预测,作为资源动态调度的依据,以便将计算任务迁移到更合适的服务器,达到提高集群计算能效的目的。     

基于动态规划的云计算任务调度研究

任务调度作为云计算中的核心问题,其目的是合理分配任务,实现最佳调度策略并且有效地完成任务.首先对当前云计算中任务调度算法进行分析并指出传统算法的不足与缺点,然后提出一种基于动态规划模型的任务调度算法,以任务运行时间最少为优化目标,把任务与数据集群中虚拟机匹配看成为多阶段决策的组合优化.最后在CloudSim进行仿真实验,结果表明,所提算法在满足多用户需求下与max-min和min-min算法相比,在一定数量规模下,任务完成时间减少而资源负载相对均衡.     

云计算虚拟机群中带遗传算法的负载均衡算法

研究面向单个云的虚拟机群,以最小化任务响应时间和资源损耗代价为优化目标,提出基于遗传算法的负载均衡优化算法.所提算法实现了自适应的变异概率,并且可以根据用户任务的实际需求动态地调整系统响应时间和资源损耗在整个优化过程中所占的比重.模拟仿真结果表明,该算法不仅能够满足用户需求,而且能够获得较高的资源利用率.     

基于带宽约束的云计算负载调度算法

负载调度是云计算得以大规模应用及提高服务性能的关键技术,对提高云供应商服务质量、用户满意度以及数据中心集群资源利用率等有极其重要的意义.云计算环境中,由于用户任务类型的不同,对带宽的需求也不尽相同,若不区分不同任务对不同带宽的要求,可能会造成资源的浪费,增长用户等待时间.本文对经典Min-Min算法进行改进,提出了BCLL-Min-Min算法,该算法满足带宽需求约束,并且实现相对负载均衡调度.仿真实验表明,BCLL-Min-Min算法能够适应云计算环境下任务多样性和不确定性的情况,使用该调度算法可以提高集群的吞吐率、较大改善数据中心的负载均衡性.     

CWFlow:支持资源自适应使用的云工作流框架

云计算的出现为工作流执行提供了机遇,也带来了挑战。在云计算环境中,如何更好地利用云计算的特性,以尽可能小的资源代价完成工作流任务的执行已成为当前研究的热点问题。该文首先提出了一种基于云计算的工作流框架,在此基础上给出了基于排队论的资源自适应调节模型。实验结果表明:在用户指定工作流任务所期望达到的服务目标之后,该框架和模型能够监测工作流的执行,针对工作流执行负载的变化情况,采用不同的收费方法动态调整资源的使用,达到节约资源使用费用的目的。     

基于OpenStack云平台虚拟集群环境的部署

云计算是一种在网络的基础上通过各种服务方式为用户提供多种需求资源的计算模式.虚拟化的集群环境主要是采用虚拟技术构建多台虚拟计算节点,由此来搭建与物理集群功能相同的虚拟集群环境.该集群主要通过Open Stack云计算平台的虚拟化技术创建Ubuntu虚拟镜像,利用虚拟镜像创建Ubuntu虚拟化实例,然后结合System Imager技术来高效的完成集群节点的自动化部署.     

云计算下安全可控的移动弹性资源动态调度算法

当前云计算下移动弹性资源动态调度算法CPU利用率较低,且运行不稳定。为此,提出一种新的云计算下安全可控的移动弹性资源动态调度算法,把云计算下移动弹性资源的CPU平均利用率、内存负载、带宽负载以及可靠性看作移动弹性资源调度目标的约束,给出移动弹性资源的状态模型。依据遗传算法的优点,设计了一种基于蚁群算法的、安全可控的移动弹性资源动态调度算法。依据云计算下移动弹性资源动态调度特点和约束条件,利用适应度指标,对种群中个体的优良度进行描述,给出适应度函数。通过一维字符串完成对解的编码,利用轮盘赌法设置合理的阈值,获取所有染色体中选择性能较好的染色体。通过选择的实数编码完成对字符串的逆向解码,得到云计算下移动弹性资源调度的最优方案。实验结果表明,所提算法稳定性、效率和资源利用率高,迁移率低,负载均衡性好。     

基于虚拟机迁移的虚拟机集群资源调度

针对虚拟机集群资源负载不平衡的问题,基于虚拟机迁移技术,提出了一种虚拟机集群资源调度策略,将虚拟机的资源进行了分类并用向量表示,描述了每一类资源的数量和负载的计量方法,用最佳适应算法寻找虚拟机迁移的目标主机,通过使用上限阈值和下限阈值约束资源利用率的方法,使负载平衡目标与节能目标相统一,引入最小迁移周期避免了虚拟机资源利用率不稳定带来的频繁迁移.该调度策略能为虚拟机中的应用提供透明的资源调度,并使虚拟机集群达到负载平衡和节能的双重目标.     

面向负载均衡的VM迁移调度方法

虚拟机动态迁移是实现虚拟计算环境下负载均衡、绿色节能、在线维护、主动容错以及资源灵活配置等功能的关键技术。针对多个虚拟机迁移场景下的并发性问题、迁移目标选择问题及迁移路径优化问题,该文提出一种以负载均衡为优化目标的虚拟机(VM)迁移调度方法。该方法首先识别可能违背负载均衡的物理节点,确定待迁移的VM对象,采用模拟退火算法以负载均衡为优化目标确定待迁移VM的迁移目标。最后,设计了路径交换策略对迁移路径进行优化以提高并发迁移数目。实验结果表明,该方法不仅能缩短迁移完成时间,而且能优化VM放置,确保负载均衡。     

采用资源划分的云环境下Hadoop资源许可调度方法

针对云计算环境中Hadoop平台由于节点计算能力差异、多样混合负载共存等原因而出现的性能不佳的问题,提出一种采用资源划分的资源许可方法。该方法在云计算环境下通过减少资源浪费或负载过重等情况的出现来提高系统性能。该方法采集资源信息并推测任务资源需求,根据可用计算资源和任务需求动态划分、调度资源;使用与资源无耦合的资源许可启动任务并控制任务数量调节资源利用率以适应云环境。使用该方法对比公平调度器在国家高性能计算中心(西安)进行测试发现:单作业在资源竞争环境中优于公平调度器的静态结果;混合负载在3种测试环境中完成时间分别平均减少了27.5%、37.1%和50.98%,性能显著提升。实验结果表明,该方法可以适应负载资源需求和可用计算资源的变化,灵活划分计算资源,解决Hadoop在云环境中的性能不佳问题。     

基于集群的Web服务负载均衡算法研究

使用服务器集群系统解决网络服务节点的性能瓶颈问题是目前普遍采用的方法,其中负载均衡技术又是决定整个集群的性能和可伸缩性的关键因素。在此提出了一种结合动态任务分配表和基于多IP虚拟路由器集群系统的负载均衡技术。     

基于云计算平台的虚拟资源可扩展存储算法

当前虚拟资源存储算法对规模较大的虚拟资源无法实现实时传输,且存储能耗高、负载均衡性较差。为此,提出一种新的基于云计算平台的虚拟资源可扩展存储算法,介绍了云计算平台,其由存储层、基础控制层、应用接口层和访问层构成,给出其系统架构。依据云计算平台,通过采集虚拟资源的高阶累积量信息特征,利用K-L特征压缩法实现虚拟资源的低负荷存储,针对该过程扩展性能低的弊端对其进行改进。通过自适应全域空间搜索找到最佳基函数,对云计算平台的存储空间进行重组,得到改进后的虚拟资源存储空间结构。实验结果表明,所提算法存储空间、时延和能耗均较低,负载均衡性强。     

基于云计算平台的虚拟资源可扩展存储算法研究

当前虚拟资源存储算法针对规模较大的虚拟资源无法实现实时传输,且存储能耗高、负载均衡性较差。为此,提出一种新的基于云计算平台的虚拟资源可扩展存储算法,介绍了云计算平台,其由存储层、基础控制层、应用接口层和访问层构成,给出其系统架构。依据云计算平台,通过采集虚拟资源的高阶累积量信息特征,利用K-L特征压缩法实现虚拟资源的低负荷存储,针对该过程扩展性能低的弊端对其进行改进。通过自适应全域空间搜索找到最佳基函数,对云计算平台的存储空间进行重组,得到改进后的虚拟资源存储空间结构。实验结果表明,所提算法存储空间、时延和能耗均较低,负载均衡性强。     

云系统中能量感知任务的整合策略及调度方法

针对目前云系统中虚拟集群间任务调度复杂、能源消耗高和系统成本高的问题,本文提出一种分配CPU利用率和管理虚拟集群间任务的ETI方法,该方法通过限制CPU利用率低于某个特定的阈值实现资源的负载均衡和最小化能量消耗,同时考虑当任务迁移到虚拟集群时能源成本模型中的网络带宽.为了评价ETI方法的性能,将其与改进的经典Min-M...     

动态反馈的异构集群负载均衡算法的实现

虚拟服务技术(LVS)的集群负载调度系统中的加权调度算法权值是静态的,没有动态调整机制,不能依据真实服务器处理能力进行动态的任务分配;给出了一种通过量化调度器和真实服务器的实时反馈负载信息指标,采用服务器负载率和分配权值为计算指标,引入临界回归因子,利用动态反馈临界加速回归的算法思想,实现基于动态反馈机制的动态反馈临界加速回归分配算法。该算法能根据负载均衡调度器和业务处理服务器的实时反馈信息,及时进行负载调度,实现负载动态平衡,进一步提高服务器的利用效率和集群系统的吞吐率,并在LVS的负载平衡调度集群系统中进行了应用性的实验验证。测试结果表明,该算法可实时反馈负载信息,动态进行负载调度,整体上较好的实现了负载动态平衡,提高了服务器的利用效率和集群系统的吞吐率。