SaaS应用中基于SLA的资源分配研究

随着云计算的普及,软件即服务(Software as a Service,SaaS)得到了广泛的关注.SaaS应用中,需要满足客户服务等级协议(Service Level Agreement,SLA)要求、减少SLA服务违例的同时,尽量提高系统资源的利用率,这对资源分配策略提出了挑战.提出了SaaS模式下的基于SLA的资源分配策略:基于对客户请求动态变化的分析,针对"首次租用服务"和"租用服务升级"两种请求类型,提出了一种用户请求与底层资源的映射策略;提出了提高虚拟机重用度的基于SLA的资源效率优化分配算法.实验表明,该资源分配算法可以在有效保证服务质量的同时,提高资源的利用率.     

基于改进的粒子群优化的云计算资源调度模型

针对云计算系统中多任务并发模式下引发的资源竞争,本文提出了一种基于改进的粒子群优化的云计算资源调度分配模型,以提高资源利用率.首先,对云计算系统中的资源调度问题进行形式化描述,构建以任务的总完成时间为优化对象的目标函数.其次,求解时采用粒子群优化算法,为保证收敛速度且避免粒子群在搜索过程中陷入局部最优,定义了惯性权重函数.另外,引入一个调整算子以优化位置更新.仿真结果表明,本文提出的资源调度分配模型能够有效提高云计算资源利用率,大幅减少任务的处理时间.     

基于时间序列的 Openstack 云计算平台负载预测与弹性资源调度的研究

随着云计算技术的发展与运用,云计算在资源的效用比、按需服务等方面优势显著;相对于传统的计算资源构建,云计算凭借其安全性保障、高效的弹性计算资源分配能力、简易的硬件要求等特性,能实现面对不同需求时的计算资源快速弹性构建。基于云计算的弹性资源效用比为研究点,以经典的电信接入随机过程模型—泊松过程为基础,采用相关性时间序列模型对资源预测进行研究,并对相似的多类模型进行仿真与分析;最后以 Openstack云平台为基础,结合实际需求对模型进行了工程化实现和初步测试。结果表明,该方法为云计算按需使用和资源弹性构建提供了一种可行的方式,在保证服务等级协议（service-level agreement,SLA）的同时,进一步降低云计算平台的运行损耗,提高资源的效用比。     

一种用于云计算的数据容灾分配算法的改进

在云计算环境下进行数据容灾分配,可以提高云计算数据资源调度能力。传统算法采用粒子群数据聚类方法进行数据的容灾分配,数据负载均衡差,同时消耗数据任务调度的吞吐率。提出一种新的数据容灾分配改进算法。首先建立云计算环境下数据容灾分配层次结构模型,计算整个数据资源处理平台的整体响应时间,将云计算下的数据资源容灾分配优化问题转化为数据资源分配响应时间最小化问题;利用多用户QoS开销适应度运算机制和粒子群聚类算法对云计算中数据资源任务进行权衡分配,减少数据权衡调度时间,提高数据容灾备份能力。实验结果表明,采用改进算法可以提高数据容灾分配时数据的召回率和云计算数据任务权衡调度能力,在云计算信息处理中具有较好的应用价值。     

云计算数据中心的虚拟资源自适应供给模型

随着云计算技术的飞速发展,云计算数据中心的规模越来越大,随之而来的资源管理、运维调度、能耗开销等问题也开始日益严峻。本文对云计算数据中心的设计思路与设计结构进行了详细的介绍,先从云计算数据中心的总体结构进行分析,随后引入虚拟资源自适应供给模型概述,通过综合分析三种不同的虚拟资源供给模型优劣,提出利用多层次网络队列方法搭建虚拟资源自适应供给模型,通过综合考量模型的平均响应时间、服务器利用率、使用成本等因素,对虚拟资源进行合理的规划与调度,最终帮助云计算数据中心配置合适数量的虚拟机,做出合理的资源调度策略,力求优化数据中心的运维调度,降低能耗开销,提高能源利用效率,推动能源发展。     

基于粒子群算法的云计算资源配置研究

对于云计算而言,虚拟机资源的合理高效配置具有重要意义.该文对粒子群方法进行到云计算资源配置的映射,详细地设计了3个约束条件和目标函数.目标函数中包含了资源利用率和迁移次数2个优化目标,整个虚拟机资源的配置过程设置了8个步骤.实验结果表明:同2种参照方法相比,该文所提出的基于粒子群算法的云资源配置方法完成配置后,不仅资源利用率高、迁移次数低,其迭代过程和迭代时间也令人满意.     

云计算环境下浮点和整数同时多线程资源配置方法研究

云计算环境下数据规模较大,当前资源配置方法依据优先级、按照顺序对资源进行配置,具有资源利用率低、配置效率低、能耗高等弊端。为此,提出一种新的云计算环境下浮点和整数同时多线程资源配置方法,分析了计算操作和访存操作的并发性,给出云计算环境下和每片外访存load操作相应的发射执行指令数的定义,得出在相同时间段内IPM值越大,计算型与访存型操作同时执行的机会越大,资源配置性能越高的结论。依据该结论,通过IPM实现云计算环境下浮点和整数同时多线程资源配置,将较多的资源分配至IPM值较大的浮点或整数线程中,将较少的资源分配至IPM值较小的浮点或整数线程中,使得云计算环境下的共享资源得到最佳配置。利用实验测试所提方法的实际应用性能。实验结果表明,所提方法资源利用率高、能耗损失低、资源配置效率高,整体资源配置性能很高。     

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.     

改进蚁群算法的云计算资源调度模型

针对当前云计算系统资源调度算法的资源利用率低、浪费严重等缺陷,提出一种基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化模型,以获得更理想的云计算资源调度方案.首先对云计算资源调度的工作原理进行分析,建立云计算资源调度优化目标函数;然后利用蚁群优化算法模拟蚁群找到一条从起点到目的地的路径,即云计算资源调度目标函数的最优解,并结合目标函数对蚁群算法进行相应地改进;最后采用MATLAB2014R编程实现云计算资源调度优化模型.实验结果表明,该模型在短时间内可找到云计算资源调度的最优解,使资源利用率得到了改善.     

基于最大收益平衡点动态变化的云资源调度算法

云计算中资源调度是云计算高效利用的核心问题,主要研究如何对云端的资源进行有效地管理和调度?以从服务商需求的角度构建云资源调度的方法为切入点,从服务商的角度出发,在不损害用户和生产商利益的前提下,介入收益?成本?边际收益?边际成本等因素,以节省资源并获得服务商的最大收益为优化目的,根据最大收益平衡点随着负载变化的动态变化,构建了一种基于动态平衡点动态变化的云资源调度算法?通过比较当前周期和上一周期的边际收益变化,动态更新最大收益平衡点的位置,根据此位置对应的参数完成云资源调度?通过CloudSim平台下的仿真实验表明,该方法比基于服务驱动的调度方法具有更快的响应?使用更少的虚拟机?能获得更大的收益?     

基于包簇映射的云计算资源分配策略

提出了一种基于包簇映射的云计算资源分配策略。在包、簇概念下,资源可共享,任务调度更为灵活,资源利用率更高。将多目标遗传算法与改进的蚂蚁算法动态融合,提出了一种基于成本最优的云计算资源分配算法。该算法在任务前期利用遗传算法快速随机的全局搜索能力,产生初始信息素,在任务后期通过蚂蚁算法蚂蚁间的信息交流和正反馈机制,寻找资源分配的最优解。实验结果表明,在包、簇概念下,该混合式调度算法能够显著降低云计算系统的任务完成时间和任务执行平均成本,有效减少簇结点的使用数量,提高资源利用率。     

引入资源即服务的云计算架构及其应用

提出引入资源的四层云计算构架,阐述资源在云环境中的必要性.同时从资源的角度,给出云和云计算的概念.设计云计算环境下的数据采集模型,并从数据资源的角度,设计应用广义搜索树的面向云计算的数据预处理机制.与已有的云计算构架对比,该构架更能体现出云计算技术的特性,为云计算提供了一个思考方向.     

基于负载预测的虚拟机资源优化分配方案

云计算环境下,为了提高主机资源利用率和保证性能,考虑了主机负载因素的影响,提出了一种基于负载预测的虚拟机资源优化分配方案。通过预测主机负载情况,过滤掉即将达到警告值的主机,保证主机性能,防止虚拟机因负载过重发生不必要的迁移;对参与分配的物理机进行资源最大化利用分配,提高物理主机的资源利用率。通过仿真实验对该方案进行验证。实验结果表明该方案在保证了主机性能的同时提高了资源利用率。     

云计算环境下基于BRB策略的自动谈判简

利用云计算环境下基于多Agent的自动谈判来解决云计算参与者之间的分歧,通过在云计算环境下基于多Agent的谈判框架中引入中介Agent,在谈判进行之前,将消费者需求与服务提供商进行匹配,消除无效资源;为充分利用谈判者的地位,预测对手的提议,提出BPE策略和RBC策略,并允许谈判者在发现更好提议时可以违反之前建立的协议,从而形成云计算环境下基于BRB策略的自动谈判;通过仿真实验验证中介Agent和云计算环境下基于BRB策略的自动谈判。     

Toward a Real-Time Framework in Cloudlet-Based Architecture

In this study, we present a framework based on a prediction model that facilitates user access to a number of services in a smart living environment. Users must be able to access all available services continuously equipped with mobile devices or smart objects without being impacted by technical constraints such as performance or memory issues, regardless of their physical location and mobility. To achieve this goal, we propose the use of cloudlet-based architecture that serves as distributed cloud resources with specific ranges of influence and a realtime processing framework that tracks events and preferences of the end consumers, predicts their requirements,and recommends services to optimize resource utilization and service response time.     

云平台调度能耗测量研究*

针对云计算平台利用异构网络资源建设资源池,带来的针对IPv4/IPv6异构网络资源的云计算平台进行能耗度量问题,提出了一种基于分析随机任务变化带来的CPU能耗变化的动态能耗度量数学模型。采用以测试节点为基础,确定数学模型参数值的方法对测试节点CPU频率、CPU使用率进行实时监测;并进行了IPv4/IPv6同构云计算平台虚拟机迁移实验。实验结果得出了IPv4/IPv6过渡前期、中期与后期云计算平台虚拟机迁移能耗;符合云计算能耗测量需求。     

云数据中心基于负载预测的物理主机状态检测策略

针对云数据中心现有物理主机状态检测算法对提高云数据中心物理资源的利用率效果不明显问题,提出了基于负载预测的物理主机状态检测策略(load prediction based physical host status detection,LP-PHSD),LP-PHSD利用时间序列和二次指数平滑法预测出物理主机在未来一段时间内的资源利用率情况,同时结合绝对中位差方法,确定资源利用率动态阈值边界,选择适当的时刻进行迁移,提高物理资源的利用效率,降低能量消耗.LP-PHSD包括源物理主机状态检测和目标物理主机状态检测2个部分,可以很好地判断出虚拟机迁移的时刻.实验表明,经LP-PHSD策略优化后的新虚拟机迁移方法与近几年的BenchMark迁移模型比较起来,云数据中心的总体能量消耗降低,虚拟机迁移次数减少,云服务质量明显提高.     

基于 OpenStack 的中小企业服务云平台架构研究

根据中小企业信息服务平台建设需求, 解决传统中小企业信息系统竖井式部署带来的管理分散、 资源利用率低等问题, 提出中小企业服务平台的整体框架, 并基于 OpenStack 开源云框架对中小企业云平台进行实验部署, 最后对中小企业服务云平台的高可用性技术进行初探。 结果表明, 基于基础资源层、 数据中台层、 业务中台层和应用层等 4 层的平台框架, 解决了传统信息系统竖井方式部署产生的信息孤岛问题, 基于 OpenStack框架搭建的原型系统验证了OpenStack 较适合于建设中小企业私有云平台。     

一种考虑资源状态动态反馈的云计算调度算法

针对云计算动态调度问题,提出一种考虑资源状态动态反馈的云计算调度算法.该算法针对资源服务器状态动态变化影响当前工作流调度结果的问题提出滑动窗模型,该模型可以实时动态地反映资源服务器的状态.为了更好地预测资源服务器的状态,提出时间窗曲线模型和平均利用率模型,以计算资源服务器的平均利用率.基于平均利用率提出资源反馈权重策略,通过该策略来计算所有工作流任务的动态权重值,按照动态权重值进行排序并依次调度.实验结果表明本文算法可以有效缩短工作流的总加工时间.      

一种云计算数据副本动态管理策略

为了提高云计算中数据的可用性和缩短响应时间,提出了数据副本的方法.传统的静态副本方法无法适应云计算的动态性特征,针对这个问题提出了动态副本策略.首先,基于用户需求确定副本数目;然后根据局部性原理和资源可用度,确定数据副本的存储位置.最后的实验结果证明了该策略降低了平均响应时间.