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1、作為一種新興的商業(yè)模式,云計(jì)算通過開放的技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)把軟硬件虛擬化成動(dòng)態(tài)的資源,并以按需服務(wù)的形式提供給用戶。云計(jì)算不僅能夠大幅降低購買硬件、能源、制冷等成本,還能夠加快應(yīng)用程序的部署。云計(jì)算的核心特征為按需服務(wù),而這也使得云計(jì)算環(huán)境下資源的管理成為一大難題。由于云資源提供商和云資源使用者之間存在利益上的沖突,現(xiàn)有的大多數(shù)研究都是從單一角色出發(fā),研究如何通過資源管理使單一角色受益。在某種程度上,云資源提供商和云資源使用者之間是利益共同體。
2、如果沒有云資源使用者租用資源,云資源提供商就不能獲取利潤(rùn);而如果沒有云資源提供商提供資源,云資源使用者就不能降低成本。因此,在進(jìn)行資源管理時(shí),必須綜合考慮云資源提供商和云資源使用者的獲益,在提高云資源使用者滿意度的前提下,實(shí)現(xiàn)云資源提供商利潤(rùn)的最大化。
本文首先研究客戶滿意度驅(qū)動(dòng)的虛擬機(jī)資源分配策略,從合理定價(jià)和性能保障兩方面來提高云資源使用者的滿意度。在定價(jià)方面,引入了微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中的效用理論;在性能保障方面,使用負(fù)載預(yù)測(cè)
3、和基于排隊(duì)論的性能預(yù)測(cè)模型。針對(duì)現(xiàn)有的負(fù)載預(yù)測(cè)方法只適用于單層云服務(wù),或只考慮請(qǐng)求總量而忽略其他因素造成預(yù)測(cè)不準(zhǔn)的問題,提出了多因素感知的負(fù)載預(yù)測(cè)模型(MAPM),綜合考慮請(qǐng)求總量、服務(wù)時(shí)間和最終用戶偏好對(duì)負(fù)載的影響,以提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。接著,使用排隊(duì)論對(duì)多層云服務(wù)進(jìn)行性能建模,計(jì)算出客戶所需資源,為資源調(diào)度打下基礎(chǔ)。實(shí)驗(yàn)證明,相對(duì)于只考慮請(qǐng)求總量的負(fù)載預(yù)測(cè)算法,多因素感知的負(fù)載預(yù)測(cè)模型(MAPM)能提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。然后,研究利潤(rùn)驅(qū)動(dòng)的
4、虛擬機(jī)資源調(diào)度策略,最大化云資源提供商的利潤(rùn)。首先,建立云資源提供商的利潤(rùn)模型,并根據(jù)微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的原理,計(jì)算出能夠使云資源提供商利潤(rùn)最大化的虛擬機(jī)資源數(shù)目。接著,以粒子群算法為指導(dǎo),對(duì)數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)資源的調(diào)度進(jìn)行建模分析,根據(jù)客戶需求和當(dāng)前數(shù)據(jù)中心的負(fù)載狀態(tài),以最大化資源利用率、最小化所占用物理機(jī)的數(shù)目及虛擬機(jī)遷移次數(shù)三個(gè)方面為目標(biāo),提出了基于增強(qiáng)型多目標(biāo)粒子群算法的VM資源調(diào)度策略(EPSO-VM)來實(shí)現(xiàn)虛擬機(jī)資源的優(yōu)化調(diào)度。實(shí)驗(yàn)證明
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