异构云系统中基于智能优化算法的多维资源公平分配

资源分配策略的研究一直是云计算领域研究的热点和难点,针对异构云计算环境下多维资源的公平分配问题,结合基因算法（GA）和差分进化算法（DE）,分别给出了两种兼顾分配公平性和效率的资源分配策略,改进了解矩阵表达式使异构云系统中的主资源公平分配（DRFH）模型转化成为整数线性规划（ILP）模型,并提出了基于最大任务数匹配值（MTM）的初始解产生机制和使不可行解转化为可行解的修正操作,以此提高算法的收敛速度,使其能够快速有效地得到最优分配方案。实验结果表明,基于GA和DE算法的多维资源公平分配策略可以得到近似最优解,在最大化最小主资源份额目标值和资源利用率方面明显优于Best-Fit DRFH和Distributed-DRFH,而且针对不同任务类型的资源需求,具有较强的自适应能力。     

基于动态性有效资源分配的云计算效益学习模型研究

为了将有限的资源合理地分配给用户,并尽可能地提高云系统的资源和能量利用效率,提出了一种改进的面向动态性有效资源分配的云计算效益学习模型算法,在动态性有效资源分配上提出了服务质量准则框架(QSSF)来得出云服务的计费管理机制;采用资源竞拍策略和动态双向博弈策略更好地权衡用户和云计算提供商之间的利益关系,并将资源分配给资源需求量大的用户;在云系统的运算和存储任务的资源和能量分配上,采用了基于云计算的效益学习模型,通过权衡任务对资源和能量的需求量来实现系统效益的最优化;实验仿真结果表明,该算法能够更加合理地为系统的运算和存储任务分配资源和能量,在资源和能量的利用率上优于其他对比算法.     

云环境下基于偏好的资源公平分配策略

资源分配策略是云计算领域的一个重要研究热点,其主要目标是同时考虑云用户和云提供商双方的利益,有效满足系统用户和任务的公平性,同时尽可能达到系统资源的充分利用。考虑到云环境中的用户需求各异,每个用户的任务请求数量不同,各个任务的资源需求也不同,设计了一种基于偏好的公平分配策略FABP,并给出了用户优先级和任务优先级的定义。实验分析表明,该算法不仅能缩短平均任务调度时间,而且还可以保证任务调度过程中用户和任务的公平性,实现综合资源利用率的最大化。     

基于定价机制的卫星网络虚拟资源共享分配策略

针对卫星通信网络规模不断扩大而卫星资源总量受限导致卫星通信资源紧缺的情况,提出一种基于定价机制的虚拟资源共享分配策略。根据微观经济学理论中边际成本的思想建立用户成本的分段函数模型,通过模型求解得出用户请求的总成本并将其上传至资源分配模块,结合定价机制达到资源利用的最大化和用户请求成本的最小化。仿真结果表明,该策略能提高卫星网络资源利用率及分配公平性,最大限度地实现资源的潜在价值。     

一种云环境中的动态细粒度资源调度方法

云计算平台中普遍采用固定资源量的粗粒度资源分配方式,由此会引起资源碎片、过度分配、低集群资源利用率等问题.针对此问题,提出一种细粒度资源调度方法,该方法根据相似任务运行时信息推测任务资源需求;将任务划分为若干执行阶段,分阶段匹配资源,从分配时间和分配资源量两方面细化资源分配粒度;资源匹配过程中,基于资源可压缩特性进一步提高资源利用率和性能;采用资源监控、策略调整、约束检查等机制保证资源使用效率和负载性能.在开源云资源管理平台中,基于细粒度资源调度方法实现了调度器.实验结果表明：细粒度资源调度方法可以在不丧失公平性且调度响应时间可接受的前提下,细化资源匹配的粒度,有效提高云计算平台资源利用率和性能.     

云环境下公平性优化的资源分配方法

针对云数据中心资源分配不均、效率不高、资源错位等问题,为了满足不同用户的需求,达到多种资源分配的公平性,实现资源的高效利用,提出了全局优势资源公平（GDRF）分配算法。GDRF算法采用多轮分配方式,即先通过用户已分配资源量确定分配资格,每轮再通过全局优势资源共享比和全局优势资源权重来确定具体的分配用户,分配过程充分考虑了资源的匹配情况,采用了max-min fairness思想的渐进填充方式,并且将多资源分配公平性统一度量模型运用到了算法中。实验基于一个Google集群数据模型与基于占优资源的多资源联合公平分配算法作了比较。实验结果表明,GDRF算法分配的虚拟机总量提高了12%,资源总利用率提高了0.5个百分点,公平评估值提高了约15%,并且该算法的资源组合分配的适应度较高,使得用户需求和供给更匹配。     

蜂窝异构网络中的最优频谱分配算法

异构网络通过在宏基站的覆盖范围内密集地部署低功率的节点,使小区得到分化,提升信道增益。但由于频谱资源有限,资源分配在带有中继节点的蜂窝异构网络中变得较为复杂。为改善信道的频谱效率,研究在带有中继节点异构网络中的最优频谱分配策略以及对应的用户接入策略,提出一个基于乘子法的高效算法,通过在乘子法迭代中寻找一组有限的频谱复用模式,得到最优的频谱分配和用户接入策略,实现最优的比例公平性。数值仿真结果表明,该算法可有效利用有限的频谱资源,相对于传统的频谱分配策略,网络性能明显提升。     

基于拍卖机制的网格资源分配方法

网格资源的动态性、异构性、自治性等特点,使得网格资源分配成为一个难点。目前存在的大多数分配方法仅关注分配效率,却对提高资源分配的公平性缺乏深入的研究。针对此问题,提出一种基于拍卖机制的网格资源分配方法,利用资源分配比例的算法分配资源。通过仿真实验表明该方法适合网格系统中的资源分配,能有效分配资源,提高了资源利用率,同时资源分配的公平性也得到显著的提高。     

适应异构集群的Mesos多资源调度DRF增强算法

云计算集群环境下多资源分配的公平性是考量资源调度子系统最重要的指标之一,DRF作为通用的多资源公平分配算法,在异构异质的集群环境下可能有失公平性。在研究Mesos框架中DRF多资源公平分配算法的基础上,设计并实现了增加机器性能评估影响因子的meDRF分配算法。将计算节点的机器性能得分,作为DRF主导份额计算的因子,使得计算任务有均等的机会获得优质计算资源和劣质计算资源。通过选取K-means、Bayes及PageRank等多种作业进行实验,实验结果表明:meDRF较DRF分配算法更能体现多资源分配的公平性,且资源分配具有更好的稳定性,能有效提高系统资源的利用率。     

云计算环境下基于用户行为特征的资源分配策略

资源分配策略是云计算研究领域中的一项重要研究点,研究人员提出了多种资源共享与分配策略,然而很少有工作关注不同云计算用户群体的行为习惯对资源分配策略的影响.提出的基于用户行为特征的资源分配策略就是通过统计用户工作习惯与任务完成时间期望值的变化规律,建立用户行为特征信息表,从而预测出不同时间片内用户的任务提交规律以及用户期望完成时间,动态调整云计算系统的资源分配策略,使得系统在满足用户预期任务完成时间的前提下实现任务并发最大化,提升单位资源的用户满意度.HUTAF(Huawei unitfied test automation framework)云测试平台是华为公司自行研发的云测试平台,并基于该平台开展各种策略下的资源利用率与用户满意度实验.实验结果表明,该策略提升了整个系统在满足用户期望完成时间的前提下的总任务并发数,有效降低了IaaS供应商的运营成本.     

基于主色选择的CBIR检索

基于内容和图像检索（CBIR）是多媒体检索研究的前沿课题，利用颜色特征作为索引进行图像检索是最重要的战术，在提取图像主要颜色特征的基础上，进一步提取了相应的主色空间分布信息-主色矩特征，作为图像库的索引，在改进加权二次型相似性度量方法的基础上，提出了相应的主色多特征相似性度量方法，由于用户对图像中不同的主色具有不同的检索要求，提出了主色调选择的用户模型，用于更精确的图像检索，实现了WWW发布方式的CBIR原型系统，实验结果表明加入主色选择使得图像检索的效果更好。     

基于动态阈值和占优资源的云资源调度方法研究

为了适应云资源动态变化和不确定的特性,解决静态阈值方法中调节滞后和以单资源作为度量带来的调度偏差问题,提出了以调度频率和负载率作为反馈值的动态阈值法,通过动态更新阈值确定调度的触发时机;提出了基于占优资源的调度方案,通过综合考虑多种异构资源对负载的影响实施调度。通过分别与静态阈值法和仅考虑单资源的调度方案进行比较,本文提出的调度算法分别获得了17.7%和30.7%的性能提升,这表明动态阈值法和基于占优资源的调度方案能够适应动态变化的云环境。     

基于OGSA的软件资源共享技术研究*

针对软件资源共享需求,给出了软件资源共享模型;比较了软件资源共享与网格的相似特点,设计了基于OGSA的软件资源共享系统,详细介绍了系统的体系结构和系统实现的关键技术。考虑到影响软件资源共享服务器性能参数的动态不稳定性和不可公度性,运用模糊多目标格序决策的方法对满足SRSR的软件资源服务器进行了优选。     

基于FreeBSD内核的Chamber技术

服务质量支持技术和安全隔离技术是当前服务器操作系统研究领域的热点，也是服务器之间竞争的关键技术。该文分析了一些重要的资源控制技术，并结合这些技术提出了在FreeBSD操作系统中的QoS支持和安全隔离技术——FreeBSD Chamber(FC)机制。FC机制包括了上层的虚拟执行环境和底层的资源管理框架，提供完全隔离的执行环境和系统服务质量支持。     

Web服务环境中的SIP增强商业资源列表

解析了在未来下一代网络(NGN)中利用Web服务环境和SIP的通信协议进行商业业务开发应用的系统结构，其中在Web服务环境中主要采用SOAP这个消息传递表达的协议与SIP通信协议进行组合交互，实现在下一代网络中的各种商业应用。     

基于SOM网络的三次B样条曲线重建

使用散乱点集重建曲线曲面,在逆向工程和计算机视觉中有着广泛的应用。提出基于SOM网络的三次B样条曲线重建算法。给定某一曲线散乱点集和一初始神经网络,优化SOM网络中神经元位置,使网络逼近散乱点和映射散乱点空间特征。用特征点反求三次B样条曲线控制点,利用控制点重建三次B样条曲线。试验结果表明,算法取得的曲线重建效果良好。     

同时多线程处理器共享资源的特性分析

同时多线程处理器中同时执行的线程共享处理器中的资源,而这些有限的共享资源在线程之间的分配状况将决定每个线程执行的性能和处理器的总体性能。如何根据不同类别共享资源的特性对它们进行合理有效分配成为同时多线程处理器研究的重要课题之一。本文对同时多线程处理器中各类共享资源的特性进行深入研究与分析,分析结果表明,队列类共享资源的分配方式对每个线程执行的性能和SMT处理器的总体性能具有至关重要的影响。因此,同时多线程处理器中共享资源分配的关键在于控制队列类共享资源的分配。     

Presence服务中资源列表业务模型的设计与实现

随着终端个数的增多,呈现（Presence）服务中的点对点订阅会引起数据量偏大、终端频繁订阅等诸多问题。资源列表服务通过订阅列表的方式很好的解决了这个问题。在参考SIMPLE标准的基础上提出一种资源列表业务模型实现框架,详细讨论了列表订阅机制及其设计原理,设计并实现了一种资源列表服务器（RLS）。经过测试,该服务器能正确完成列表订阅,性能良好,很好地解决了终端频繁订阅的问题。     

基于平均等待时间约束的松弛预留机制

传统预留机制存在预留请求拒绝率高、可能会延迟本地作业执行的缺陷。为此,提出一种基于平均等待时间(MWT)约束的松弛预留机制,并给出相应的预留接纳算法。采用松弛预留策略,在每个资源上设置任务等待时间阈值,若调度队列中排队任务的MWT超过该阈值,调度系统将使部分排队任务尽快获得空闲资源,从而减少MWT。实验结果表明,该预留机制能有效保障排队任务的MWT、提高资源利用率、降低预留请求拒绝率。