基于SLA的云计算资源调度机制研究

针对现有的IaaS层的资源调度研究在任务调度机制和资源负载均衡机制上存在的不足,以SLA管理、资源调度等理论为基础,结合现有研究成果,对基于SLA的云计算资源调度策略进行一些针对性的研究。提出了基于SLA的云计算资源调度框架,讨论了面向IaaS资源服务提供商SLA管理机制及内容,设计了基于SLA管理的QoS保证机制,与负载均衡模块和任务调度模块交互实现服务SLA的保证,有效实现IaaS资源服务提供商在任务QoS约束下最大化资源利用率的同时获得最大的收益。     

分布异构信息资源集成系统实现研究

为了实现分布、异构网络信息资源的统一访问,提出了一种信息资源集成系统实现方案.该方案针对异构资源采用WebService、SRU和元搜索技术实现虚拟集成,通过开放链接OpenURL实现服务集成,使用基于情景敏感的知识库提供用户的个性化服务.实验结果证明提出的信息资源集成方案可以实现资源和服务的有效集成,使网络服务机构的用户能够一站式获取各种信息及服务,进一步提高了信息服务的质量。     

一种虚拟服务资源的多分配任务的选择方法

在服务生态系统中,软件、硬件、人力资源乃至环境等虚拟资源的可用性是影响系统服务质量(QoS)的重要因素,所提供虚拟服务资源的波动性将影响用户对服务提供商的信任度.提出一种基于服务资源多分配任务的选择方法.该方法设置一个信任影响因子,在一定程度上对原有信任度进行变换,使其适应用户对资源需求的变化,并采用遗传算法对服务资源选择进行求解.最后通过实例分析验证了算法的可行性和有效性.     

基于QoS约束的计算能力调度算法研究

云计算具有很强的商业性特点,以为用户提供高质量的服务为目标。针对云计算对服务质量QoS的需求问题以及云计算原有计算能力调度算法没有考虑用户多样性的缺点,提出了基于QoS约束的计算能力调度算法。该算法可以在保证为用户提供模拟的独立计算能力基础上,根据QoS参数生成的向量进行资源与任务的匹配,区分用户的不同服务质量需求,为用户提供符合其需求的资源。     

基于SOA的云计算体系结构研究

云计算是一种在大范围共享资源的新型服务计算模式,目前针对云计算的学术研究还处于起步阶段。在对云计算的概念、特点与服务种类,以及面向服务的架构(service oriented architecture,SOA)进行研究的基础上,分析了云计算与SOA之间的关系;借鉴SOA框架思想设计了面向服务的云计算体系结构模型,对该模型的物理资源层、服务构造层、服务层、虚拟服务层、汇聚层和应用层进行了定义描述;给出了用户和计算系统之间进行云计算服务交互的过程,该模型为研究云计算体系结构提供了一个可行的探索方向。     

基于蚁群算法的云计算联盟资源调度

针对目前云计算联盟的架构和单云环境下资源调度的研究缺少对云计算联盟下的资源调度问题的研究情况,建立了由云用户、云服务供应商和云联盟协调器组成的云计算联盟资源调度模型,为达到云供应商利益最大化,设计了任务-虚拟机-数据中心的调度算法,利用蚁群算法进行模型求解,并通过Cloudsim仿真软件证实了该算法的合理性,验证了供应商资源的数据中心负载率在60％～80％之间时达到均衡,并可获得最大利益。     

网格资源计费模型的研究

网格将分散在各地的资源整合在一起,形成一个不受时间、地域范围限制的虚拟计算平台.如何有效地管理网格中的各种资源是网格技术的重要研究领域,经济模型是目前管理网格资源的主要方式.在对Nimrod分析的基础上,提出网格环境下以相关经济活动要素为基础的经济模型,此模型更加接近用户的需求,能提供更好的资源服务.     

云计算环境下MapReduce的资源建模与性能预测

为了预测云计算环境下的作业资源与时间消耗,根据MapReduce的资源消耗模式,量化了MapReduce作业的资源使用,提出了一种预估Hadoop的MapReduce作业的中央处理器（CPU）利用率和运行时间的模型. 使用多项式回归的方法,可以在云计算环境下,对不同配置的MapReduce作业的CPU利用率和运行时间作出预判. 使用不同配置条件下CPU密集型的Hadoop基准测试验证了该模型的有效性,最后使用误差平方和、平均绝对百分误差、标准差和确定系数4种评估方法计算了模型预测的精准度.     

一种基于多代理技术的网格信任模型设计

网格环境具有分布式、高度异构和动态变化等特点,为保证对网格资源访问的动态有效性,提供可靠的品质服务是目前网格技术研究的热点问题.提出了一种适用于网格环境的基于Agent技术的资源调度模型,该模型借鉴信任管理技术在虚拟组织内部和不同组织的网格实体间建立了信任关系,并具有较低计算复杂度和良好的动态性可扩展性.     

基于离散事件系统的云资源分配优化控制

如何对资源进行合理有效的分配一直是云计算领域的热点问题.由于传统的云资源分配算法不能有效屏蔽底层硬件资源的异构化以及不同层的云服务类别,本文提出一种多参数资源打包的方法,构建出基于离散事件系统的云资源分配控制模型,并给出了合理的资源分配算法.算法通过计算服务器端各资源包容量参数与客户端资源需求量参数的贴近度来定义资源分配事件,并对事件发生与否的状态实行分层控制,最终使得整个资源分配系统到达可接受状态.实验表明,基于离散事件系统的云资源分配模型,能够保证在可接受状态下,不仅每个用户的资源请求能够得到合理的分配,且能实现云资源利用率最大化.