面向高校教学云服务的虚拟机动态调度方法

随着教学信息化的不断深化,高校云平台越来越普及,但是实际应用中资源利用率仍然较低,核心问题在于当前的虚拟机调度机制未考虑高校教学应用的特征,从而导致负载不均和资源浪费。为了解决这一问题,从高校教学应用需求出发,提出了一种虚拟机动态调度算法(CRS),定义了课程虚拟机模型和物理机负载模型,并实现了基于OpenStack开源云平台的可对虚拟机进行动态调度的校园云平台。实验表明,提出的虚拟机动态调度方法达到了降低能耗及实现负载均衡的目标。     

基于迁移技术的云资源动态调度策略研究

现有云资源管理平台存在着瞬时资源利用率峰值易引发迁移、动态负载效果不佳等问题。依据云资源动态调度模型,提出了有效的基于迁移技术的虚拟机动态调度算法。算法将物理节点负载与虚拟机迁移损耗评估、多次触发控制、目标节点定位三者有机结合,实现云计算数据中心高效的动态负载均衡。实验结果表明,该算法优于CloudSim的DVFS调度策略,在保证应用服务水平的同时能减少虚拟机迁移次数和物理机启用数量。     

云计算和多维QoS环境中基于蚁群优化算法在虚拟机资源负载均衡问题中的研究

针对云计算环境中虚拟机资源负载均衡问题,并为实现云计算下虚拟机资源负载均衡高效调度以满足用户的QoS需求,提出了一种基于多维QoS实现负载均衡的虚拟机资源调度方法。首先,在云计算环境下建立多维QoS网络环境的数学模型;然后,提出一种基于蚁群算法的优化算法,用于实现云计算环境中虚拟机资源高效调度;最后,在云仿真平台CloudSim上进行仿真实验。实验结果表明,相对于其他资源调度算法,所提算法能高效解决云计算下虚拟机资源调度问题,减少虚拟机资源负载均衡离差,具有更好的性能,能完全满足云计算下和多维QoS环境下虚拟机资源负载均衡的需求。     

基于多维评价模型及改进蚁群优化算法的云计算资源调度策略

针对云计算环境下资源调度模型未充分考虑资源评价的问题,为更好适应不同节点计算性能和大规模数据环境的处理需求,提出了一种基于多维评价模型的虚拟机资源调度策略;首先,在云计算环境下建立包括网络性能在内的多维资源评价模型,在此基础上提出一种改进的蚁群优化算法实现资源调度策略;然后在云计算仿真平台CloudSim上进行实现。实验结果表明,该算法可以更好适应不同网络性能的计算环境,显著提高了资源调度的性能,同时降低了虚拟机负载均衡离差,满足了云计算环境下的虚拟机资源负载均衡需求。     

基于随机模型的云平台资源调度策略设计

针对云计算资源管理的实际需求,提出一种基于随机模型的云平台调度策略,设计合理高效的资源调度算法,解决传统代数模型请求丢失率高以及其他随机模型负载均衡指标性能较差的问题,从而在服务性能和执行效率的基础上保证服务器的资源负载,使云平台处于相对稳定的状态。在实验环境中的验证结果表明,该调度策略能够优化虚拟资源的使用效率和服务响应时间,同时能够达到较好的负载均衡并降低运营成本。     

基于OpenStack的数字校园体系架构研究

当前,云计算技术的广泛应用已成为不可阻挡的趋势,随之而来的开源云计算也迅速崛起。开源云计算以其开源性、低成本等优点吸引越来越多的用户。对开源云计算OpenStack的功能和架构进行介绍,并针对高校数字校园存在的问题,从数字校园的实际需求出发,利用先进的OpenStack平台,采用分层设计的方法设计、实现一个可对云资源进行综合管理的数字校园体系架构。并重点研究该架构中的资源调度,提出了一种基于任务调度和负载均衡的方案,通过实践,验证了该调度方案能够均衡服务器的资源负载,使基于OpenStack的数字校园处于相对稳定的状态。     

基于OpenStack的清华云平台构建与调度方案设计

从一般云计算的体系结构与清华大学的实际需求出发,利用先进的OpenStack平台,采用分层设计的方法设计实现一个可对云资源进行综合管理的清华云平台。分析了该系统的优势和应具备的主要模块功能,重点研究系统中的资源调度关键技术,提出了一种基于任务调度和负载均衡的策略,并通过对调度方案的实验与分析,验证了该调度策略在保证服务性能和执行效率的基础上能够均衡服务器的资源负载,使云平台处于相对稳定的状态。     

一种基于QoS的云负载均衡机制的研究

提出一种基于QoS的云负载均衡机制,即:构建QoS模型和云资源模型;建立资源度量与QoS属性之间的映射;对虚拟机实例负载状况和虚拟机集群资源利用状况进行量化评估;感知用户的QoS并对比所监控的云节点的资源度量情况,根据对比结果,通过任务调度算法和弹性伸缩算法分别实现任务的分发和虚拟机集群的弹性伸缩,最终达到优化的负载均衡的目的.通过模拟试验,结果表明本方法与Round robin算法相比,有更好的负载均衡效果.     

基于离散粒子群优化的云工作流调度

针对云工作流调度问题面临的安全威胁,首先采用云模型量化任务与虚拟机资源的安全性,通过安全云相似度衡量用户对任务所分配虚拟机资源的安全满意程度;然后建立考虑安全性、完成时间和使用费用的云工作流调度模型,并提出基于离散粒子群优化的云工作流调度算法;最后对所提算法进行仿真实验.实验结果表明,与同类算法相比,该算法在安全效用值、完成时间、使用费用和负载均衡离差方面具有较好的性能表现.     

云计算中负载优化模型及算法研究

云计算环境的动态性和异构性,使得云计算很容易出现负载失衡现象,严重影响了云计算的整体性能和用户体验.论文提出了基于改进遗传算法的负载均衡优化模型,兼顾资源需求动态变化和虚拟机的计算能力,建立相应的资源调度模型,运用改进遗传算法实现资源负载均衡.验证表明,该算法能很好满足云环境下数据中心的使用要求,提高资源利用率和负载均衡度.