基于队列理论的云资源分配收益最大化算法

为了优化资源分配收益,提出基于时间服务因子TSF资源定价机制下的资源分配算法。首先,算法将资源分配问题形式化为队列模型,并构建了收益最大化函数。然后,通过Lagrange乘子法求解最优化函数的解。利用时间服务因子,算法分别通过安全满意度因子ASF和响应满意度因子RSF定义了资源的定价方式,并同步考虑定价、请求到达率、资源服务率及可用资源量,得到了使收益最大化的资源分配方式。实验结果表明,与传统的启发式资源分配算法比较,该算法得到的收益更高,且尤其在云资源数量较稀少的场景下,算法将更加具有优势。

PROFIT MAXIMIZATION ALGORITHM FOR CLOUD RESOURCE ALLOCATION BASED ON QUEUE THEORY