基于CloudSim平臺的云資源調(diào)度策略研究.pdf

1、云計算通過虛擬化、分布式計算、資源分配與管理等技術(shù)將物理上相互隔離且異構(gòu)的資源轉(zhuǎn)化為虛擬的邏輯上統(tǒng)一的共享資源。在基于負載均衡的資源調(diào)度模型中，從用戶向云計算中心提交任務到任務得到相應資源并執(zhí)行完畢，可以細分為任務分配和虛擬機部署遷移兩個層次。任務分配實現(xiàn)任務到虛擬機的映射，而虛擬機部署和遷移則實現(xiàn)虛擬機到物理主機的映射。近些年，國內(nèi)外學者相繼提出了許多資源調(diào)度算法，但各有優(yōu)缺點。該領(lǐng)域的研究還存在各種各樣的急需解決的問題。
　　

2、本文針對上述負載均衡方面的資源調(diào)度問題，分別對任務分配和虛擬機遷移進行了分析和建模，并對目前國內(nèi)外主要的任務分配和虛擬機遷移算法進行了介紹。比如，在任務分配方面，主要有隨機輪詢算法、Min-min算法、Max-min算法等;在虛擬機遷移方面，主要采用預拷貝算法和后拷貝算法等。
　　本文主要做出了以下兩方面的研究:第一，針對任務分配問題，在兼顧服務質(zhì)量和負載均衡的情況下，改進了基于蟻群算法的任務分配算法，對路徑節(jié)點的可見度進行修正，

3、綜合考慮SLA服務保證和負載均衡，來更新信息素。最優(yōu)解同時保證了負載均方差最小和完成時間最短，通過仿真實驗證明該算法能夠有效降低任務完成時間，并且能夠有效均衡各虛擬機上分配的任務數(shù)，具有較大參考意義。第二，針對虛擬機動態(tài)遷移方面，引入了基于灰色預測模型的虛擬機遷移算法。在保證服務質(zhì)量的情況下，有效預測短期內(nèi)負載變化情況，能夠動態(tài)的遷移調(diào)整虛擬機部署，從而提高資源利用率，而且減少了因瞬時峰值引起的不必要的遷移次數(shù)，從而減少了遷移代價，為基