基于SLA的云資源分配模型研究與優(yōu)化.pdf

1、云計算是一種新型的基于網(wǎng)絡(luò)的計算方式，可以按照客戶的需求供應(yīng)相應(yīng)的的資源。近年來，云計算逐漸成為了信息產(chǎn)業(yè)的主流發(fā)展趨勢，同時也成為了學(xué)術(shù)界研究的熱點。但隨著用戶規(guī)模的擴大，用戶的請求越來越呈現(xiàn)出多樣性、動態(tài)性、復(fù)雜性的特點，以及數(shù)據(jù)中心的能耗問題也日益突出，這些都給云資源的調(diào)度分配帶來了挑戰(zhàn)。與此同時，用戶對響應(yīng)時間等服務(wù)質(zhì)量的的要求也越來越高，而SLA能提供一個服務(wù)質(zhì)量的保障。因此在SLA的基礎(chǔ)上研究云資源分配是很有必要的。

2、　　在對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析的基礎(chǔ)上，本文提出了一種改進的云計算資源分配模型，并采用了一種群體智能算法對其求解。主要的內(nèi)容有:
　　(1)充分考慮用戶對服務(wù)質(zhì)量的需求，同時以云服務(wù)提供商獲得的利潤最大化為目標(biāo)而建立目標(biāo)函數(shù)。介紹了云資源管理平臺中存在的功能模塊，并對它們之間的信息流動進行了分析。采用了排隊理論對請求服務(wù)的過程進行建模并評估響應(yīng)時間，同時綜合考慮了用戶請求的分層處理，云計算系統(tǒng)的負(fù)載狀況，根據(jù)預(yù)測的請求的數(shù)量完成對虛擬

3、資源的供給以及分配。
　　(2)在上述的資源分配模型中存在多個互相約束的變量，且其屬于NP難度的問題。傳統(tǒng)解法是通過貪心算法將問題分割成多個子問題求解，但是需要證明分割后求得的子結(jié)果求和是原問題的最優(yōu)解，且證明過程復(fù)雜。因此本文提出了采用群體智能算法求解該模型的方案。而粒子群算法作為智能算法一種，它具有實現(xiàn)容易、精度高、收斂快等優(yōu)點，且可以完成對所有變量的整體編碼，因此采用該算法對模型求解。并在求解過程中對離散粒子的連續(xù)化處理問題