云数据中心虚拟资源管理研究综述(5)

第７期钱琼芬，等：云数据中心虚拟资源管理研究综述·２４１３·　　　

级资源池的策略、基于经济学原理的资源提供策略、基于一般优化算法的资源提供策略以及基于随机整数规划的最优资源提供策略。

ａ）基于租借理论和多级资源池的云计算资源提供　文献［

８］基于云计算的虚拟化技术，提出了一种租借理论和动态多级资源池相结合的资源调度策略，将资源虚拟化成多个槽（ｓｌｏｔ），根据资源的某个共同的特性将资源归类，形成资源池，并建立多级资源池。其中有一个资源池充当服务器，提供与云外面的交互、维护资源池负载平衡以及分配任务等服务，同时，结合共享策略、私有策略、借还策略和重声明策略完成对资源的调度。文献［

９］提出一种面向虚拟资源的云计算资源管理机制，通过资源划分和资源预留策略来实现对虚拟资源的分配，确保用户对虚拟资源使用的有效性，并提出一种借入／借出调度策略来实现虚拟资源利用率的最大化。

ｂ）基于经济学的云计算资源提供策略　文献［１０，１１］从经济学原理的角度出发，提出了云计算经济学架构，设计了基于ＱｏＳ的云资源管理经济模型。依据经济学的理念，云计算环境被视为一个云市场，资源被视为商品，多个计算云、存储云抽象为资源提供者，云计算用户被视为资源的消费者。该策略为云消费者和供应商提供有关经济激励的反馈，提高资源利用率，有助于实现云计算环境下资源的高效管理、优化配置，同时最大限度地满足用户服务质量需求。但是此策略是从经济学角度出发，并没有为节省客户花费提供相关的策略，也没有考虑资源和价格的动态性。

ｃ）基于随机整数规划的最优资源提供策略　文献［１２～１４］使用随机整数规划优化资源提供方法。在云计算中，云提

供商可以有两种方式给用户提供资源［

１５］，即预订方式和即付即用方式。预订方式可以有效减少用户的花费，但是因为用户需求和资源价格的不确定性，完全通过预订方式获取资源是很

难达到用户的要求。使用启发式方法［１６］或Ｋ?邻近算法［１７］

可

以对用户所需资源进行预测。该策略提供一个动态的资源提供方案来满足客户的需求，考虑了资源提供各个阶段的资源花费，能达到用户资源花费最小化的目的。 ? 　虚拟机部署

资源快速部署是数据中心的一项重要功能需求。云计算数据中心采用虚拟化技术后，资源管理的一个重要功能就是构建虚拟的资源池，将虚拟机部署在不同的物理机上，实现对大规模基础资源有效、统一的管理。云计算环境对虚拟机部署的要求较高，目标是高效快速、节能低耗、均衡负载，充分提高计算资源、存储资源以及网络资源的利用率。虚拟机部署是一个复杂的问题，一方面，在云环境中资源和应用不仅变化范围大而且动态性高，用户所需服务主要采用按需部署方式；另一方面，不同云数据中心、不同层次云计算环境中服务的部署模式是不一样的，部署过程所支持的软件系统形式多样，系统结构各不相同，部署策略具有多样性。

ａ）基于网络的虚拟机部署策略　云数据中心的各个物理机上的虚拟机要进行频繁的数据通信，因此在考虑应用进程性能时，要加入网络带宽、延迟等因素。而传统的虚拟机部署主要是考虑效率和计算资源的利用率，没有从网络方面考虑。文献［

１８］提出一种基于网络的虚拟机部署策略，能达到虚拟机之间数据传输时间的最小化目的，从而实现整个应用性能的优化。

ｂ）基于约束满足问题的虚拟机部署策略　文献［１９］使用约束满足问题对虚拟机部署进行建模，约束条件为用户的服务等级协议，目的是最大化节省能量。其实现思想是最大化空闲物理机数，通过关闭空闲物理机来节省能量。文献［２０，２１］采用动态虚拟机部署方案，约束条件为满足用户的ＳＬＡ需求。但使用约束满足问题很容易引入额外的应用约束，如搭配约束和同类约束等。

ｃ）基于容错机制的虚拟机部署策略　采用虚拟化技术之

后，主机服务器系统［２２］

的失败是一个需要考虑的问题。由于

虚拟机是基于主机服务器的物理设备和虚拟化平台，所以当主机服务器失败时，所有运行在其上的虚拟机也不能幸免，因此需要制定一个针对此问题的对策。文献［２３］提出使用冗余配置虚拟机的方法，该方法根据应用程序所需的性能，评估所需的最少虚拟机数量，然后决策出一个最优虚拟机部署，将任意ｋ个主机服务器失败所造成的影响最小化。

　虚拟资源调度

资源调度是根据一定的资源使用规则，在不同资源使用者之间进行资源调整的过程。不同资源使用者对应着不同的计算任务，每个计算任务在操作系统中对应于一个或多个进程。资源调度的目的是将用户任务分配到合适的资源上，使得在满足用户需求的前提下，任务完成时间尽量小，且资源利用率尽量高。资源调度最终要实现时间跨度、服务质量、负载均衡、经济原则最优的目标。由于不同厂商架构的云基础设施不同，资源的管理和调度没有统一的国际标准，基于各种调度基础设施

和调度模型的调度算法很多［２４］。

? 　资源调度模型

文献［２５］将任务调度模型分为应用模型、计算平台模型和性能目标模型。应用模型涉及如何将应用划分为任务、如何考虑任务的属性特征等，典型的任务模型有依赖任务模型ＤＡＧ、独立任务模型ＩＮＤ以及可分任务模型ＤＬＭ；计算平台模型是对系统中资源的抽象，其中最重要的资源是处理机资源和网络资源；性能指标模型可以分为基于系统的目标和基于用户的目标两类，基于系统的性能模型关注整个系统的吞吐量、资源利用率、效率和公平性，基于用户的性能指标包括应用的最短完成时间、周转时间、平均延迟和带权完成时间等。

资源管理调度模型按照调度实体之间的关系可以分为统

一资源代理调度模型和多资源代理调度模型［２４］

。按照资源的

组织调度形式可分为集中调度模型、层次调度模型和非集中式

调度模型［７］。在集中式的环境中，所有的资源由一个中央调

搜索“diyifanwen.net”或“第一范文网”即可找到本站免费阅读全部范文。收藏本站方便下次阅读，第一范文网，提供最新初中教育云数据中心虚拟资源管理研究综述(5)全文阅读和word下载服务。