云计算环境中任务调度算法研究

云计算数据中心调度算法研究

云计算数据中心资源调度关键技术研究项目背景云计算是建立在计算机界长期的技术积累基础之上，包括软件和平台作为一种服务，虚拟化技术和大规模的数据中心技术等关键技术。数据中心（可能是分布在不同地理位置的多个系统）是容纳计算设备资源的集中之地同时负责对计算设备的能源提供和空调维护等。数据中心可以是单独建设也可以置于其他建筑之内。动态分配管理虚拟和共享资源在新的应用环境--云计算数据中心里面临新的挑战，因为云计算应用平台的资源可能分布广泛而且种类多样，加之用户需求的实时动态变化很难准确预测，以及需要考虑系统性能和成本等因素使得问题非常复杂。需要设计高效的云计算数据中心调度算法以适应不同的业务需求和满足不同的商业目标。目前的数据中心调度算法依据具体的应用（计算资源，存储，搜索，海量信息处理等）不同采用不同策略和算法。提高系统的响应速度和服务质量是数据中心的关键技术指标，然而随着数据中心规模的不断扩大，能源消耗成为日益严重和备受关注的问题，因为能源消耗对成本和环境的影响都极大。总的发展趋势是从简单的粗旷的满足功能/性能需求的方式向精细的优化节能的方向发展。

2云计算数据中心资源调度方案分析 2.1 Google 解决方案 Google 也许是业界最早使用和发起云计算的厂家之一。因商业保密，其大部分技术实现内容并未被外界了解。从其公开发表的文献可及了解到其关于云数据中心，搜索引擎网络设计,分布式文件系统以及并行处理模式 MapReduce 的概要设计。Google 云计算平台架构，其基础平台是建立在 Map Reduce 结构之上。利用了类似Hadoop 的资源调度管理方法。不过 Google 自己设计了文件系统（ GFS hunkserver ）,数据库系统（BigTable ）以及其它相关系统。 2.2 Amazo n 解决方案 Amazon 目前被认为推广云计算应用最为成功的厂家之一。它成功地推出了 EC2（弹性云计算），SQS （简单消息存储服务），S3（简单存储服务），SimpleDB （简单数据库）等近十种云服务。Amazon 的云计算平台体系结构，其中（EBS: Elastic Block Service, Providi ng the Block In terface, Stori ng Virtual Mach ine Images ）。 2.3 IBM 解决方案的蟻㈱Q. 图一.多数据中心调度算法的参考体系结构

基于大数据和云计算平台与应用

基于大数据和云计算平台与应用发表时间：2018-08-20T16:09:00.780Z 来源：《基层建设》2018年第21期作者：全仲谋 [导读] 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。中国移动通信集团广东有限公司湛江分公司 524033 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。本文详细阐述了大数据和云计算平台应用的基本概念，病态系讨论了大数据和云计算平台的实际应用。关键词：大数据；云计算；平台；应用引言 “大数据”这个词在世界上的地位日益显著，甚至隐约可以成为这个时代的代名词。对于数据信息的采集和处理已然成为各行各业创造经济突破的新增长点，是企业战略目标制定和实施的关键依据。大数据的概念决定了它需要在一个特殊的平台上才能够发挥作用，庞大的信息量并不是以往的单机处理系统可以“吃得消”的。而云计算平台的建立正好弥补了这一方面的短板，其新颖的信息处理模式与大数据概念有着很好的契合度。但是目前大多数研究者的目光都是集中在大数据分析上，关于大数据与云计算平台应用的研究尚处于初级阶段。不过可以预期，未来大数据和云计算平台必将成为社会的发展核心。一、大数据与云计算平台概述 1、大数据的特征。大数据又被IT业称之为巨量数据集合，具体是指无法在某个特定时间范围内用常规的软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是一种海量、多样化、高增长率的信息资产。大数据的特征主要体现在如下几个方面：超大的容量、繁多的种类、获取数据的高速、数据质量真实可靠、数据来源渠道复杂等等。信息时代到来的今天，数据信息在生产生活中的重要性日益凸显，大数据的发展速度也变得越来越快，对信息处理提出了更高的要求，即需要在短时间内对数据库进行有关的操作与处理，为满足这一需求，大数据技术应运而生。 2、云计算平台的优势。云计算是以网络为平台，利用远程连接的计算机获取所需计算服务，该计算机可供给弹性伸缩的计算资源，可提高资源利用效率，节省因重复配置资源增加的成本。云计算的优点：1.计算能力强。云计算可对计算机集群中的CPU进行远程调用，使其具备强大的计算能力，每秒高达10万亿次运算。2.可靠性高。云计算使用数据容错技术和计算节点同构可互换措施，能够保证云计算服务的可靠性。3.使用成本低。云计算采用自动化集中式管理，按需分配使用硬件资源，无需支付数据管理成本。 3、大数据与云计算平台的关系。大数据与云计算的联系紧密，两者均能够为数据资源提供存储、访问和计算的平台。对于云计算而言，其核心技术为数据处理技术，最终目的是为国家、企业和个人提供便捷服务，这与大数据的发展目的一致。大数据拥有丰富的数据资源，能够与云计算平台共同一个平台，进行大数据分析与计算，两者的相似度极高。二、大数据与云计算平台优势分析数据处理是大数据的基础要求，新时代下的“大数据”理念已经是无法用传统计算机处理方式来满足的，因而需要一种新的计算方式作为支持。容量大、种类多、价值高、更新快的特点使得大数据看起来像是一座高楼大厦，有着巨大的价值等待人们的开发利用，而云计算所提供的安全、高效的数据应用服务可以有力地支撑这座楼房。大数据与云计算平台是一个由众多技术融合的综合体，其主要包括虚拟化技术、分布式海量数据存储与管理和分布式并行编程技术。大数据与云计算平台充分利用云计算适用于数据密集型计算的特点，很好地贴合了大数据对数据量和数据类型的要求；云计算分散到集群电脑的处理方式能够实现数据的及时调用和动态调整，达到高效、快速处理数据信息的目的；平台可以利用虚拟化处理方式对电脑本地资源、网络资源等进行整合、按照要求进行统一调度，实现信息价值最大化。同时大数据与云计算平台具有良好的相容性，能够与各种系统应用做到有效契合。以云计算为核心的数据处理平台能够满足更加复杂的操作要求，同时其容量大、运行稳定、安全性高的特点能够适应现在对数据处理的需求；大数据可以为云计算的运行提供指导，对云计算的资源进行有效的调配。三、基于云计算的大数据平台应用研究 3.1基于云计算的大数据平台优点分析目前社会各领域所采用的传统单机处理模式成本较高，而且无法根据用户的使用要求进行扩展，随着用户应用数据量的不断增加及数据处理复杂程度的不断提高，这便会导致单机处理模式的性能无法满足用户的实际需求，而基于云计算技术构建而成的大数据平台可以有效解决上述问题，可以为不同层次用户提供安全、高效、便捷的应用数据服务，对提高用户对应用数据的使用效率和使用质量有着重要作用。云计算在实际运用中具备良好的弹性伸缩及动态调配等功能，对资源的虚拟化处理及系统的透明性处理可以满足用户按需使用要求，其绿色节能可以最大程度上契合新型大数据处理技术的诸多要求，而以云计算为代表的新一代计算处理模式具有更强大的处理功能，其存储空间、可靠性、安全性、便捷性都可以满足用户需求，并且大数据平台在应用中具有优秀的可平滑迁移、可弹性伸缩等有点，并且可以实现对云计算资源的统一管理和调度等诸多优势特性，所以基于云计算的大数据平台应用已成为未来计算技术的主要发展方向。 3.2基于云计算的大数据平台实际应用基于云计算技术的大数据平台可以提供聚合大规模分布式系统中，对通讯、存储、处理等能力的需求，并可以为上层平台通过灵活、可靠的方式提供各类应用，并且其在实际应用中可以针对海量多格式、多模式大数据的跨系统、跨平台等操作，提供统一管理手段和敏捷的响应机制，对支持大数据快速变化的功能目标、系统环境以及应用配置有着重要作用。例如，基于云计算技术构建而成的企业信息系统，该新型系统在建设过程中采用了分布式集群技术来构建一个大数据平台，该平台在实际运行中可以支持不同业务应用中多种格式、多种访问模式的大数据统一存储，并采用分布式工作流和调度系统框架来构建一个数据分析系统，利用分布式计算手段实现大数据的转换、关联、提取以及聚合等功能，该类大数据平台在实际应用中可以满足企业各种业务的实际需求。基于云计算技术的大数据平台可以实现企业决策支撑、销售预测等功能，这是因为其在实际应用中可以利用上层应用数据，通过大数据平台分析系统的功能及附加业务的逻辑功能对其进行分析，从而为现代企业利用数据决策提供科学、准确、有效的参考依据。云计算平台技术与云计算服务技术在新时期的高速发展，使大数据平台应用技术成为可能，如果没有云计算技术作为大数据平台的技术支撑，大数

云计算资源池的构建讲课稿

云计算资源池构建必须考虑的五个问题近日，IDC发布最新中国云计算市场的研究报告。报告显示，2011年中国用户为建设云计算基础架构的投资已经达到2.86亿美元，同比增长42.0%。IDC 预计，中国云计算基础架构市场还将保持高速发展，到2016年其规模将超过10亿美元。可见，建设云计算基础架构已经成为许多企业的计划。构建一个合理的资源池，是实现从传统的“烟囱式IT”迈向云计算基础架构的第一步。在传统的“烟囱式IT”基础架构中，应用和专门的资源捆绑在一起，为了应对少量的峰值负载，往往会过度配置计算资源，导致资源利用率低下，据统计，在传统的数据中心里，IT资源的平均利用率不到20%。构建资源池也就是通过虚拟化的方式将服务器、存储、网络等资源全面形成一个巨大的资源池。云计算就是基于这样的资源池，通过分布式的算法进行资源的分配，从而消除物理边界，提升资源利用率，统一资源池分配。图传统的“烟囱式”IT结构中，应用与固定的资源绑定作为云计算的第一步，资源池的构建在实现云计算基础架构的过程中显得尤为重要，只有构建了合理的资源池，才能实现云计算的最终目的——按需动态分配资源。那么，在借助虚拟化手段构建资源池时，需要考虑哪些问题?通过与一

些已经或正在实施云计算的企业用户交流时发现，在搭建云计算资源池时，如下五个问题是必须要考虑的。当然，除了这些问题之外，还有其他需要考虑的问题，需要视情况而定。底层软硬件平台的可靠性要搭建虚拟资源池，首先需要具备物理的资源，然后通过虚拟化的方式形成资源池。一个物理服务器可以虚拟出几个甚至是几十个虚拟的服务器，每一个虚拟机都可以运行不同的应用和任务。听到这里，可能很多用户都会感觉到某种危险性，要是这一个物理服务器崩溃了，那这个物理机上的所有虚拟机以及虚拟机上的应用都会受到影响甚至是崩溃(当然，可以去做实时的动态迁移，这是我们后面要谈到的话题)。这就好比是把许多鸡蛋放在一个篮子里，篮子破了，所有的鸡蛋都会摔碎。这对于许多连续性要求较高的用户来说，比如金融、电信等行业的用户，是无法接受的。为了降低“鸡蛋”全部摔碎的风险，企业用户必须要保证“篮子”的质量。也就是硬件资源(服务器、存储、网络等)的安全性、稳定性。民族证券信息部主任颜阳表示，“证券行业的核心业务对于业务连续性要求很高，一秒钟的中断都会带来巨大的损失，因此，在搭建资源池的时候，必须要考虑到硬件平台的可靠性”。资源粒度最小化 “医疗信息化是配合业务流程的，比较复杂，并且跟人的生命健康息息相关，因此云计算平台的安全性十分重要，我们希望把每个元素都放到最小的粒度，打造出与业务流程十分契合的医疗云平台”，首都医科大学附属北京儿童医院信息中心主任孙宏国表示。

基于云计算的SaaS领域服务平台

基于云计算的SaaS领域服务平台建设总体规划说明书目录 1引言4

1.1编写目的 (4) 1.2项目背景 (4) 1.3参考资料 (5) 1.4术语缩写与解释 (5) 2总体规划6 2.1建设目标 (6) 2.2技术路线 (7) 2.2.1一站式服务平台 7 2.2.2应急服务平台 9 2.2.3通用后台 9 2.3基本流程 (11) 2.4支撑环境 (12) 2.4.1开发环境 12 2.4.2系统运行环境 12 2.4.3数据库环境 12 2.5局限性 (12) 2.6技术可行性 (12) 3总体设计13 3.1系统逻辑结构 (13) 3.2技术架构 (14) 3.3应用服务层设计 (16) 3.3.1通用后台 16 3.3.2面向领域的服务 17 3.4SAAS服务层设计 (17) 3.5接口设计 (17) 3.5.1用户接口 17 3.5.2外部接口 17 3.5.3内部接口 17 3.6运行设计 (18) 3.6.1运行模块组合 18

3.6.2运行控制 18 3.6.3运行时间 18 3.7数据库设计 (18) 3.7.1逻辑结构设计要点 18 3.7.2物理结构设计要点 18 3.7.3数据结构与程序的关系 18 3.7.4规范要求 18 3.8系统出错处理设计 (19) 3.8.1出错信息 19 3.8.2补救措施 19 3.8.3系统维护设计 20 4安全性设计20 4.1.1安全架构 20 4.1.2多企业数据隔离设计 22 5实施步骤23

1引言 1.1编写目的本文档旨在为基于云计算的SaaS领域服务平台建设项目从项目目标、技术路线、技术要求、实施方法等方面做出规划，便于公司内部市场人员、开发人员和管理人员等在项目理解和实施等方面达成共识。 1.2项目背景 SaaS是Software-as-a-Service（软件即服务）的简称，是随着互联网技术的发展和应用软件的成熟，而在21世纪开始兴起的一种完全创新的软件应用模式。它是一种通过lnternet提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。用户不用再购买软件，而改用向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动，且无需对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件，软件厂商在向客户提供互联网应用的同时，也提供软件的离线操作和本地数据存储，让用户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。对于许多小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要。在这种模式下，客户不再像传统模式那样花费大量投资用于硬件、软件、人员，而只需要支出一定的租赁服务费用，通过互联网便可以享受到相应的硬件、软件和维护服务，享有软件使用权和不断升级，这是网络应用最具效益的营运模式。 Cloud Computing（云计算）是一种新兴的共享基础架构的方法，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等，它可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT服务。云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理，无需人为参与。这使得企业无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于创新。 SaaS出租软件服务，云计算出租网络资源云计算的出现，恰好解决了SaaS发展过程中面临的一些问题，当SaaS提供

云计算的资源分配现状

云计算的资源分配现状云计算的资源分配是指在一个共同的云环境中使用者根据一定是使用规则来调度资源的过程。目前云计算资源调度的研究主要集中在三个方面: (1)人工智能算法人工智能算法是指以学习的方式对解空间进行人工搜索，以减少任务的平均时间，提高资源的利用率 (2)云计算的负载均衡不同的用户对云计算有不同的需求，云计算必须满足服务器网络带宽、吞吐量、延迟和抖动等负载需求。因此，在进行云计算时，更应该注意云计算的负载均衡。 (3)云计算的能耗管理数据中心作为云计算的中心，能耗过大，不仅浪费电能，还会降低系统的稳定性，影响环境。因此，加强云计算能耗管理也是云计算资源配置中需要解决的重要问题。本章小结本章对于多目标优化、遗传算法、SPEA-II做出了详细的基础知识介绍，通过数学模型以及流程图对于该问题进行了解析分析。通过此小结可大致了解多目标问题的优劣端以及如何利用遗传算法和SPEA-II进行修饰，避免局部最优解，从而获得优秀的目标最优解集。

基于改进 SPEA-II动态资源配置资源调度方案的实现通过分组编码和多目标优化模型可知，根据遗传算法在交叉和突变阶段提出的TMR，便可以指出基因的类型及其在染色体上的分布。选择已经分层的Pareto前沿时，使用预筛选操作来维持种群分布的均匀性。当达到一定的进化代数时，上一代种群中平均功耗最低的个体被输出。 MOGAISP可以采用自适应概率突变和交叉概率突变进行遗传操作,以帮助我们防止遗传算法进化的过程陷入局部停滞的状态,保持遗传算法种群的多样性,提高了遗传算法进化和全局最优搜索的速度和能力。MOGAISP选择机制选择EFP种群的最优个体，使EFP种群中的个体尽可能均匀地分布在多维目标空间中，从而减少进化过程中陷入局部最优的可能性。通过改进轮盘赌注的选择策略从EFP种群中随机选择遗传的子代，尽量避免仅选择较优个体进行遗传而陷入局部最优解的缺陷，以提高遗传个体的种群多样性和加速遗传算法的全局搜索能力和速度进化。 TMR规则物理节点上的虚拟机迁移过程可以被视为一个包装的问题，将项目（虚拟机）的合理的装入每个盒子（物理节点）中，项目的大小代表了资源使用的虚拟机大小,容量的盒子是使用资源物理节点阈值,每个负载都会对应一个资源调度方案。本设计所涉及的物理节点的资源为CPU，因此建立了虚拟机的折线图如图3.1所示。从图中可以看出，横坐标为CPU，纵坐标为容量，即资源大小。由于不同的应用程序和不同类型的资源对所需要的应用程序的需求不同，当4台虚拟机在物理节点上运行时，不同纬度的节点资源呈现下降趋势，但下降程度不同。多目标优化模型的建立物理节点物理网络节点是一个连接到网络的有源的电子设备，是可以通过通信通道发送、接收或转发信息。而在优化模型中，物理节点的多少是一个重要的参考点。本文用0，1的二维矩阵来模拟单个物理节点在每一时刻每一个虚拟机的位置。0表示每一时刻每一

云计算部署模型

云计算部署模型胡经国本文作者的话本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。现作为云计算学习笔录，奉献给云计算业外读者，作为进一步学习和研究的参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！下面是正文一、云计算的四种部署模型概述 1、解读一云计算有四种部署模型，每一种都具备独特的功能，满足用户不同的需求。 ⑴、公有云在这种部署模型下，应用程序、资源、存储和其他服务，都由云服务供应商来提供给用户。这些服务多半都是免费的；也有部分按需按使用量来付费。这种部署模型只能使用互联网来访问和使用。同时，它在私人信息和数据保护方面也比较有保证。它通常都可以提供可扩展的云服务，并能高效设置。 ⑵、私有云这种部署模型的云计算基础设施专门为某一个企业服务；不管是自己管理还是第三方管理，自己负责还是第三方托管，都没有关系。只要使用的方式没有问题，就能为企业带来很显著的帮助。不过，这种部署模型所要面临的是，纠正、检查等安全问题，则需企业自己负责；否则除了问题也只能自己承担后果。此外，整套系统也需要自己出钱购买、建设和管理。这种部署模型，可以非常广泛地产生正面效益。从该部署模型的名称也可看出，它可以为所有者提供具备充分优势和功能的服务。 ⑶、社区云这种部署模型是建立在一个特定的小组里多个目标相似的公司之间的。它们共享一套基础设施，企业也像是共同前进。所产生的成本，由它们共同承担。因此，所能实现的成本节约效果，也并不很大。社区云的成员，都可以登入云中获取信息和使用应用程序。 ⑷、混合云混合云是两种或两种以上的云计算部署模型的混合体，如公有云和私有云混合。它们相互独立，但在云的内部又相互结合；可以发挥出所混合的多种云

一种改进的实时混合任务调度算法

一种改进的实时混合任务调度算法谢建平1，阮幼林1,2 1武汉理工大学信息工程学院，武汉（430070） 2南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，南京（210093） E-mail：xjp_1997@https://www.360docs.net/doc/5018392387.html, 摘要：文章提出了结合TBS（总带宽服务器法）算法和DMS（时限单调算法）算法的实时混合任务的调度算法，该方法能保证周期任务满足时限的要求，还能缩短非周期任务的响应时间。基于TBS服务器思想将非周期任务转换成有时限要求的硬实时任务，然后基于DMS 调度周期任务和非周期任务。由于是使用静态的DMS算法，不仅可以减小任务的切换开销，而且对系统的瞬时过载有一定的适应性。关键词：实时系统；任务调度；时限单调算法；总带宽服务器算法 1. 概述随着计算机技术的飞速发展与普及，实时系统已经成为人们生产和生活中不可或缺的组成部分。实时系统具有及时响应、高可靠性、专用性、少人工干预等特征[1]，被广泛应用于工业控制、信息通讯、网络传输、媒体处理、军事等领域。实时系统的正确性不仅依赖于计算的逻辑结果，还取决于获得计算结果的时间的正确性。在航空航天、电信、制造、国防等领域，对实时系统有着强烈的应用需求。由于实时系统的应用面非常广，所以实时系统的分类方法很多。通常按照系统中任务的周期性或者任务对截止期限的要求进行划分。实时任务按照周期性划分可以分为周期实时任务（periodic task）和非周期实时任务（aperiodic task）；按照对截止期限的要求可以分为硬实时任务和软实时任务[1]。本文提出了结合TBS（总带宽服务器法）算法[5]和DMS（时限单调算法）[6]算法的实时混合任务的调度算法，该方法能保证周期任务满足时限的要求，还能缩短非周期任务的响应时间。算法将非周期任务赋予一个假想的时限，然后整个实时系统采用DMS算法调度。由于是使用静态的DMS算法，不仅可以减小任务的切换开销，而且对系统的瞬时过载有一定的适应性。 2. 实时系统的任务调度由于实时调度是保障实时系统满足时间约束的重要手段，所以一直是实时计算研究领域中倍受关注的热点问题。调度的实质是资源的分配，包括处理器和其他运算、交互、存储资源，调度就是来用来将这些资源合理地分配给各个实时任务的一种方法。根据调度顺序产生的时机和方式可以分为静态调度和动态调度[1]。若调度算法是在编译的时候就做出决定从就绪任务队列中选择哪个任务来运行的，则这样的调度是静态的。这类调度算法假设系统中实时任务的特性(如：截止期，WCET等)是事先知道的。它脱机地进行可调度性分析，并产生一个调度表。静态调度算法的优点是运行开销小，可预测性强。但是，由于静态调度算法一旦做出调度决定后在运行期间就不能再改变了，所以它的灵活性较差。如果调度器是在运行期间才决定选择哪个就绪任务来运行的，则这类调度被称为动态调度。动态调度算法能够对变化的环境做出反应，因此，这类调度算法比较灵活，适合于任务不断生成，且在任务生成前其特性并不清楚的动态实时系统。但是，动态调度算法的可预测性差且运行开销较前者大。

基于虚拟化技术的云计算平台架构 .doc

基于虚拟化技术的云计算平台架构 1虚拟化技术研究虚拟化技术，可以把一个物理单元虚拟成多个逻辑单元，这样，一个物理单元就可以运行多个应用。这对于资源使用效率的提高，有着不可估量的作用，并且各种资源的管理也更加方便。目前云计算模式主要分为：私有云、公有云和混合云。无论是哪种云，其目标都是整合资源为客户服务，系统资源具备高性能的处理能力成为了必然要求。目前，传统处理器的利用率普遍低下，很大部分资源都被白白浪费，哪怕最昂贵的处理器的利用率也仅在20％左右。面对这一问题，虚拟化技术应运而生，有效的解决了服务器处理能力的利用率问题。虚拟化技术包括：内存虚拟化、存储虚拟化、硬件虚拟化、软件虚拟化等各项技术。本文研究的基于虚拟化技术的云计算平台主要实现了服务器的虚拟化，将一个服务器当成多个服务器使用，大大提高了处理能力。比如说，一般的服务器，3个独立的物理服务器可以运行3种不同的应用，但是在采用服务器虚拟化之后，这3种不同的应用可以运行在3个独立虚拟的服务器上，而这3个虚拟化的服务器只需要用一个物理服务器来托管。由此可见，服务器虚拟化大大提高了服务器处理能力的利用率，节约了大量资源。目前应用最广泛的虚拟化技术分为全虚拟化和半虚拟化。研究表明，虚拟化的特性为云计算平台抽象了硬件资源。这样，云计算平台

的弹性设计就可以获得大量的便利，基于SOA的云计算平台的可扩展性也大大增强。针对全虚拟化来说，采用的是DBT技术，在虚拟机运行的时候，在敏感指令前插入指令将执行陷入到虚拟机监视器中，这种技术的优点在于代码的转换是动态的。本文中提出的基于虚拟化技术的云计算平台就是采用全虚拟化技术构建的，而且是采用全虚拟化的KVM。 2服务器云的构建云计算平台的功能实现和子系统运行都要依赖于服务器云，因而，服务器云对于整个云计算平台的重要性不言而喻。近年来，计算机逐渐从大型机向微型个人计算机过渡，但是用户对于获得异构类型的操作系统和应用程序仍然比较困难。目前来说，用户在轻量级的设备选择应用比较茫然和混乱，难以得到完善的服务。云计算平台依托其自动性，可以为用户对服务的选择提供极大的便利。虚拟化技术使得底层差异封装为统一的应用接口，用户在使用时，只需要通过云计算平台选取自己需要的服务即可。这大大方面了用户，也提高了系统的利用率。 3云计算模式的特性研究与分布式计算和网络计算相比，云计算具有其他两者无可比拟的优势。主要表现在以下几个方面：首先，云计算具有超大的规模。以Google出为例，目前的Google 云计算已经拥有了100多万台服务器，超大规模的基础模块决定着云计算无可比拟的计算能力。IBM、微软、Yahoo等的云计算平台也拥

云计算中任务调度算法的研究综述

云计算中任务调度算法的研究综述-电子商务论文云计算中任务调度算法的研究综述文／张艳敏摘要：云计算中任务调度算法的好坏直接影响云计算系统整体性能，也影响着云计算系统处理用户提交的任务的能力。本文归纳了云计算调度的特点和性能指标，总结了云计算中的任务调度算法，分析了云计算任务调度算法的研究现状及其进展。最后讨论了现有任务调度策略存在的问题，为云调度研究指明了方向和思路。关键词：云计算；任务调度；遗传算法；蚁群算法前言云计算是一种基于互联网的新的服务模式，这种模式按使用量付费，提供可用的、便捷的、按需的网络访问，它将用户需求的计算任务分布在由大量计算机构成的数据中心，数据中心采用虚拟化技术，把各种软硬件资源抽象为虚拟化资源，再通过资源调度技术使各种应用能够根据需要获取计算能力、存储空间和信息服务。在云计算环境中，一个大规模计算任务需要进行分布式并行处理，系统首先将逻辑上完整的一个大任务切分成多个子任务，然后根据任务的相应信息采取合适的调度算法，在不同的资源节点上运行这些子任务，所有的子任务处理完后进行汇总，最后将结果传给用户。云计算任务调度的目的是给需要的用户分配不同的资源，在某一特定的云环境下，依据某一种规则使用资源，在不同的用户之间平衡和调整资源，在满足用户需求的前提下，使得任务完成时间尽量小，且资源利用率尽量高。调度最终要实现时间跨度、服务质量、负载均衡、经济原则最

优等目标。云计算任务调度是云计算研究中的重点和难点。任务调度算法的优劣会影响到云计算系统处理任务的能力。近几年，研究者针对云环境下的资源调度做了很多研究，主要体现在以提高云计算数据中资源利用率为宗旨的资源管理与调度、以降低云计算数据中心的能耗为目标的资源分配与调度、经济学的云资源管理模型研究等方面。本文综述了云环境下的任务调度算法，分析了近几年来典型的云计算任务调度算法的发展趋势，为相关领域的研究人员提供参考。 1、网格任务调度与云计算任务调度的比较在网格计算和云计算中，虽然系统资源都是以数据池的形式呈现给用户，但它们之间的区别是网格用户的任务是通过实际的物理资源来执行，而云计算环境下的用户任务是通过逻辑意义上的虚拟资源来执行。对于以上两种计算方式，都是由用户将任务提交给计算中心，系统通过对任务的需求进行分析，然后来寻找合适的资源节点执行，此时的用户并不关心执行任务的是哪个节点。网格系统通过用户预先设定的任务并行执行算法，并结合自己的调度系统使用户任务实现跨物理节点并行执行[1]，云计算任务调度通常情况不会跨虚拟机并行调度。尽管云计算是在网格计算、分布式计算及并行计算的基础上发展起来的，但是云环境比较复杂，任务呈现多样性，而且是以商业服务作为宗旨。云计算任务调度策略不能照搬传统调度策略来满足用户提出的各种任务要求，必须考虑怎样在高效任务调度与资源分配同时提高经济效益、资源利用率以及用户体验等各方面的因素。可靠的云服务和各层次的用户公平使用资源的机会是云计算调度策略必须考虑的问题，此外还需要有一个调度策略来提供系统可以使用的资源，以便满足多样化的用户需求。因此虚拟化技术在云计算中的广泛应用、中间层与资源节点以

云计算中基于cloudsim的蚁群调度算法研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/5018392387.html, 云计算中基于cloudsim的蚁群调度算法研究作者：张翰林谢晓燕来源：《电脑知识与技术》2016年第03期摘要：介绍了云计算仿真工具cloudsim，在描述其架构的基础上，实现了cloudsim模拟云环境下调度策略的过程。引入蚁群算法，并基于蚁群算法实现了对cloudsim中调度策略的拓展，并与轮循、贪心等传统代数算法进行对比分析测试。结果表明，蚁群算法在应对云计算中海量任务和数据处理时，由于传统代数算法。关键词：云计算，cloudsim，蚁群算法中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）03-0219-02 云计算按照服务类型，大致可以分为三类：将基础设置作为服务Iaas、将平台作为服务paas、将软件作为服务saas。然而，不管何种类型的云计算服务，都有不同的、负责的组件，配置环境和部署条件的要求，因此，在异构真实的云环境下，对云端调度分配策略的优劣的评价，以及由调度策略所带来的云端设备的复合、节能、系统规模性能进行量化、评价是非常不易的。所以，本文引入云计算仿真工具Cloudsim，构建一个云环境下的分布式系统模拟器来实现云计算试验的模拟。与此同时，目前广泛应用于云计算的如先到先服务FCFS算法、Greedy贪心算法[2]等，由于算法本身的特点，均是传统代数算法静态建模完成的，并不能针对网络中各种不确定变化做出对应的调整。而蚁群优化算法作为一种智能算法，在经过多次迭代后，任务必然能分配给一个合理的虚拟机。因此，本文在介绍Cloudsim架构、工作原理的同时，通过cloudsim搭建了一个云计算平台，并在此平台下，对FCFS算法、Greedy贪心算法以及蚁群优化算法进行的对比测试和分析。结果证明蚁群优化算法对于网络中突发情况的应对是较优的。 1 cloudsim介绍 1.1 cloudsim体系结构 Cloudsim是澳大利亚墨尔本大学Rajkumar Buyya教授领导团队开发的云计算仿真器，是一个通用的、可拓展的支持建模和模拟的仿真框架，并能进行云计算基础设施和管理服务的实验。其体系结构[1]如图： 1.2 cloudsim技术实现

基于大数据的云计算支撑平台IOP

基于大数据的云计算支撑平台 IOP 浪潮IOP（Inspur Open Platform）是一个云计算架构的开放平台，采用大数据处理、社交网络、情景感知、服务化架构等关键技术和理念开放的应用支撑和资源整合平台，通过共享平台强化企业信息资源的有机整合和高效利用，构建开放、协同、智能、互联、弹性可扩展的IT基础软件环境，使客户有机会利用新技术的解决传统IT系统规划和建设存在的诸多难题，实现信息化从传统架构向云计算架构的平滑转型。 IOP平台采用“平台+应用”的总体思路，采用支持分布式、高并发和大数据处理的云计算架构设计。开放的架构为各种应用提供分布式计算、分布式存储、大数据分析、统一用户认证、统一消息引擎、统一资源管理等基础支撑服务能力，通过IOP可以整合来自内外部的各类信息资源，实现信息资源共享，开放业务能力和数据资源，创新应用开发和IT服务模式。 IOP平台的应用领域包括：基于云计算的信息化应用支撑、大数据处理和资源整合以及面向公众的互联网服务和电子商务。

IOP具备四个方面的关键特性，以满足之上承载应用的稳定运行。 1、满足百万级以上用户海量数据快速存取，并能够支持水平扩展，基于大数据可弹性扩展的技术架构。 2、利用Open API整合与共享信息资源，对基础共性服务统一构建，基于开放平台为多应用提供公共服务。 3、制定应用开发统一的标准规范，采用应用商店模式搭建应用生态环境，促进应用创新。。 4、IOP产品研发始终坚持安全可控的技术路线，所有底层架构和组件均为自主研发。目前平台研发工作已经有了初步的成果，并在浪潮实施的包括智慧城市、警务云等一些重大项目中进行应用，浪潮IOP平台的应用极大的提高了行业IT整体的计算能力、整合能力和创新能力,下一步将

实时任务调度系统的RM调度算法算法研究与实现

毕业设计(论文)任务书系专业___ _____班学生______________ 一、毕业设计(论文)题目实时任务调度系统的RM调度算法研究与实现二、毕业设计(论文)工作自__2008_年_1_月_20__日起至_2008_年_5_月_30_日止。三、毕业设计(论文)地点:上海杰普软件科技有限公司__________ 四、毕业设计(论文)内容要求: 1、课题的意义提到调度算法, 就不得不提到RM调度算法。目前生产调度过程的响应和应用影响企业的生产力和企业核心竞争力，能够实现实时的优化调度系统的执行效率，直接决定了系统的有效作用。本课题要求能够通过RM调度算法实现任务调度系统，要求实现可配置的软件模块开发。 2、设计要求：设计出灵活、便捷的用户操作界面，支持车间多用户并发访问，合理设计数据库对象，设计并使用RM调度算法进行调度任务规划，包括模块如下： ●系统初始化模块：调度对象初始化、调度对象的信息管理与配置、调度用户初始化； ●调度过程管理模块：调度过程的实现与调度任务的控制管理。 ●调度评估管理模块：管理以往调度的实现和结果统计，产生对应报表。 3、知识体系要求 ●学习并掌握jdbc编程 ●学习并掌握socket编程 ●学习并掌握xml解析技术 ●学习掌握java gui程序构建 ●算法的研究与应用 4、需查阅的资料 ●Sun公司规范文档 ●搜索算法技术文档 5、设计任务的提交形式和要求 ●设计论文一份 ●翻译资料一份 ●设计作品(包括相关源代码一份)

6、总体进度安排第1周：调研、学习、查询资料第2-4周：需求分析与软件设计第5-8周：系统设计，包括数据库设计和系统架构设计第9-12周：软件实现及测试第13-14周：论文第15周：答辩教研室指导教师教研室主任______________ 接受任务日期________________ 批准日期_______________ 学生签名__________________

云计算平台架构及分析

一、业务挑战无锡华夏计算机技术有限公司于2000年1月成立，是无锡软件出口外包骨干企业。公司主要以面向日本的软件外包开发为中心，致力于不断开拓国内市场、为客户提供优质的系统集成等业务。随着企业的发展，IT投入不断加大，随之而来的PC管理问题也越来越突出。华夏目前PC总拥有数1000台，主要用于研发和测试，由于项目多、任务紧，一台PC经常要用于不同的项目开发，而每次更换都要对PC系统进行重新安装和环境搭建。根据实际统计，华夏一个员工平均每年参与4个项目的开发，也就是每年要重新搭建四次开发环境，对测试人员来说这个数量还要更多；平均每次更换环境花费时间10个小时，华夏每年大约花费4万小时用于PC系统和环境搭建，按照人均工资15元/小时，每年花费在60万左右。除此之外，由于PC的使用寿命较短，更新升级频繁，大量的PC就意味着每年都要有很多PC需要淘汰和更新，现在这个数字大约是10台/月，而随着华夏的发展壮大，这个数字会进一步增加，这就意味着华夏每年花在PC升级和更新的费用最少在50~60万。与此同时，大量的PC也是的企业的能源消耗巨大，电力花费居高不下；按照平均180W/台，一台PC工作8小时/天，工业用电0.9元/度，华夏每年的电费就将近15万元。与巨大的IT投入相对应的就是IT资源利用率较低，PC分布在企业各个项目小组的开发人员手中，很难进行统一的管理调度，也无从得知PC的使用情况。软件开发的各个阶段对IT的需求都是不同的，我们无法得知某个正在进行的项目使用的PC资源是否有多余，无法将项目完成用不到的PC资源及时收回，以便给下一个项目小组使用，造成大量的IT资源浪费。

基于云计算平台的openstack系统集成

云计算是一种商业模型，被称为继个人电脑、互联网之后的第三次信息化革命。云计算正颠覆着传统的it模式，通过对云的应用和管理，企业可以降低信息化建设成本和各部门重复投资的硬件与管理成本，云计算的核心思想是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，从而形成一个计算资源池向用户按需供给的服务。云计算已成为现代IT行业的一种趋势，对云计算的探讨是很有必要和价值的。从整体上来说，云计算的应用是基于大规模分布式的基础架构及平台之上的云计算应用两个方面的，其中，基础架构建设是整个云计算平台的基础，一种基于IaaS层资源管理的系统是必不可少的。 Openstack是一款完全免费的开源的云操作管理工具，旨在为公共及私有云的建设与管理提供软件，目前由OpenStack基金会管理，以其开放性，获得了众多厂商和开发者的支持，它提供了一种基础设施即服务（IaaS）的云计算解决方案。Openstack通过创建、启动和部署虚拟机的方式将资源引入云中。另外Openstack还可以通过虚拟机的方式将物理设备上分散的资源有效地集中起来，快速便捷地引入云中，提高资源的利用率。本文通过全方位的展示开源云计算IaaS平台OpenStack的技术，展示目前这个平台的发展现状，以及这个平台部署过程中会遇到的问题，分享基于这个平台的部署和开发过程中的实战经验，来加深人们对云计算平台的认识和理解，让人们深入了解openstack的架构和原理，以及在基础设施层的部署实现和集成。技术分析，讲解OpenStack部署应用以及在此过程中遇到的问题，OpenStack的常用模块及功能；实战集成部署演示，也是本文重要的一个环节。最后对所有过程进行了总结，并讨论进一步工作展望。关键字：云计算 Openstack 系统配置管理虚拟机

云计算中虚拟资源高效分配策略研究

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2016, 6(3), 184-189 Published Online March 2016 in Hans. https://www.360docs.net/doc/5018392387.html,/journal/csa https://www.360docs.net/doc/5018392387.html,/10.12677/csa.2016.63023 An Efficient Virtual Resources Allocation Strategy for Cloud Computing Ning Yu1,2, Jinquang Zhang1,2*, Lina Ni1,2 1College of Information Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao Shandong 2Shandong Province Key Laboratory of Wisdom Mine Information Technology, Shandong University of Science and Technology, Qingdao Shandong Received: Mar. 5th, 2016; accepted: Mar. 26th, 2016; published: Mar. 29th, 2016 Copyright ? 2016 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.360docs.net/doc/5018392387.html,/licenses/by/4.0/ Abstract In this paper, a virtual resource application-allocation model and an efficient virtual resource al-location strategy are presented aiming at the huge energy consumption problem during the idle time of host server in cloud data center. The strategy can maximize the use of the host server and reduce energy consumption of the infrastructure under the premise of meeting the users’ needs. The cloud tasks are submitted to the cloud center after the statistical synthesis at the ends of the cloud, and unified allocated by the resource manager of cloud center in order to achieve optimal utilization of the servers. Simulation results show that our proposed strategy has good effect for different number and type of cloud tasks scheduling, and can improve the utilization of cloud computing center server. Keywords Cloud Computing, Virtual Resource, Allocation Strategy 云计算中虚拟资源高效分配策略研究于宁1,2，张金泉1,2*，倪丽娜1,2 1山东科技大学信息科学与工程学院，山东青岛 2山东科技大学山东省智慧矿山信息技术省级重点实验室，山东青岛 *通讯作者。

基于成本的云计算任务调度策略

基于成本的云计算任务调度策略云计算服务的商用对用户来说最关键的是成本问题。文章提出了基于粒子群算法的云计算任务调度策略。采用了间接编码的方式，设置参数，考虑经济成本和时间成本因素，选取了适应度函数，实验结果表明，文章算法具有较强的寻优能力，可以解决云计算任务调度问题。标签：云计算；任务调度；成本粒子群算法引言在这大数据的时代，云计算已是学术界、商界的新贵。虽然云计算技术在商业中应用的比较广泛，但是就云计算技术，还有许多需要完善和改进的。云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，是各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。 1 任务调度问题描述在云计算环境下，一个大规模的任务计算必须在逻辑上划分成许多个子任务进行，然后通过处理子任务来完成主任务。任务调度是将云计算中用户提交的任务请求分配到多个资源的过程。在云计算的应用中，大多数是商业的应用，因此在云计算的任务调度更多的考虑成本指标，同时满足用户的需求。成本由时间成本和经济成本等组成。 2 基于本文算法的云计算任务调度粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，簡称PSO）是由美国的J.Kennedy 博士和R.C.Eberhart受鸟群觅食行为的启发提出的一種基于群体智能的优化算法。因算法程序结构简单、需要调节的参数较少、高效等特点，被广泛应于到科学研究。 2.1 粒子编码方式本文采用间接编码方式，采用离散数值编码，编码长度等于子任务数量。设有M个任务，N个资源，每个任务又划分为多个子任务。子任务的总数量：其中，TNum（t）为第t 个任务划分子任务的个数。对每个子任务的编码方式为：采用自然数编码，即按任务自然数顺序进行编码。第i个任务中的第j 个子