云计算环境下动态网络资源调度方法仿真
数据中心建设必要性
“数据中心”是人类上世纪在IT组织应用推广模式方面的一大发明，标志着IT应用的规范化和组织化。今天，几乎所有大中型机构（政府部门、企业、科教院校…）都建立了自己的数据中心，全面管理本机构的IT系统。覆盖全球的Internet和无数机构的业务实际上是在大量数据中心支持下运转的。各种数据中心已经成为交通、能源一样的经济基础设施。当前的形势是，人类社会在得益于数据中心的同时、也受到利用传统技术建立起来庞大数据中心资产的种种困扰，在成本、因变速度、安全、能源消耗等方面面临着一系列严峻挑战。人们普遍的共识是：传统的数据中心已经不适应全球化时代对IT技术的许多新要求，必须进行革新，否则就会走向反面，成为阻碍 IT发展的因素。 因此，建设新一代数据中心。这成为人们普遍关心的热点问题。许多人都在问：为什么要革新现有的数据中心、建设新一代数据中心？什么是新一代数据中心？怎样建设新一代数据中心？人们从国内外许多媒体上都可以感受到对这三个问题的普遍关注。这三个问题融合在一起就成为一个关乎IT产业和应用全局的问题：“推动数据中心革命、建设新一代数据中心”。 令人欣慰的是，有关的理论和实践正在逐步成熟，惠普公司最近组织出版的《新一代数据中心建设理论和实践》一书[1]就是一个实例。我们的系列文章也将以此为范本，探讨新一代数据中心的起源、设计思想、建设规划和方法，并介绍多个帮助应对挑战的实施解决方案。 现有数据中心面临的困难和挑战 随着企业全球性竞争的加剧，传统数据中心设计理念的局限性也逐步暴露无遗，使它们面临一系列严峻挑战，在许多方面已经不适应全球化时代对IT技术的新要求，
1.降低成本的挑战 当前低迷的经济和剧烈的竞争要求企业大幅度降低成本，而许多数据中心的运行成本却反而在不断攀升。据专家分析，在今后的五年中，企业在管理和运作IT系统方面的成本将是其直接购买系统成本的三倍；使人们更加难以忍受的是许多服务器未能得到充分的利用。在很多企业的数据中心中，CPU使用率均低于25%；IT资源利用率也仅为20%左右。显然，如何降低人力成本，如何降低IT总体拥有成本，如何提高IT 的投资回报，是摆在企业CEO、CIO们面前的重要课题和当务之急。 2.加快应变速度的挑战 目前企业业务变革的速度正在日益提升，一方面变革产生的各种风险随之增加，因而IT系统以更快的响应速度和更有效的应对措施，来降低这类风险也就变得愈加重要。另一方面，变革速度的加快给企业数据中心带来时间上更大的压力，这也迫使企业IT系统提高响应速度。 3.业务连续性和灾难恢复的挑战 局部的突发性灾难事件，如地震、洪水、飓风、火灾或者恐怖活动等，都可能对企业或机构的业务产生重大影响，导致公司收入减少，利润下降甚至失去客户。而重大灾难事件则很可能导致公司一蹶不振乃至倒闭。根据权威统计，在经历突发性的重大灾害后，有大约43% 的公司倒闭，还有另外51% 的公司也会在两年之内倒闭。
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
云平台资源优化调度报告
云平台资源优化调度报告 1.项目的立项依据 1.1.研究背景及意义 云计算的出现改变了企业的发展模式，通过创新以及扩展IT能力，从而为企业带来了更多的商机。云计算是由大量不同的计算机资源，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等通过分布式系统和虚拟化技术，将所有资源看做是一个资源池，进行统一的管理和调度，然后通过需求分配计算、存储和其他服务给相应客户[1]。 云中的资源都是通过虚拟化后再交付给用户使用，但是虚拟化只是实现云计算的一项关键技术而已，它实现了应用软件与物理硬件的松耦合。但只有虚拟化技术是远远不够的，如何对池化的资源进行合理高效的调度，才是实现云计算的关键。 在云环境下，其资源的规模较大，因此对云资源的调度是一个复杂的过程。云平台上的资源调度相对而言还处于初始发展阶段，在这个领域里比较成熟的系统并不多。因此云平台上的资源调度仍有待进一步的研究。 在传统的平台管理模式下，每个平台和系统都需要部署相应的硬件资源，从而导致所需的硬件设备众多，能耗大且资源利用率低下，同时，基础设施的建设以及设备的维护等成本支出较大。云计算的出现很好的解决了传统平台所出现的问题。在云环境下，通过虚拟化技术，将所有资源看做是一个统一的资源池，实现了基础设施的统一管理，有效地降低了设备管理成本，并以资源共享的模式，根据企业业务需求自动调整资源分配。 目前，云计算技术还在起步阶段，并且具有十分广阔的应用前景。在云计算的相关技术中，其核心技术就是资源管理。它主要的功能就是接受来自云计算用户的资源请求，然后将特定的虚拟资源分配给资源请求者。近几年，出现了很多关于合理分配池资源（计算、存储、网络和服务等）的相关研究，其研究重点主要包括池资源分配的自适应性、安全性、公平性以及高效性等方面的优化设计。在现有的研究工作中，有许多可借鉴之处，但要满足复杂的云计算应用提供的SLA，仍不够完善，存在着进一步优化的可能性。 1.2.国内外现状研究 近几年，云计算已成为IT行业以及学术领域的研究热点。这部分就云资源调度方面所做的研究进行了总结，同时对资源负载均衡相关算法进行了比较分析
云平台建设方案资料讲解
云平台建设方案
云平台 云平台建设原则 1、标准化 当前云服务在整个信息产业中还不够成熟，相关的标准还没有完善。为保障方案的前瞻性，在设备选型上力求充分考虑对云服务相关标准的扩展支持能力，保证良好的先进性，以适应未来的信息产业化发展。 2、高可用 为保证数据业务网的核心业务的不中断运行，在网络整体设计和设备配置上都是按照双备份要求设计的。在网络连接上消除单点故障，提供关键设备的故障切换。关键设备之间的物理链路采用双路冗余连接，按照负载均衡方式或active-active方式工作。关键主机可采用双路网卡来增加可靠性。全冗余的方式使系统达到电信级可靠性。要求网络具有设备/链中故障毫秒的保护倒换能力。 具有良好扩展性，网络建设完毕并网后应可以进行大规模改造、服务器集群、软件功能模块应可以不断扩展。 良好的易用性。简化系统结构，降低维护量。对突发数据的吸附，缓解端口拥塞压力，能保证业务的流畅性等。 3、增强二级网络 云平台下，虚拟机迁移与集群式两种典型的应用模型，这两种模型均需要二层网络支持。随着云计算资源池的不断扩大，二层网络的范围正在逐步扩大，甚至扩展到多个数据中心内，大规模部署二层网络则带来一个必然的问题就是二层环路问题。采用传统的STP+VRRP技术部署二层网络时会带来部署复杂、链路利用率低、网络收敛时间慢等诸多问题，因此网络方案的设计需要重点考虑增强二级网络技术（如IRF/VSS、TRILL等）的应用，以解决传统技术带来的问题。 4、虚拟化 虚拟资源池化是网络发展的重要趋势，将可以大大提高资源利用率，降低运营成本。应有效开展服务器、存储的虚拟资源池技术建设，网络设备的虚拟化也应进行设计实现。服务器、存储器、网络及安全设备应具备虚拟化功能。
云数据中心流量调度机制研究
云数据中心流量调度机制研究 近年来,随着大数据、网络搜索、公有云等服务的普及与蓬勃发展,支撑这些服务的数据中心物理基础设施与关键技术也面临了诸多挑战。通常这些业务需要依靠大量服务器并行处理数据,并通过网络保障服务器间数据的高效传输。所以数据中心网络的性能直接决定了业务的服务质量。然而,由于现有数据中心使用了特殊的拓扑结构并包含多种不同需求的业务,导致传统流量调度算法在数据中心网络中遇到了性能瓶颈和许多不同的问题,例如:多径拓扑下由负载调度不均 引起的路径拥塞问题,多业务混合场景下时延敏感流的时延需求难以得到保障、流完成时间长问题,大数据等特殊业务中并行数据流(Coflow)调度效率低、任务完成慢问题。 论文针对数据中心流量调度问题进行了研究,主要取得以下研究成果:1.设 计了基于流分布的半集中式负载均衡机制FDALB。结合分布式负载均衡可扩展性强,集中式负载均衡性能优的特点,论文设计了 FDALB机制降低了集中式负载均 衡的控制开销,从而提高了集中式负载均衡的可扩展性。并且,仿真实验显示FDALB大大降低了网络时延,避免了链路拥塞。2.设计了云环境中基于混合流的 信息无感知流调度机制TPFS。 针对信息无感知场景下,时延敏感流区分难的问题,论文设计了TPFS机制利用数据中心中业务产生的流分布较为固定的特点来预测业务的流长,从而完成了时延敏感流的快速识别,并通过设计更加合理的队列调度门限有效的保障了时延敏感流的时延。通过实验验证表明TPFS能够有效的减少时延敏感业务的完成时间。3.设计了基于拥塞感知的Coflow调度机制SkipL。针对现有Coflow调度机制无法感知网络路径拥塞的不足,论文设计了一种基于源端的链路拥塞探测机制,该机制能够快速探测网络链路的剩余带宽。 进一步,基于剩余带宽,论文实现了拥塞感知的带宽分配机制,降低了 Coflow的完成时间。论文通过实验验证了SkipL拥塞感知和带宽探测的有效性。4.设计了基于多属性的信息无感知Cofl[ow调度机制MCS。论文分析了Coflow 信息无感知场景下,Coflow完成时间长是由队头阻塞、粗粒度优先级门限引起的。 论文设计了 MCS通过Coflow宽度、长度等多种信息来调度Coflow流量,从而有效的避免队头阻塞,实现了精细的Coflow优先级调节。论文通过实验验证了
云数据中心运维问题解析
云数据中心运维问题 解析 Revised on November 25, 2020
1、云计算时代的到来，数据中心的运行管理工作必然会产生新的问题，提出新的要求，您认为，数据中心运维工作发生了哪些改变云计算是当下的技术热点，云数据中心是提供云计算服务的核心，是传统数据中心的升级。 无论是传统的数据中心，还是云数据中心，从他们的生命周期来看，运维管理都是整个生命周期中历时最长的一个阶段。 云数据中心的运维工作需要我们仔细分析，认真对待。从开源云计算社区openstack发布的模块来看，截止2014年11月，社区共有项目模块450个左右，模块数量前三的类型是“运维”、“易用性”、“上层服务”，其中运维模块数量第一，占到了153个。可见云计算的技术动向基本上围绕“如何运维”和“如何使用”。 我们今天的话题就先来说一说云数据中心运维的变化。说到云数据中心运维工作的变化，就要分析云的特点。云时代数据中心最明显的特点就是虚拟化技术的大量应用，这使得运维管理的对象发生了变化： 一、云数据中心运维对象数量激增。虚拟化技术将1台物理服务器虚拟为多台虚拟服务器，如果数据中心支撑业务需求规模不变的话，所需要的物理服务器数量将会减少，这与很多人认为的运维服务器数量激增是不符的，那么这个“激增”认识是如何产生的呢。可以这样分析，由于虚拟化技术进一步提高了数据中心各种资源的使用效率，同时大幅提高了业务需求响应能力，所以多个传统数据中心合并为一个云数据中心在技术上成为了可能。很多跨国企业采用云计算技术，实现数据中心10：1到20：1的合并效果，也就是说如果原来在全
球建设1000个数据中心，那么现在可以由50到100个云数据中心实现对业务的支撑，在一个合并后的云数据中心内，所要运维的服务器数量绝对可以称得上“激增”，这里所说的服务器既包括物理服务器也包括虚拟服务器。与此同时，运维岗位也就是运维人员虽然也进行了调整，但是人员增加的幅度远低于设备的增涨幅度，也就是人均运维设备数量增加了很多，在这种情况下，如果不借助工具、系统，很难完成运维工作。 二、在传统数据中心中，设备都是物理的、真实的，位置也是相对固定，对业务系统来讲，交换网络、服务器、存储设备对象之间关联也是比较固定的，管理起来相对直观。在云数据中心，虚拟化带来了资源的池化，使得一切管理对象变成虚拟的、可灵活迁移的逻辑存在。虚拟资源可以随时创建、删除，再加上高可用需求、性能优化需求带来的虚拟资源迁移，虚拟资源所在的位置变得不固定了，虚拟资源与物理资源的关系也被解耦了，原来很多能说得清、找得到的资源现在不借助工具就再也无法说得清、找得到了。 三、在传统数据中心中，设备监控主要是采集故障、性能数据，容量一般来讲还不是运维层面的问题，而是规划的问题，当然这也带来了业务系统竖井、数据中心竖井的问题，以及业务资源申请周期长的问题。在云数据中心中，容量不仅是规划问题，同时也是一个运维问题。也就是说，在日常工作中，需要随时采集资源池容量数据，不仅要看资源池的总容量，还要看容量在各个物理宿主机上分布情况，以便满足高可用和迁移的需要。 四、云数据中心在管理虚拟设备时，接口的标准化问题。在传统数据中心内，物理设备已经形成了接口标准，提供运维数据，如snmp、netflow等。而对虚拟化设备，还没有形成国标或行标，对虚拟设备的运维还需要采用厂家标
基于强化学习的云计算资源调度策略研究
上海电力学院学报 Journal of Shanghai University of Elect/z Power 第35卷第4期2019年8月Vol. 35,No. 4Aug. 2019 DOI ： 10. 3969/j. issn. 1006 -4729.2019. 04. 018 基于强化学习的云计算资源调度策略研究 李天宇 （国网上海电力公司信息通信公司，上海200030） 摘要:提出了一种基于强化学习的云计算虚拟机资源调度问题的解决方案和策略。构建了虚拟机的动态负 载调度模型,将虚拟机资源调度问题描述为马尔可夫决策过程。根据虚拟机系统调度模型构建状态空间和虚 拟机数量增减空间，并设计了动作的奖励函数。采用0值强化学习机制，实现了虚拟机资源调度策略。在云 平台的虚拟机模型中，对按需增减虚拟机数量和虚拟机动态迁移两种场景下的学习调度策略进行了仿真，验 证了该方法的有效性。 关键词：云计算；虚拟机；强化学习；控制策略 中图分类号:TP399 文献标志码:A 文章编号：1006 -4729（2019）04 -0399 -05 ReeearchonCloudCompurnng ReeourceSchedulnng Srraregy Based on Reinforcement Learning LDTianyu (Statr Gri Shanghai Municipal Electric Powes Company ，Shanghai 200030, China ) Aberracr ： A solution to cloud computing resourcescheduling problem based on reinforcement learning isproposed8Thedynamicload scheduling model of the virtual machine is constructed ，and thevirtualmachineresourcescheduling problem isdescribed astheMarkov decision proce s 8Ac- cording to thevirtualmachinesystem scheduling model ，thestatespaceand thenumberofvirtual machinesareincreased ordecreased ， and thereward function oftheaction isdesigned8The Q-valued reinforcementlearning mechanism isused to implementthevirtualmachineresource scheduling strategy8Fina l y ，in thevirtualmachinemodelofthecloud platform ，theperformanceof thelearning and scheduling strategy isenhanced underthescenariosofincreasing ordecreasing the numberofvirtualmachinesand virtualmachinedynamicmigration8Thee f ectivene s ofthe method is verified8 Key worre : cloud computing ； virtual machine ； reinforcement learning ； control strategy 云计算是一种新兴的领先信息技术，云计算 是在“云”上分配计算任务，通过专用软件实现的 自动化管理使用户能够按需访问计算能力、存储 空间和信息服务，用户可以专注于自己的业务，无 需考虑复杂的技术细节，有助于提高效率、降低成 本和技术创新。云计算研究的关键技术有:虚拟化技术、数据 存储技术、资源管理技术、能源管理技术、云监控技 术等。其中，系统资源调度是云计算中的关键问题 之一。然而，由于云计算平台上应用程序的多样性收稿日期：2018-12-17 通讯作者简介:李天宇（1986—），男，硕士，工程师&主要研究方向为云计算& E-mail ：lihanyu@ sh. sgcc. com. cn 。
数据中心需求分析报告
第1章总述 为进一步推进信息化建设，以信息化推动股份有限公司业务工作的改革与发展，需要建设股份公司的新一代绿色高效能数据中心网络。 1.1 数据中心建设需求 1.1.1传统架构存在的问题 现有数据中心网络采用传统以太网技术以及X86服务器构建，随着各类业务应用对IT需求的深入发展，业务部门对资源的需求正以几何级数增长，传统的IT基础架构方式给管理员和未来业务的扩展带来巨大挑战。具体而言存在如下问题： 维护管理难：在传统构架的网络中进行业务扩容、迁移或增加新的服务功能越来越困难，每一次变更都将牵涉相互关联的、不同时期按不同初衷建设的多种 物理设施，涉及多个不同领域、不同服务方向，工作繁琐、维护困难，而且容 易出现漏洞和差错。比如数据中心新增加一个业务类型，需要新采购服务器，从选型到采购有一个漫长的周期，将新服务器设置完成，安装完必须的OS和 补丁以及应用软件，又是一个过程，将服务器上线需要配合网络管理员调整新 的应用访问控制需求，此时管理员不仅要了解新业务的逻辑访问策略，还要精 通物理的防火墙实体的部署、连接、安装，要考虑是增加新的防火墙端口、还 是需要添置新的防火墙设备，要考虑如何以及何处接入，有没有相应的接口，如何跳线，以及随之而来的VLAN、路由等等，如果网络中还有诸如地址转换、 7层交换等等服务与之相关联，那将是非常繁杂的任务。当这样的IT资源需求 在短期内累积，将极易在使得系统维护的质量和稳定性下降，同时反过来减慢
新业务的部署，进而阻碍公司业务的推进和发展。 ●资源利用率低：传统架构方式对底层资源的投入与在上层业务所收到的效果很 难得到同比发展，最普遍的现象就是忙的设备不堪重负，闲的设备资源储备过多，二者相互之间又无法借用和共用。最常见的现象就是有些服务器CPU利用率持续饱和，而有些服务器则利用率过低，资源无法得到有效利用。这是由 于对底层IT建设是以功能单元为中心进行建设的，并不考虑上层业务对底层 资源调用的优化，这使得对IT的投入往往无法取得同样的业务应用效果的改 善，反而浪费了较多的资源和维护成本。 ●服务策略不一致：传统架构最严重的问题是这种以孤立的设备功能为中心的设 计思路无法真正从整个系统角度制订统一的服务策略，比如安全策略、高可用 性策略、业务优化策略等等，造成跨平台策略的不一致性，从而难以将所投入 的产品能力形成合力为上层业务提供强大的服务支撑。 因此，按传统底层基础设施所提供的服务能力已无法适应当前业务急剧扩展所需的资源要求，本次数据中心建设必须从根本上改变传统思路，遵照一种崭新的体系结构思路来构造新的数据中心IT基础架构。 1.1.2数据中心目标架构 显著简化的架构 数据中心需要大大简化当今服务器和网络部署的方式。将交换资源集中在一起，通过消除刀片机箱内部的交换，减少了网络接入层分段。采用了统一阵列，在一个联合基础设施上传输局域网、存储和高性能计算流量。这一方法能够整合或完全消除多个服务
基于用户需求的云资源调度方法研究
基于用户需求的云资源调度方法研究 云计算的出现为“互联网+”产业带来了巨大的商业价值。在云计算发展的同时，由于云计算环境下计算中心的大规模性，云计算资源负载均衡问题、服务器之间的异构性、节点之间存在云资源负载不均是云计算在发展过程中亟待解决的问题。在蓬勃发展的云计算商业模式中，用户是反映成功与否的标准，云计算提供商所提供的服务应有适应用户需求变化的需求的能力。故本文提供了一种基于用户需求的云计算资源调度的方法，针对用户需求设计负载均衡模型以确保云服务的质量。 标签：云计算；负载均衡；资源调度 1 引言 云计算是一种新型的商业模式，云服务提供商将一系列的计算资源分布在大量的计算机部署的集群中，用户只需按需获取计算、存储、网络等资源[1]。云计算按照所提供的云服务类型可以分为三个层次，我们对三种服务类型分为给出了相应的例子。 虚拟化技术是云计算用到的关键技术之一。虚拟化技术就是将存储、网络、内存等抽象地呈现。虚拟化技术可以用在计算机体系的任何一层，从上层的应用软件到中间层的操作系统和直至底层的硬件资源，所以云计算用户不需要去了解内部是怎么工作的。在云计算中，经过虚拟化的资源隐藏了许多用户不需了解的技术，在虚拟环境中，可把CPU、存储、带宽等都变成对应的虚拟资源，这些资源都是可分配和调度的。比如在一个虚拟化的环境中，物理机上的每个虚拟机都有自己的操作系统、应用软件和一些硬件资源，各个虚拟机上的资源不会相互影响，云计算所用到的虚拟化技术就是为了节省资源，利用同一台物理机制造多台虚拟机实现对资源的并行处理。 随着互联网的发展，各个网站系统的访问量也越来越大，不同的服务器的访问率以及资源利用率存在很大的差距。在云计算环境中，负载类型动态而复杂，在云计算服务中往往会出现供需不平衡的状态，打开某个网页时或者对网页请求操作时，会产生请求超时，这时是负责处理某块操作功能的虚拟机过载而产生的。如某些电子商务的网站，在某些促销活动期间，网站会出现订单大幅度上升的情况，平时的浏览也会变为以下单为主，故云应用必须要有动态的调节能力来面对用户的需求的变化。 云计算是一种商业模式，满足用户不同情况下的需求是其盈利的根本。用户请求时间是保证可计量的网络性能达到所指定的品质的标准，用户购买的服务水平是用来保证用户可以享受什么样的等级什么样的带宽服务等。故在此基础上本文提出了基于用户需求的云资源调度方法。定义用户可接受响应时间的上限，对相应的用户需求参数进行分析，分析不同的状态下用户的相应时间，根据用户的需求判断系统处于重载还是轻载；二是基于用户需求的虚拟机调度收益评估，对
集团云数据中心管理平台-规划设计
集团云数据中心管理平台详细规划设计
目录 1前言 (2) 1.1背景 (2) 1.2文档目的 (2) 1.3适用范围 (2) 1.4参考文档 (2) 2设计综述 (3) 2.1设计原则 (3) 2.2设计思路 (5) 2.3建设目标 (7) 3集团云计算规划 (8) 3.1整体架构规划 (8) 3.2云管理平台规划 (8) 3.2.1云平台 (9)
1前言 1.1背景 集团信息中心中心引入日趋成熟的云计算技术，建设面向全院及国网相关单位提供云计算服务的电力科研云，支撑全院各个单位的资源供给、数据共享、技术创新等需求。实现云计算中心资源的统一管理及云计算服务统一提供；完成云计算中心的模块化设计，逐渐完善云运营、云管理、云运维及云安全等模块的标准化、流程化、可视化的建设；是本次咨询规划的主要考虑。 1.2文档目的 本文档为集团云计算咨询项目的咨询设计方案，将作为集团信息中心云计算建设的指导性文件和依据。 1.3适用范围 本文档资料主要面向负责集团信息中心云计算建设的负责人、项目经理、设计人员、维护人员、工程师等，以便通过参考本文档资料指导集团云计算数据中心的具体建设。 1.4参考文档 《集团云计算咨询项目访谈纪要》 《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T 22239-2008） 《信息系统灾难恢复规范》（GB/T20988-2007） 《OpenStack Administrator Guide》（https://www.360docs.net/doc/5211632336.html,/） 《OpenStack High Availability Guide》（https://www.360docs.net/doc/5211632336.html,/） 《OpenStack Operations Guide》（https://www.360docs.net/doc/5211632336.html,/） 《OpenStack Architecture Design Guide》（https://www.360docs.net/doc/5211632336.html,/）
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
云计算2011商业应用三大趋势 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，构成一个计算资源池向用户按需服务。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。云计算的产业三级分层：云软件、云平台、云设备。 众所周知，云计算模式对于企业的意义非比寻常。更具有弹性的IT资源按需分配能够降低IT成本，满足企业对各种技术的需求。但是否采用云计算模式对一个企业来说是一个多方面的决策过程。在与云供应商接洽之前，CIO或IT 决策者要明确自己企业基础设施的虚拟化程度，了解企业是否已经做好了迎接云计算的准备。 在云计算世界里云计算有多种模式：公有云、私有云和混合云，对于这三种模式你的企业要选择哪种模式?哪一种模式才适合你的企业?你是选择云模式的软件还是对整个基础设施进行云计算模式的转变呢？你是“正式”云买家(IT企业)还是“非正式”买家(SMB中小市场)呢？你选择的云模式会给你带来什么样的影响呢？ 云服务有多种不同的模式，名字都叫“即服务”，有SaaS(软件即服务)、IaaS(基础设施即服务)和PaaS(平台即服务)。根据Forreser的预测，2011年企业应用将会在以下三个方面发生转变。 在一份Forrester作出的关于企业和中小企业决策者的调查中显示，在是否有采用IaaS云计算模式的计划的问题上，有16%的“非正式”买家表示他们已经在部署IaaS模式的云计算，10%的调查者表示将会在下一年部署。相比之下，有6%的正式买家表示他们已经部署了IaaS，只有7% 表示将会在下一年部署IaaS模式云计算。为虚拟化服务器服务、按需付费的IaaS模式提供商有亚马逊网页服务、Terremark、Savvis和Rackspace。 企业IT买家对虚拟化的关注胜于云计算。考虑到IT环境的规模和众多陈旧的后端系统，以及企业现行的规则，在高水平的企业IT部门内整体迁移到云计算模式下是不太现实的。根据Forrester报告，企业更青睐通过服务器虚拟化整合数据中心，而不是单纯的公有云和私有云的整合。 据2010年Forrester调查数据显示，80%的企业决策者表示优先考虑通过服
云存储的资源调度算法研究
目录 摘要 ...................................................................................................................................... I Abstract.................................................................................................................................. II 第一章绪论 .. (1) §1.1 研究背景和意义 (1) §1.2 国内外研究现状 (2) §1.3 论文主要工作 (3) §1.4 论文的组织结构 (4) 第二章OpenStack相关简介及平台搭建 (5) §2.1 OpenStack介绍 (5) §2.2 OpenStack中存储类型 (10) §2.3 块存储简介 (10) §2.4 Cinder基本概念 (12) §2.4.1 Cinder的作用 (12) §2.4.2 Cinder的架构 (12) §2.4.3 Cinder的工作流程 (15) §2.4.4 Cinder架构的优缺点 (16) §2.4.5 Cinder存在的问题 (17) §2.5 OpenStack平台搭建 (18) §2.6 本章小结 (21) 第三章云存储的SLA感知调度算法 (22) §3.1 块存储SLA背景 (22) §3.2背包问题 (22) §3.2.1 经典0-1背包问题 (23) §3.2.2 贪婪算法 (24) §3.2.3 动态规划法 (24) §3.2.4 回溯法 (24) §3.3 Cinder过滤调度工作流程 (25) §3.4 SLA感知调度算法 (26) §3.5 实验与分析 (29) §3.5.1实验对比内容 (29) §3.5.2评测标准 (29) §3.5.3实验设计 (30) §3.5.4实验结果 (30) §3.6 本章小结 (33) 第四章云存储的多维离线调度算法 (34) §4.1 装箱问题 (34) §4.1.1装箱问题定义 (34) §4.1.2装箱问题分类 (34) §4.1.3二维装箱问题 (35) §4.2 Cinder离线过滤调度工作流程 (36)
H3C数据中心解决方案
数据中心解决方案 前言 数据中心（Data Center，DC）是数据大集中而形成的集成IT应用环境，是各种IT应用业务的提供中心，是数据计算、网络传输、存储的中心。数据中心实现了IT基础设施、业务应用、数据的统一、安全策略的统一部署与运维管理。 数据中心是当前运营商和各行业的IT建设重点。运营商、大型企业、金融证券、政府、能源、电力、交通、教育、制造业、网站和电子商务公司等正在进行或已完成数据中心建设，通过数据中心的建设，实现对IT信息系统的整合和集中管理，提升内部的运营和管理效率以及对外的服务水平，同时降低IT建设的TCO。 H3C长期致力于IP技术与产品的研究、开发、生产、销售及服务。H3C不但拥有全线以太网交换机和路由器产品，还在网络安全、IP存储、IP监控、语音视讯、WLAN、SOHO及软件管理系统等领域稳健成长。目前，网络产品中国市场份额第一，安全产品中国市场份额位居三甲，IP存储亚太市场份额第一，IP监控技术全球领先，H3C已经从单一网络设备供应商转变为多产品IToIP 解决方案供应商。 H3C长期保持对数据中心领域的关注，持续投入力量于数据中心解决方案的研发，融合了网络、安全、IP存储、软件管理系统、IP监控等产品的基于IToIP架构的数据中心解决方案，有效地解决了用户在数据中心建设中遇到的各种难题，已经在各行各业的数据中心建设中广泛应用。 基于H3C在数据通信领域的长期研发与技术积累，纵观数据中心发展历程，数据中心的发展可分为四个层面： 数据中心基础网络整合： 根据业务需求，基于开放标准的IP协议，完成对企业现有异构业务系统、网络资源和IT资源的整合，解决如何建设数据中心的问题。 数据中心基础网络的设计以功能分区、网络分层和服务器分级为原则和特点。通过多种高可用技术和良好网络设计，实现数据中心可靠运行，保证业务的永续性； 数据中心应用智能：基于TCP/IP的开放架构，保证各种新业务和应用在数据中心的基础体系架构上平滑部署和升级，满足用户的多变需求，保证数据中心的持续服务和业务连续性。各种应用的安全、优化与集成可以无缝的部署在数据中心之上。 数据中心虚拟化：传统的应用孤岛式的数据中心模型扩展性差，核心资源的分配与业务应用发展出现不匹配，使得资源利用不均匀，导致运行成本提高、现有投资无法达到
云计算环境下资源调度关键技术研究
云计算环境下资源调度关键技术研究 发表时间：2019-01-16T10:03:36.797Z 来源：《电力设备》2018年第26期作者：李凯常春雷马斌马军 [导读] 摘要：云计算作为企业核心技术支撑，为企业信息系统提供包括按需供给、快速发布、弹性伸缩、跨域协同计算、故障自愈、开发运维一体化和多租户等能力支撑。 （国网新疆电力有限公司信息通信公司新疆乌鲁木齐 830000） 摘要：云计算作为企业核心技术支撑，为企业信息系统提供包括按需供给、快速发布、弹性伸缩、跨域协同计算、故障自愈、开发运维一体化和多租户等能力支撑。本文研究了企业云计算环境下资源调度关键技术，为企业信息系统可靠稳定运行提供支撑。 关键词：云计算环境；资源调度关键技术；研究 随着信息技术的快速发展，云计算得以崛起，云计算提供包括按需供给、快速发布、弹性伸缩、跨域协同计算、故障自愈、开发运维一体化和多租户等功能，特别是在海量数据信息处理方面，云计算主要是新型软件技术，其具备虚拟性以及并行计算等特征，可以对资源信息进行整合调度。 一、云计算 云计算主要是资源信息服务形式的创新与改革，其在互联网在宣传之后被人们所知道。云计算概念体现在两方面，对于狭义方面而言，主要是把互联网当做是根据，依照用户的需要情况获得更多的资源；对于广义方面而言，能够理解成是一种服务交付以及使用的方式，也就是说，经过互联网手段获得相应的服务，此服务的规模比较大，并且具备比较高的可靠性。因此，云计算是资源的整合调度以及管理，并且根据用户的实际需求提供资源服务。云计算是新型的商业计算形式，其可以把计算任务经过分配到资源池当中，而用户能够依照自身的实际需要，得到资源信息处理以及空间储存等方面的服务。 云计算平台根据服务手段进行分析，能够分成三种，分别是公有云、私有云以及混合云，其一，公用云主要是公众所研发的云模式，其是现阶段许多用户所青睐的方式，其是第三方提供商所运转的，能够为用户提供多样性资源，优势条件是成本低且规模大。用户在对资源进行使用的时候，不需要过多的投入，主要是提供商负责运转，其在价格、功能与规模方面的潜力非常大，变成了云计算的主要发展趋势。其二，私有云是企业共享云服务的主要方式，内部成员是云平台的唯一用户，和传统型数据中心进行对比，此模式需要整合多种资源信息，有效降低其架构的繁杂情况。因为企业内部人员对数据信息的管理与控制，在服务质量方面的表现非常突出，有效提升了企业的经营水平。其三，混合云是前两者的有效结合，企业能够依照应用属性的差异性，将其部署在各个云平台当中，并且制定相应的对策，混合云的市场空间比较大。 二、云数据中心 在云计算大环境之下，数据中心主要是虚拟技术的非静态资源库，其构成包含储存、互联网以及计算等方面的资源。在云计算环境下的数据中心，与传统型数据处理以及储存中心不一样，其规模非常大，并且资源信息量也逐步增多。运数据中心肩负着信息储存以及服务等功能，一方面明显提升了数据中心的性能，另一方面也面临着很大程度上的挑战，怎样提升资源的使用效率，有效降低能耗情况，变成了现阶段我国所重视的问题。 多样性的云数据中心组成了云系统，用户的请求主要是数据中心共同实现的，各个数据中心的拓宽性非常好，能够依照业务活动进行有效调整，例如，增减资源信息的数量等。 三、云计算关键技术 云计算主要是随着虚拟技术、管理技术以及储存技术所崛起的，这样的技术在云计算平台的实际运转过程当中占据着非常重要的位置。 （一）虚拟技术 虚拟技术能够有效分离硬件和软件，其包含两方面，一方面其能够把资源分成多个，另一方面也能够实现虚拟资源的有效整合。云计算当中经常使用的模式是一个硬件系统上的多个软件，软件主要有一只调度器展开管理。 （二）分布储存技术 分布储存技术能够保证数据信息的完整性以及可靠性，其系统是由主、块服务器构成的，主服务器只是对元数据进行储存，应用此存储手段能够有效提升系统的质量以及效果，避免出现服务器超载的现象。 （三）数据管理技术 云计算可以对数据集进行处理以及分析，把特定的数据信息挖掘出来，这些问题是云计算继续解决的重点内容所以，数据管理技术显得尤为重要。此技术可以对数据管理方式进行全面优化，保证数据信息的更新以及读取。在此领域当中，一般情况下，使用数据库储存信息内容。 三、云计算环境下资源调度关键技术研究 （一）云计算环境下的资源调度概念 资源调度主要指的是把运输局中心的资源分散到多个云应用当中，其能够全面实现资源利用效率以及时间两方面的目标，其是网格计算的发展，可以对网格计算进行借鉴，但是两种调度办法并不一样，云计算资源调度过程中需要对多方面的因素进行考虑，第一，根据需要提供服务；第二，考虑其成本问题。 传统资源调度指的是在相应规则的指导之下，根据用户进行资源调整，其服务方式是使用计算节点解决用户请求，应该依照资源与业务约束，明确资源和业务之间的关联性。在云计算大环境之下，业务活动的资源需要并不一样，因此，使用科学合理的资源调度手段，可以把业务活动分配到有效的节点当中展开处理，与此同时，保障云计算的功能。 （二）资源调度分类 首先，根据调度方式进行分类，能够分成动态与静态两种，其中静态调动手段主要是把任务根据相应的任务分配到资源节点上展开处理，而动态调度手段依照储存情况明确其方案，并且做好调整工作。 其次，根据任务处理形式进行分类，其能够分成在线以及批处理两种，其中在线调度是系统在得到任务请求的时候，把资源信息调配当做是重要任务。而批处理调度是在事件触发的情况下，把之前得到的任务进行集中处理。
浅谈云计算任务资源调度
INFORMATION TECHNOLOGY 信息化建设摘要：云计算是互联网时代重要的发展成果，同时作为当前全球信息技术经济发展的潮流，正在 对经济增长贡献重要力量。云计算任务资源调度在于处理和研究多服务器同时处理大量任务时的调度 问题，基于QoS如何实现在最短时间内处理最大数量工作任务，提高任务处理效率，优化服务器工作 调度，是云计算处理多任务调度解决的主要问题[1]。 关键词：云计算；任务调度；资源调度；分布式处理 云计算在为使用者或服务者提供高质量服务的同时，还需要保证任务资源处理的公平性[2]。所以如何合理规划服务器个数，如何合理分配资源，如何用更加简便巧妙的算法逻辑提高任务处理效率是云计算处理的核心[3-4]。 本文针对云计算解决大规模，多任务运算问题，论证了从单一服务器到n个服务器同时处理任务的云计算调度过程，模拟仿真云计算调度处理过程。 一、单服务器处理n个任务调度问题 （一）实验仿真模型 服务器1； 任务1，2......n； 当一个服务器服务多项任务时，计算任务等待时间与逗留时间。 （二）数据成员初始化 double arrive_inter //任务到达间隔时间数组 double size[] //任务长度数组 double arrive[] //任务到达时间数组 double start[] //任务开始执行时间数组 double end[] //任务结束时间数组 double wait[] //任务等待时间数组 double stay[] //任务逗留时间数组 （三）任务分配 （a）如果当前时间time[i]大于作业到达时间arrive[i]，则： start[i]=time[i]； time[i]=time[i]+size[i]；//更新当前时间 （b）如果当前时间time[i]小于或等于作业到达时间arrive[i]，则： start[i]=arrive[i]； time[i]=arrive[i]+size[i]； //更新当前时间 （四）任务等待时间wait[i]和逗留时间stay[i]计算 （a）wait[i]=start[i]-arrive[i]；//任务i的等待时间 （b）stay[i]=end[i]-arrive[i]；//任务i的逗留时间 二、n个服务器同时处理多n个任务调度问题 （一）实验仿真模型 服务器1，2......n； 任务1，2......n； 当多个服务器同时服务多项任务时，寻找最小剩余时间的服务器索引。 （二）数据成员初始化 int jobnumber=n；//任务个数 int servernumber=n；//服务器个数 d o u b l e r e m a i n b u s y[]=n e w d o u b l e[s e r v e r n u m b e r]；//存储每个服务器当前执行作业的剩余时间。 （三）求空闲服务器索引（idleindex） int index=-1； 通过for循环，分别判断n个服务器的当前执行作业的剩余时间是否为0，如果有则返回该服务器的index，若无空闲服务器则返回-1。 （四）求最小剩余时间的服务器索引（min_runtime） int min=remainbusy[0]；int index=0； 使min依次和后面的服务器剩余时间比较，返回剩余时间最短的服务器index。 三、未来实际应用 云计算任务调度在未来医疗，GPS定位，交通信号处理等都具有重要意义，如何实现将大规模数据任务分块处理，实现多线程任务调度，减小运算时间，提高运算效率是云计算在未来实际应用中需要解决和提高的重要方面。比如，在人工智能方面的无人驾驶技术，当无人驾驶汽车在行驶过程中遇到前方有障碍物，如何在最短和最安全的时间范围内通过信号处理反馈给汽车是解决问题的关键，这时可利用云计算技术，从多个维度计算汽车与障碍物的距离，通过多个服务器进行高性能计算，从而最大程度减小反应时间，及时反馈给汽车，实现障碍物避让。 四、结语 从调度过程分析可以得出结论，在如何提升云计算服务效率的问题上，重在提升如何减少任务等待时间、逗留时间以及寻找空闲服务器索引和最小剩余时间服务器索引，从而实现模拟任务效率的最高实现，仿真实验验证了从单服务器到多服务器任务分配的过程，所以在处理服务器与任务调度的过程中，需要先分析在哪些方面可以提高处理效率，然后再对其进行深入研究或者算法优化，从而保证运算效率的优先性。H 参考文献 [1]左利云,左立峰.云计算中基于预先分类的调度优化算法[J].计算机工程与设,2012,33(4):1357-1361. [2]苏淑霞.面向云计算的任务调度算法研究[J].安徽大学学报,2014,38(05):24-3. [3]邹永贵,万建斌.云计算环境下的资源管理研究[J].数字通信,2012（4）：39-43. [4]柳兴.移动云计算中的资源调度与节能问题研究[D].2015. （作者单位：河北农业大学） 浅谈云计算任务资源调度 石金梁 杨勇杰 吴玉亭 ◆ 信息系统工程 │ 2019.7.20129