云计算数据中心调度算法研究
云计算中的多任务执行与资源调度优化研究
云计算中的多任务执行与资源调度优化研究引言随着云计算技术的快速发展，多任务执行与资源调度优化成为云计算领域的重要研究方向。
在云计算环境下，大量的任务需要同时执行，而资源的利用效率和任务的性能直接影响到整个云计算系统的性能和用户体验。
因此，如何高效进行多任务执行和资源调度优化成为了一个值得深入研究的问题。
一、云计算中的多任务执行云计算中的多任务执行是指在云计算环境下，将不同的任务分配给云计算平台中的多个计算节点进行同时执行的过程。
多任务执行的主要目标是提高任务的并行度和整体的执行效率。
为了实现多任务的执行，首先需要对任务进行合理的划分和调度。
任务划分是指将一个大任务划分成多个小任务，以提高任务的并行度。
任务调度是指根据任务的属性和资源的情况，将任务分配给不同的计算节点进行执行。
多任务执行的关键问题是任务划分和调度的策略选择。
常用的任务划分策略有静态划分和动态划分。
静态划分是指在任务开始执行之前，将任务划分为固定数量的子任务，并将每个子任务分配给不同的计算节点。
而动态划分是指在任务执行过程中根据资源的利用情况和任务的属性，动态地将任务进行划分和调度。
对于任务调度，主要有基于资源规划和基于任务属性两种策略。
基于资源规划的任务调度方法主要根据计算节点的资源情况进行任务的分配，以实现资源的均衡利用。
而基于任务属性的任务调度方法则根据任务的特点和性能要求进行任务的分配，以提高任务的执行效率和性能。
二、云计算中的资源调度优化资源调度优化是指在云计算环境下，通过合理的资源分配和调度策略，提高资源的利用效率和系统整体的性能。
资源调度优化的核心问题是如何合理地分配和调度云计算平台中的资源。
常用的资源调度策略有负载均衡、动态优化和智能调度等。
负载均衡是指通过均衡不同计算节点的负载，使得系统中的每个计算节点都能够充分利用资源，并提高系统整体的性能。
负载均衡的主要目标是减少资源的浪费和提高任务的响应速度。
常见的负载均衡策略有轮询调度、最少连接调度和最短作业优先调度等。
云计算平台的资源管理与调度研究
云计算平台的资源管理与调度研究1. 介绍云计算平台是一种将计算、存储和网络等资源进行集中管理和分配的技术，提供了便捷的计算、存储和应用服务。
云计算平台的资源管理与调度是保证平台运行高效的关键，它涉及到资源的分配、调度和监控等方面，需要充分考虑资源的利用率、负载均衡和性能等因素。
2. 资源管理资源管理是指如何有效地对云计算平台中的资源进行管理和分配，以满足用户的需求。
首先，需要定义和抽象资源模型，把物理资源（如服务器、存储设备等）虚拟化为逻辑资源，使用户可以按需使用。
然后，通过资源管理系统进行资源的分配和调度，根据用户的需求和系统的负载情况，合理地分配计算、存储和网络资源。
3. 资源调度资源调度是指根据用户的需求和系统的负载情况，动态地将任务分配给最适合的物理资源，以提高系统的资源利用率和性能。
资源调度需要考虑以下几个方面：3.1 负载均衡负载均衡是保证云计算平台的资源利用率的关键。
当平台的负载不平衡时，一些资源可能得到过度分配，而另一些资源可能处于闲置状态。
因此，资源调度应该根据系统的负载情况，合理地分配任务，使系统的负载均衡。
3.2 资源预测与决策资源调度需要根据系统的负载情况和用户的需求，预测未来的负载情况，并做出相应的决策。
例如，当系统的负载较高时，可以通过动态调整资源分配的策略来提高系统的性能；当系统的负载较低时，可以适当降低资源分配的策略，以节省资源。
3.3 任务迁移任务迁移是资源调度的一种常用策略，它可以在不同的物理资源之间移动任务，以实现资源的动态调度和负载均衡。
任务迁移需要考虑任务的迁移代价和迁移目标资源的可用性，以及任务迁移对用户的影响。
4. 资源监控与反馈资源监控是指对云计算平台中的资源进行实时监控，以了解资源的使用情况和系统的负载情况。
资源监控可以通过采集和分析系统的日志和指标来实现。
监控系统可以通过反馈机制，将监控的结果传递给资源管理与调度系统，并根据监控结果进行相应的资源调度策略。
云计算中的资源调度算法的实现与优化
云计算中的资源调度算法的实现与优化云计算作为一种新型的计算模式，提供了强大的计算、存储和网络资源，可以满足不同规模的应用和服务的需求。
然而，随着云计算的快速发展，如何高效地使用和调度这些资源成为了关键问题之一。
资源调度算法在云计算中起着至关重要的作用，它决定了资源的分配和利用效率，直接影响到用户体验和服务质量。
云计算中的资源调度算法主要有以下几种实现方式，包括贪心算法、遗传算法、混合调度算法等等。
这些算法针对不同的场景和问题设计，旨在优化资源的利用效率和整体性能。
首先，贪心算法是一种简单且常见的资源调度算法。
它根据任务的实时需求和资源的可用情况，选择当前最优的资源进行调度。
贪心算法的优势在于实现简单、计算效率高，适用于任务规模较小的场景。
然而，贪心算法的局部最优解策略可能会导致资源利用不均衡和性能波动的问题，对于大规模任务和动态变化的资源需求不够灵活。
为了解决贪心算法的局限性，进化算法中的遗传算法被引入到云计算资源调度中。
遗传算法通过模拟进化过程，逐步改进候选解，从而找到更优的资源调度方案。
遗传算法可以在搜索空间中寻找全局最优解，并且对任务调度的约束条件灵活适应。
然而，遗传算法的计算复杂度较高，需要较长的运行时间和大量的计算资源，不适用于实时调度和高性能要求的场景。
除了贪心算法和遗传算法，混合调度算法是另一个值得探讨的研究方向。
混合调度算法将多种调度策略结合起来，根据任务的特点和环境的变化选择最合适的资源调度方式。
例如，可以结合贪心算法和遗传算法，利用贪心算法快速确定初步调度方案，然后通过遗传算法进一步优化细节。
混合调度算法的优点在于兼顾了不同算法的长处，具有更强的灵活性和适用性。
然而，混合调度算法的实现和参数调优较为复杂，需要权衡各种因素和指标。
在资源调度算法的实现过程中，还需要考虑各种实际因素和约束条件。
例如，考虑到用户的需求变化和系统的实际运行情况，资源调度算法需要具备良好的自适应性和弹性。
云计算的资源调度算法
云计算的资源调度算法云计算作为一种新型的计算模式，已经成为许多企业和个人使用庞大计算资源的首选方式。
然而，随着云计算规模的不断扩大，如何高效地调度和利用云计算资源成为亟待解决的问题。
本文将介绍云计算的资源调度算法，并探讨其在提高资源利用率和性能方面的优势。
一、什么是云计算的资源调度算法是指在云计算环境下，对计算任务和计算资源进行合理配置和分配的一种算法。
通过优化资源的分配和利用，实现高效的计算、存储和网络服务。
二、云计算资源调度算法的分类云计算的资源调度算法主要可以分为以下几种类型：1. 静态资源调度算法：静态资源调度算法在计算任务提交之前就完成了资源的分配和配置。
它通常以静态的方式预先计划任务的分配，不考虑资源利用率的动态变化。
常见的静态资源调度算法有最佳适应算法、最差适应算法等。
2. 动态资源调度算法：动态资源调度算法是根据实时的资源利用率和任务负载情况，动态地调整资源的分配和配置。
常见的动态资源调度算法有最小冲突算法、负载均衡算法等。
3. 混合资源调度算法：混合资源调度算法是将静态资源调度算法和动态资源调度算法相结合，既考虑了资源利用率的静态优化，又兼顾了任务负载的实时性。
常见的混合资源调度算法有回溯搜索算法、遗传算法等。
三、云计算资源调度算法的应用云计算的资源调度算法在实际应用中具有广泛的应用价值，主要体现在以下几个方面：1. 提高资源利用率：通过合理的资源调度算法，可以最大限度地提高云计算的资源利用率。
例如，将负载较重的任务分配给负载较轻的服务器，避免资源浪费和性能下降。
2. 提升系统性能：资源调度算法可以根据任务的特性和资源的性能指标，选择最适合的资源分配方案，从而提升系统的整体性能。
例如，根据任务的计算量和内存需求，将计算密集型任务和内存密集型任务分别分配到对应性能较优的服务器。
3. 实现负载均衡：资源调度算法可以根据任务负载情况，自动调整任务的分布，实现负载均衡。
通过均衡负载，可以避免单个服务器的过载和资源瓶颈问题，提高系统的稳定性和可靠性。
云计算中的虚拟机资源调度算法研究与优化
云计算中的虚拟机资源调度算法研究与优化随着云计算技术的广泛应用，虚拟机资源调度算法在云计算系统中变得越来越重要。
虚拟机资源调度算法的目标是高效地利用云计算系统中的硬件资源，提高系统的吞吐量和性能。
虚拟机资源调度算法主要涉及两个方面的问题：虚拟机的放置和负载均衡。
虚拟机的放置是指将虚拟机分配到物理机上的过程，目标是尽量减少能耗和服务器的数量，同时满足虚拟机的资源需求和用户的请求。
负载均衡是指在虚拟机已放置在物理机上后，如何合理地分配虚拟机的任务负载，使得每台物理机的负载尽量均衡，避免出现资源瓶颈和性能瓶颈。
针对虚拟机资源调度算法的研究和优化，研究者们提出了多种方法和技术。
下面将介绍几种常见的虚拟机资源调度算法及其优化方法。
1. First Fit算法（FF）：该算法是最简单和最常用的虚拟机资源调度算法之一。
它的核心思想是将虚拟机放置到第一个满足虚拟机资源需求的物理机上。
优化方法可以针对资源的有效利用和能耗的减少进行。
例如，可以通过合并低负载的物理机，减少服务器数量，降低能耗。
2. Best Fit算法（BF）：该算法在FF算法的基础上进行改进，它在所有满足虚拟机资源需求的物理机中选择最合适的物理机进行放置。
该算法的优化方法主要集中在负载均衡方面。
例如，可以通过动态迁移虚拟机的任务负载，使得每台物理机的负载尽量均衡。
3. Genetic Algorithm（GA）：遗传算法是一种基于进化的优化方法，它模拟了自然界中的遗传机制。
对于虚拟机资源调度算法，遗传算法可以应用于虚拟机的放置和负载均衡问题。
遗传算法通过进化操作，如选择、交叉和变异，来搜索最优解。
优化方法可以针对遗传算法的参数调优和进化操作进行改进。
4. Ant Colony Optimization（ACO）：蚁群优化算法是模拟蚂蚁觅食行为而提出的一种优化方法。
在虚拟机资源调度算法中，蚁群优化算法可以应用于虚拟机的放置和负载均衡问题。
蚂蚁在放置虚拟机时会根据信息素信息进行选择，而负载均衡过程中则会根据蚂蚁的路径信息进行选择。
云计算环境下的资源调度技术研究
云计算环境下的资源调度技术研究在当今数字化时代，云计算已经成为了信息技术领域的重要支撑，为企业和个人提供了强大的计算和存储能力。
然而，随着云计算应用的不断扩展和用户需求的日益多样化，如何有效地进行资源调度成为了一个关键问题。
资源调度的合理性直接影响着云计算系统的性能、效率和成本，对于提升用户体验和保障服务质量具有重要意义。
云计算环境中的资源具有多样性和动态性的特点。
资源包括计算能力（如 CPU 核心数、内存大小）、存储容量、网络带宽等。
这些资源在不同的时间和任务需求下，其可用性和负载情况会不断变化。
例如，在某些时间段，某些服务器的负载可能很高，而另一些则相对空闲；有些应用需要大量的计算资源，而有些则更依赖存储或网络带宽。
资源调度的目标是在满足用户需求的前提下，实现资源的高效利用和优化配置。
这包括提高系统的整体性能，如减少任务的执行时间和响应时间；降低成本，如减少能源消耗和硬件投入；保证服务质量，如满足用户对资源的最低要求和服务水平协议（SLA）；以及增强系统的可靠性和容错性。
为了实现这些目标，云计算环境下的资源调度技术主要包括以下几个方面：任务分配策略是资源调度的核心之一。
常见的任务分配策略有先来先服务（FCFS）、最短作业优先（SJF）、优先级调度等。
然而，在云计算环境中，这些传统策略往往难以满足复杂的需求。
因此，出现了一些基于预测和智能算法的任务分配策略。
例如，通过对任务的资源需求和执行时间进行预测，提前为任务分配合适的资源，从而提高系统的性能。
资源监控是资源调度的基础。
通过实时监测云计算系统中各个节点的资源使用情况，如 CPU 利用率、内存使用率、网络流量等，调度器能够获取准确的资源状态信息。
基于这些信息，调度器可以做出合理的调度决策。
同时，资源监控还能够及时发现系统中的故障和异常情况，以便采取相应的措施进行处理。
负载均衡技术旨在确保云计算系统中的各个节点负载相对均衡，避免出现某些节点负载过高而另一些节点闲置的情况。
《2024年云服务中基于深度学习的任务调度方法研究》范文
《云服务中基于深度学习的任务调度方法研究》篇一一、引言随着云计算技术的快速发展，云服务已成为现代信息技术的重要组成部分。
在云服务中，任务调度是关键技术之一，其目的是在满足任务需求的同时，优化资源分配，提高系统性能。
近年来，深度学习技术的崛起为任务调度提供了新的思路和方法。
本文将研究云服务中基于深度学习的任务调度方法，以提高任务处理的效率和准确性。
二、研究背景及意义传统的任务调度方法主要依赖于静态规则或启发式算法，这些方法在处理大规模、复杂任务时可能存在效率低下、资源利用率不高等问题。
而深度学习作为一种强大的机器学习方法，能够从海量数据中学习并提取有价值的信息，为任务调度提供更准确的决策依据。
因此，研究基于深度学习的任务调度方法，对于提高云服务性能、优化资源分配、降低系统成本具有重要意义。
三、相关技术及文献综述深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，具有强大的表示学习和特征提取能力。
近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著成果。
在任务调度领域，深度学习也被广泛应用于优化算法、资源分配等方面。
相关研究表明，基于深度学习的任务调度方法能够有效提高系统性能和资源利用率。
四、基于深度学习的任务调度方法本文提出一种基于深度学习的任务调度方法，该方法主要包括以下步骤：1. 数据预处理：收集并整理任务数据和资源数据，包括任务类型、大小、时限等属性以及系统资源的使用情况。
对数据进行清洗和标准化处理，以便用于深度学习模型的训练。
2. 模型构建：采用深度神经网络构建任务调度模型。
模型输入为任务数据和资源数据，输出为任务调度策略。
通过训练模型，使模型能够从数据中学习并提取有用的信息，为任务调度提供决策依据。
3. 模型训练：使用大量历史任务数据对模型进行训练。
通过优化算法（如梯度下降法）调整模型参数，使模型能够更好地适应实际任务调度场景。
4. 任务调度：将训练好的模型应用于实际的任务调度中。
基于大数据分析技术的云计算资源调度研究
基于大数据分析技术的云计算资源调度研究随着云计算的发展，云平台上的资源调度问题也越来越受到关注。
而在云计算中，大数据分析技术的运用也成为了一种趋势。
本文就基于大数据分析技术的云计算资源调度研究展开一番探讨。
一、云计算资源调度的问题在云计算中，资源调度的核心问题在于如何将资源分配给不同的应用程序，以使其能够获得最好的性能。
在传统的云资源调度中，资源的分配通常是基于一定的条件，如CPU或内存等。
而这种方法很难适应大量数据和大规模的系统。
为了解决这样的问题，需要运用大数据分析技术。
二、大数据分析技术与云计算资源调度大数据分析技术是一种用于处理大规模、高维度数据集的计算方法，它可以挖掘数据之间的潜在联系，并提供给云平台上的决策者有关如何有效调度资源的建议。
大数据分析技术通过判断数据集的特征和分布情况，可以对云计算资源进行更为精确的调度。
在云计算资源调度中，大数据分析技术可以帮助实现以下目标：1. 根据应用程序的特征，对云平台上的资源进行优化。
例如，对于一些需要处理大量数据的应用程序，可以为其分配更高速的CPU资源，以提高处理速度。
2. 提高资源利用率。
通过对云平台上的资源进行精确的分析和预测，可以在资源空闲时为其他应用程序分配更多的资源，从而提高资源的利用率。
3. 实现高效的故障预测和恢复。
通过对云平台上的资源使用情况进行分析，可以预测可能出现的故障，并在出现故障时及时恢复。
4. 优化云平台的能源消耗。
通过对云平台上的资源使用情况进行分析，可以优化能源管理，减少不必要的能源消耗。
三、大数据分析技术在云计算资源调度中的应用大数据分析技术在云计算资源调度中的应用非常广泛，以下是一些实际应用示例：1. 预测应用程序的资源需求。
通过分析应用程序的特征和历史使用情况，可以预测未来应用程序的资源需求。
将这些预测结果应用到资源调度中，可以提高资源的利用率和效率。
2. 针对不同的应用程序进行精确的资源调度。
通过分析不同应用程序对资源的需求和使用情况，可以为每个应用程序分配适当的资源。
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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
IBM 云计算调度是建立在虚拟计算资源之上，图-10所示IBM 云计算基础平
台建立在开源Xen虚拟linux平台和Hadoop集群平台之上，采用了IBM Tivoli网络资源监控和WebSphere网络服务。
由此可见其核心的调度是建立在Hadoop Map Reduce框架之上。
2.4HP解决方案
HP很早就开始数据中心的研究工作•下式描述了其数据中心基于成本考虑的
各要素：建筑空间占用成本，供电，制冷，维护成本等。
Cotst_total=Cost_space+Cost_power+Cost_cooli ng+Cost_operati ons （1）
2.5VMWARE解决方案
VMWare成为服务器虚拟化的主要提高商。
虚拟化是提高资源利用效率的有效手段，被众多云计算提供商采用。
其数据中心虚拟机的动态分配管理主要使用使用VMware Infrastructure 3实现，主要特点是体现在虚拟共享，容灾备份等。
将虚拟化优势扩展到远程和分支机构，从而在单一控制点中即可实现以下目标：更加灵活地远程管理每个站点的虚拟机；在中央数据中心托管可远程访问的虚拟机；同时
使用分布式虚拟机和集中式虚拟机。
目前VMWare公司数据中心的工作还侧重在
资源虚拟化，容灾备份等方面。
对于资源的动态调度管理方面考虑较少，主要考虑通过虚拟化提高资源利用率（原则）和动态迁移虚拟机以及容灾备份等。
Vmware通过建立远端服务器群，可实现双中心互备的虚拟化IT架构，在运营端和远端之间启用vReplicator服务，可以实现运营端虚拟机应用实时复制到远端ESX 主机存储，达到异地容灾的目的。
vReplicator针对虚拟机操作，实时监控
虚拟机磁盘文件的数据变化，在完整磁盘数据复制操作完成后，每隔5分钟，自动将两地磁盘数据间的差异数据复制到容灾端，当运营端服务器出现异常中断，服务中断，vReplicator自动将容灾端处于待机状态的备份虚拟机进行Failover操作，备份机数据及设置与源虚拟机完全相同，因此启动后即刻可以接管应用，重新开始对最终用户提供服务。
2.6其它厂家解决方案
以上厂家提供的方案多是建立在私有云上，不开源。
开源的适用于海量信息处
理的Hadoop Map Reduce和小型云计算平台Eucalyptus是两类值得了解的解决方案。
实际上很多前面介绍的厂家包括Google, IBM等都在基础架构上采用了
Map Reduce设计思想.
对于小型云计算平台Eucalyptus的资源调度分配管理目前业界是用监测负载平衡器
日志和检测响应时间要求来进行的。
资源调度管理算法读取实时的负载平衡器日志和计算在每个虚拟机每60秒在集群中的平均响应时间。
当它检测到有任何虚拟机的平均响应时间超过需要的反应时间，它将开启一个新的虚拟机实例或更多新的虚拟机实例来满足需求，相应的也可在系统负载较低时减少虚拟机实例。
3项目研究目标
项目主要针对云数据中心资源调度关键技术进行研究，研究内容包括以下几个
方面：
1）调度策略（Scheduling policies）:是资源调度管理的最上层策略，需要数据中心所有者和管理者界定。
主要是确定当资源不足以满足所有立即需求时的处
理策略；
2）优化目标（Objective functions）:调度中心需要确定不同的目标函数以判断调度的优劣。
根据调研结果，项目拟以性能（响应速度），服务质量，总成本控制（耗能低）等优化目标函数；
3）调度算法：好的调度算法需要按照目标函数产生优化的结果，并且在极短的时间之内，同时自身不能消耗太多资源。
一般来讲调度算法基本都是NP-Hard 问题，需要极大的计算量而且不能通用。
项目主要研究满足项目优化目标条件下的近似优化的调度算法；
4）调度算法的系统架构：与数据中心的基础架构密切相关，目前多是考虑如图一所示的多级分布式体系结构；
5）数据中心资源界定及其相互制约关系：分析清楚资源以及其相互制约关系有利于调度算法综合平衡各类因素；
6）数据中心业务流量特征分析：掌握业务流量特征有助于更加优化调度算法。
4 4项目研究现状:
经过前期的云计算数据中心资源调度系统的调研，目前已经选择开源云计算产品Eucalyptus 作为云环境平台。
Eucalyptus 项目全称是Elastic Utility
Computi ng Architecture for Lin ki ng Your Programs To Useful Systems
由Santa Barbara 大学建立的开源项目，是主要实现云计算环境的弓单性需求的
软件，通过其在集群或者服务器组上的部署，并且使用常见的Linux工具和基本
的基于web的服务。
使用FreeBSD License ，意味着可以直接使用在商业软件
应用中，当前支持的商业服务只是亚马逊的EC2，今后会增加多种客户端接口。
该系统使用和维护十分方便，使用SOAP安全的内部通信，且把可伸缩型作为主
要的设计目标，具有简单易用，扩展方便的特点。
这个软件层的工具可以用来通过配置服务器集群来实现私有云，并且其接口也是与公有云相兼容，可以满足私有
云与公有云混合构建扩展的云计算环境。
当前已经初步完成了EUCA在实验室服务器IBM X3550 服务器上的安装配置，目前进行的工作是对现有云计算调度策略和调度算法的进一步分析，并针设定的数
据中心调度优化目标（性能，服务质量，总成本控制）进行调度算法的设计。
项目组硬件环境:
1、IBM X3550 机架式1U:
Xeon EM64T4-Core Intel Xeon Processor E5420 (2.5 GHz12MBL2 1333MHz80w),
2X 1GB, 300GB ( 3.5 英寸SAS Hot-Swap) HDDC 2, 2 x Giga Ethernet, RAID 1 , Light Path, CD-RW/DVD Combo,电源670V X2 块
2、台式机30台。