云平台资源优化调度报告
云计算中的资源调度算法研究与性能优化
云计算中的资源调度算法研究与性能优化随着云计算技术的快速发展与广泛应用，资源调度算法成为了云计算领域中一个重要的研究和优化方向。
资源调度算法的设计和实现，对云计算系统的性能和效果起着至关重要的作用。
本文将探讨云计算中的资源调度算法的研究现状，并介绍一些优化方法以提升系统性能。
资源调度算法是云计算系统中实现资源分配和任务调度的关键组成部分。
它的目标是在满足用户需求的前提下，合理分配云计算平台上的资源，提高系统性能和资源利用率。
传统的资源调度算法主要关注静态资源分配，而随着云计算规模的不断增加和用户需求的多样化，静态调度已无法满足实时性、灵活性和效率的要求。
因此，研究者们开始关注动态资源调度算法的设计与优化。
动态资源调度算法是根据云计算平台上资源的实时状态和用户的需求来动态地分配和调度资源。
其中，虚拟机调度算法是一种常用的资源调度算法。
虚拟机调度算法根据虚拟机实例的性能需求、资源使用情况和约束条件，将虚拟机合理地调度到物理主机上。
基于这一算法的研究，可以有效提高系统的性能与资源利用率。
为了提高云计算资源调度算法的性能，研究者们从不同的角度提出了一系列的优化方法。
一种常见的优化方法是基于遗传算法的资源调度优化。
遗传算法是一种借鉴自然界生物进化思想的优化算法，通过模拟优胜劣汰的机制进行资源调度的优化和决策。
另一种优化方法是基于模拟退火算法的资源调度优化。
模拟退火算法是一种通过模拟金属退火过程寻找最优解的随机优化算法，可以有效应用于资源调度的问题。
此外，还有一些基于机器学习和人工智能的优化方法，通过对大量真实数据进行学习和挖掘，来提升资源调度的性能和效果。
除了优化方法的研究，资源调度算法的性能评估也是一个重要的研究方向。
性能评估是为了衡量资源调度算法在不同场景下的性能指标，以便选择最佳的算法。
常见的性能指标包括任务执行时间、资源利用率、系统吞吐量和能耗等。
通过全面的性能评估，可以找到最合适的资源调度算法，提高系统的性能效果。
云平台资源优化调度报告
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。
项目资源调度工作总结汇报
项目资源调度工作总结汇报
尊敬的领导和各位同事：
我很荣幸能够在这里向大家总结汇报我们项目资源调度工作的
情况。
在过去的一段时间里，我们团队经过不懈努力，取得了一些
显著的成绩，同时也遇到了一些挑战。
在此，我将对我们的工作进
行总结和分析，希望能够得到大家的支持和建议。
首先，我想回顾一下我们的工作成果。
在过去的几个月里，我
们团队成功完成了多个项目的资源调度工作，确保了项目的顺利进行。
我们通过合理的资源分配和调度，提高了项目的效率和质量，
有效地控制了成本，并且及时解决了项目中出现的一些问题和风险。
我们的工作得到了客户和合作伙伴的一致好评，为公司赢得了良好
的声誉。
然而，我们也面临着一些挑战。
在资源调度过程中，我们发现
了一些问题，比如资源利用率不高、资源冲突等。
这些问题影响了
项目的进展，需要我们进一步改进和优化资源调度的方式和方法。
同时，随着项目规模的扩大，我们也需要更多的资源来支持项目的
进行，这对我们的资源调度工作提出了新的挑战。
我们将继续努力，
不断改进我们的工作，以应对这些挑战。
在未来的工作中，我们将继续加强团队协作，优化资源调度流程，提高资源利用率，及时解决项目中出现的问题，确保项目的顺利进行。
同时，我们也将加强与其他部门的沟通和协作，共同解决资源调度中的问题，为公司的发展贡献力量。
最后，我希望得到大家的支持和帮助，共同努力，为公司的发展做出更大的贡献。
谢谢大家！
此致。
敬礼。
移动云计算中的资源优化与调度
移动云计算中的资源优化与调度随着科技的不断发展，移动互联网的应用越来越普及，移动云计算也成为了新的热点。
移动云计算将智能手机等移动设备当做计算及存储的节点，让用户随时随地都可以享受到实时、高效、安全的云服务。
但是在移动云计算的发展中，资源优化与调度成为了一个重要的问题。
如何让有限的资源更加充分利用，提高移动云计算的效果，已成为业内人士共同关注的问题。
一、移动云计算资源使用的问题在移动云计算中，资源的使用对于应用的运行效率和用户满意度有着至关重要的影响。
当前的资源利用率较低的问题包括：1.资源分配不合理。
在新能源汽车领域，“针对电池、动力总成等核心零部件的研发、生产往往要花费大量的金钱和时间。
一款车研发生产从立项到交车发正常财务佩，且仍需企业进行销售” ，开发人员对计算资源的不合理分配，可能导致某些部分资源闲置，而另一些部分只是基本上只是在闲置的时候使用。
2.应用程序管理不当。
有些应用不仅启动过慢，而且会拖垮整个移动设备，甚至会导致应用的崩溃或设备反应不灵敏。
这可能源于移动设备应用程序本身产生的一些问题，或者开发人员没有足够的了解来维护设备和应用程序。
因此，为了提高资源的利用率，必须采取有效的资源优化和调度机制来解决这个问题。
二、资源优化与调度的方法在移动云计算的运行中，资源优化和调度技术是必不可少的。
它们可以根据不同的场景，选择不同的策略来提高资源利用率。
1. 利用虚拟机技术实现资源优化虚拟机技术是一种建立在物理层之后的抽象层，它可以模拟出一个或多个隔离的操作系统。
虚拟机技术可以有效使用已有的硬件资源，如 CPU、存储、操作系统等，最大限度地提高了资源利用率；同时还可以实现资源的动态切换，并且保证用户数据的安全。
因此，在移动云计算中使用虚拟化技术来进行资源的管理是一个不错的选择。
2. 资源调度算法移动云计算给资源调度算法带来了新的挑战。
传统的调度算法不适用于移动设备，因此，需要发展一些新的调度算法来适应这个领域。
云计算环境中的虚拟机资源调度与优化方法
云计算环境中的虚拟机资源调度与优化方法云计算已经成为现代计算领域的重要发展方向之一。
随着越来越多的组织和企业将自己的业务迁移到云平台上，云计算的资源调度和优化问题变得越来越复杂。
其中，虚拟机资源调度与优化是云计算环境中的关键问题之一。
虚拟机资源调度是指将虚拟机分配到物理机上，以实现资源的高效利用和任务的快速响应。
在云计算环境中，存在多个用户和多个任务同时竞争有限的计算资源，因此虚拟机资源调度必须考虑多个因素。
首先，虚拟机资源调度需要考虑用户的需求和服务级别协议（SLA）。
不同用户的需求不同，一些用户对响应时间有较高要求，而另一些用户对成本更为敏感。
因此，资源调度策略应该能够根据用户的需求优化资源分配和调度决策。
其次，虚拟机资源调度需要考虑物理机的负载情况。
在云计算环境中，物理机的负载情况随时可能发生变化。
资源调度策略应该能够实时监测物理机的负载情况，并根据需要动态调整虚拟机的分配。
另外，虚拟机资源调度还需要考虑资源利用率和能源效率。
云计算环境中的资源是有限的，因此资源调度策略应该能够最大限度地提高资源利用率，减少资源的浪费。
与此同时，为了降低能源消耗和环境影响，资源调度策略还应该能够优化物理机的能源利用效率。
针对上述需求和问题，研究人员提出了许多虚拟机资源调度与优化方法。
以下将介绍几种常见的方法。
第一种方法是基于遗传算法的虚拟机资源调度与优化方法。
遗传算法是模拟生物进化过程，通过交叉、变异和选择等操作优化解的搜索过程。
在虚拟机资源调度中，遗传算法可以根据用户需求、物理机负载和资源利用率等因素进行全局优化，找到最优的资源分配方案。
第二种方法是基于负载预测的虚拟机资源调度与优化方法。
通过分析历史负载数据和预测算法，可以预测未来一段时间内的系统负载情况。
在资源调度过程中，可以根据负载预测结果进行虚拟机的分配和调度，以实现资源的均衡利用和响应时间的最小化。
第三种方法是基于机器学习的虚拟机资源调度与优化方法。
云计算中的资源调度与性能优化技术研究
云计算中的资源调度与性能优化技术研究云计算是一种基于互联网的计算模式，是当前IT发展的趋势之一。
在云计算模式下，计算资源和服务都被分为若干层级，可以根据用户的需求进行按需分配。
云计算的这种灵活性和可扩展性，使得其在企业和个人中都得到了广泛应用。
然而，云计算中的资源调度和性能优化问题也成为云计算发展中不可忽视的问题之一。
资源调度是指在云计算环境中，根据用户需求和系统资源的特性，对系统中的资源进行动态调整和分配的过程。
资源调度的目标是实现最优的资源利用率和服务质量，并且保证服务的可用性和稳定性。
在实现这样的目标过程中，需要考虑任务的负载和系统的容量，以实现系统资源的动态管理和负载均衡。
云计算中的资源调度问题主要有以下几个方面：首先，对于云计算环境中海量的数据和任务，要求对系统资源进行动态平衡调度。
在这种情况下，需要建立一套全面的资源管理机制，包括资源监控、负载均衡、任务调度和容错处理等方面的机制。
其次，云计算系统是由多个独立的节点组成的，节点之间会产生资源冲突和竞争。
因此，在进行资源调度时，需要确保节点之间的数据同步和调度的有效性。
再次，云计算的资源调度需要考虑不同的应用程序和服务质量要求。
在这种情况下，需要对不同的业务场景进行细致的调度配置，以保证系统资源的可靠、安全和高效性。
最后，在资源调度过程中，需要对云计算系统中的响应时间、速度和质量进行实时监控和诊断。
这样能够通过实时监控和数据分析，及时优化系统的资源调度策略，从而达到最优状态。
性能优化是指根据用户需求和操作流程，对云计算系统中的各种任务进行优化和改进的过程。
其目的是提高各个服务和应用程序的响应速度和可用性，提升系统的性能和用户体验。
云计算中的性能优化问题主要有以下几个方面：首先，对于大规模并发访问和处理任务的情况，需要尽可能减少数据传输和计算时间，从而提高系统的响应速度和效率。
其次，针对不同的服务类型和应用程序，需要对服务和应用程序进行详细的性能测试，以便及时发现和解决问题，提高系统的可用性和鲁棒性。
云计算平台中的资源管理与任务调度优化
云计算平台中的资源管理与任务调度优化引言：随着云计算技术的快速发展，越来越多的企业和个人选择将其应用于各种业务场景中。
云计算平台作为一个灵活可扩展的基础设施，需要高效地管理和调度资源，以满足用户的需求，并提供高质量的服务。
本文将探讨云计算平台中资源管理和任务调度优化的相关内容。
一、资源管理1. 资源分类与分配在云计算平台中，资源包括物理资源（如服务器、存储设备等）和虚拟资源（如虚拟机、容器等）。
合理的资源分类与分配是资源管理的基础。
首先，平台需要根据用户的需求将资源进行分类，如按照计算能力、存储容量、网络带宽等指标进行划分。
然后，根据用户的请求，将合适的资源分配给用户，以满足其业务需求。
2. 资源状态监控与调整为了保证云计算平台的高可用性和高性能，资源的状态需要得到实时监控，并及时进行调整。
对于物理资源，可以通过监控硬件设备的使用率、故障率等信息，及时进行维护和替换。
对于虚拟资源，可以通过监控其使用率、负载情况等信息，动态调整资源的分配，以避免资源浪费或过载。
3. 资源动态迁移与负载均衡资源的动态迁移和负载均衡是云计算平台中的关键技术，可以提高资源的利用率和系统的性能。
通过资源动态迁移，可以根据资源的负载情况将运行中的虚拟机或容器迁移到其他设备上，以实现资源的均衡利用。
负载均衡算法则根据资源的负载情况，将用户的请求分发到不同的节点上，以避免资源过载导致的性能下降。
二、任务调度优化1. 任务调度算法任务调度算法是云计算平台中任务调度的关键技术，直接影响系统的性能和用户的体验。
常见的任务调度算法包括静态调度和动态调度。
静态调度将任务的调度决策提前确定，适用于资源需求固定的任务。
动态调度根据实时的资源状态和任务需求，动态选择最合适的资源进行调度，适用于资源需求变化较大的任务。
2. 考虑任务特性与约束不同的任务具有不同的特性和约束条件，如任务的计算需求、存储需求、耗时约束等。
在任务调度优化中，需要综合考虑任务的特性和约束，选择合适的资源并进行任务调度。
数据库云服务平台的优化与资源调度
数据库云服务平台的优化与资源调度随着云计算技术的不断发展和数据库的普及应用，数据库云服务平台在企业信息化建设中扮演着至关重要的角色。
然而，随着用户规模的扩大和数据量的增加，数据库云服务平台也面临着一系列挑战和问题。
如何优化数据库云服务平台的性能，并实现资源的合理调度，成为了当前亟待解决的难题。
首先，优化数据库云服务平台的性能是提高用户体验的关键。
数据库云服务平台的性能直接影响到企业业务的处理速度和效率。
为了提升性能，可采取如下措施：一是优化数据库的设计和结构。
通过合理设计和优化数据库的表结构、索引和字段等，以减少数据库查询时的IO负载和数据存储空间，提高数据库的读写效率。
二是采用分库分表技术。
通过将数据库按照业务特点和数据访问频率划分为多个库和表，可以减少数据库的负载和提升查询效率。
同时，引入数据分片技术，将大表切分为多个小表，提高数据的并发访问能力。
三是采用缓存技术。
将数据库常用的查询结果缓存在内存中，可以有效降低数据库的读取压力，加快业务处理速度。
常用的缓存方案包括Redis和Memcached等。
其次，合理调度数据库云服务平台资源是实现资源高效利用的关键。
数据库云服务平台通常包括多个服务器和存储设备，如何合理调度这些资源，提高数据库的处理能力和稳定性，是云服务平台管理者需要面对的问题。
以下是一些常用措施：一是采用负载均衡技术。
通过负载均衡器将数据库请求均匀地分发到多个数据库服务器上，以避免单点故障和提高数据库的并发处理能力。
二是采用故障转移和备份机制。
在数据库云服务平台中，通过故障转移和备份机制，可在某个数据库服务器发生故障时，自动将业务转移到其他正常的服务器上，从而实现高可用性和数据的持久性。
三是采用资源监控和动态调整。
数据库云服务平台需要实时监控数据库服务器的资源利用率和性能指标，并根据实际情况进行动态调整。
例如，当某个数据库服务器的负载过高时，可自动将部分业务转移到其他空闲的服务器上，以保证其正常运行和高效利用。
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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和总结。
云资源调度技术是云计算中的关键技术，通过对资源的动态可伸缩调度来满足负载峰谷对资源的需求进行动态分配，从而提高整体资源的利用率，这对云数据中心具有十分重要的意义。
在弹性云服务的领域中，亚马逊EC2采用了以虚拟机为单位的粗粒度的方法，根据用户需求来增减运行的虚拟机数量，从而达到及时响应负载变化的目的。
通过此方法能够满足负载自适应的虚拟资源伸缩能力，但是，以虚拟机为最小伸缩单位的调度方式，存在着一定程度上的资源耗费。
针对上述调度方式所存在的缺点，涌现出了一些关注于细粒度的动态虚拟资源伸缩模式的学术研究。
ZHAO Weiming[2]等人通过预估每台虚拟机的内存使用量，然后据此来自动调整没存分配大小，从而提高内存资源的使用率，但其中仅考虑了单一资源的分配方式。
考虑CUP、内存和网络带宽三种资源的综合优化分配，ZHOU Wenyu[3]等人提出了一种应用无关的负载均衡机制，通过实时监控物理机和虚拟机的各项资源使用情况，从而及时调整资源分配。
云计算统一并提供了在不同地域站点资源共享的能力。
云资源调度重点就是要找到资源-负载最佳匹配，这是一个繁琐的任务。
在已有文献中，很少有关于云负载能源、成本和时间约束的高效资源调度策略报告。
Singh S[4]等人提出一个高效的云负载管理框架，通过K-means，基于所分配的权重和它们的QoS需求对云负载确定、分析和集群。
基于不同的调度策略和它们相应的算法完成进一步的调度。
通过CloudSim工具包中现有的调度策略对该算法的性能进行评估。
实验结果表明相比于现有的算法，所提出的框架在能量消耗、执行成本和执行时间在不同的云负载中都能得到较好的结果。
在云环境下，由于资源利用不足而产生的能源消耗，占实际能源消耗相当大的部分。
从本质上来说，在一个资源分配策略中，提高资源的利用率也就能够更好的提高能源效率。
针对这一点，在云环境下，通过虚拟化技术可以很容易的将任务进行合并，通过任务合并来有效提高资源利用率，从而降低能耗。
Lee Y C[5]等人提出了两种能源意识的任务整合探讨方案，其目的是最大限度地提高资源的利用率，并明确的考虑到活跃和闲置两个状态下的能耗。
在该方案中，在不影响任务执行性能的前提下，将每个任务分配给能耗最小的资源上。
其实验结果表明，文献中所给出的方案在节能方面存在优越性。
在节能方面的研究中，加州伯克利大学RAD[6]实验室提出了一种关于Mapreduce优化的研究方案，方案提出了基于统计学原理的负载生成框架，通过生成的负载来评估设计的决策，这些决策包括：资源的扩展、调度、重组等[6]。
他们的研究结果表明，当Mapreduce的任务到达时，并不立即进行处理，而是将任务进行排队，用批处理的方式来完成这些任务。
在一队的任务到来的间歇期间内整个cluster可以关掉，从而达到节能的目的。
但是，这样的调度机制必须要求批处理间隙时间要比关闭和开启cluster的时间要足够长，同时需要合理的控制批处理间歇时间的长短，时间太短会导致队任务无法到达，而时间太长则会影响Mapreduce的结果。
云数据中心部署了大量的虚拟机，由于不同的虚拟化平台采用了不同的虚拟化技术而导致了虚拟资源的异构性，同时用户需求规格不一致以及云数据中心物理机规格不一致，而使得云数据中心的众多物理机的负载均衡成为一个难点。
在常见的静态负载均衡算法应用中，在Eucalyptus平台采用轮询（RR）调度算法，将虚拟机按照顺序分配到不同的物理机上，实现负载均衡[7]。
该算法的最大优点就是简单易实现，但由于物理机和虚拟机配置具有差异性，负载均衡的效果并不理想。
而加权轮询（WRR）算法用相应的权值表示服务器的处理能力，权值较大的会被分配给较多的请求，该算法被用于Vmware资源负载均衡中[8]。
由于云计算中的资源是付费使用的，而其费用的开销主要体现在使用时间上，因此对资源调度的研究在满足QoS或者SLA的前提下，尽可能的缩短任务完成时间，提高资源利用率。
在已提出的Min-Min[9]，Max-Min[10]等算法的基础上，周舟[11]等人提出了一种新的调度算法Min-Max，通过将大任务和小任务进行绑定，缩短了任务执行时间，同时改善了负载均衡问题，从而提高了整体资源利用率。
但是所提出的算法中并未考虑资源价格的问题。
2.研究目标、研究内容及已解决的关键问题2.1.研究目标（1）提高虚拟化资源的分配、调配和服务能力，根据所检测到的云应用服务对云资源的需求情况，及时回收或者重新调度、分配云系统资源，保证SLA 需求。
（2）提高虚拟化管理的资源规模伸缩能力。
云系统能够根据应用服务的资源需求、不同时段的资源使用量以及资源成本等，合理的分配云资源。
（3）提高虚拟化资源管理的可控性与可迁移性。
管理员可将云系统资源灵活分配给相应用户与硬件设备，并采用最优化算法提高云资源迁移与分配的效率，防止时间延迟与服务效率下降。
（4）通过资源虚拟化管理与调度，提高云平台运营效率并降低云系统电能消耗，实现经济、低碳的运营目标。
2.2.研究内容（1）云资源调度优化策略研究。
云计算环境下的资源调度是一个NP完全问题。
它以提高系统的整体性能，以及减少总的执行时间、资源消耗等为调度目标，按照制定的资源分配策略，将任务发送到对应的资源节点上有序执行，以期得到更好的分配方案。
在进行云资源分配的过程中，①对云资源中的虚拟资源动态伸缩模型进行研究。
达到虚拟资源弹性分配的目标，使其能够根据用户需求动态的分配资源，既能够满足用户负载高峰期的资源需求，又能降低用户负载低谷期的资源耗费。
②对虚拟机的动态迁移算法进行研究。
由于物理资源具有异构性强，规模大的特点，而导致云数据中心内物理机之间的负载不均衡，资源利用率较低，通过采用虚拟机动态迁移机制，将较高负载的物理机和较低负载的物理机上的虚拟机迁移到最佳负载的物理机上，达到负载均衡，提高系统资源利用率，同时在保证系统性能的前提下关闭部分物理机，能够降低系统能耗。
③对任务优化调度算法进行研究。
云资源分配实际上就是将各个云用户应用服务中的任务分配到异构的资源上，其最终目标就是以最优的资源分配策略实现最优的任务处理过程。
任务分配就是指将各个并行执行的任务分配到具体的资源上。
在降低任务执行时间的前提下，考虑云资源成本因素，对云资源下的任务调度算法进行研究，达到缩短任务执行时间，降低资源耗费的目标。
（2）云资源管理调度系统研究在云计算环境中，通过虚拟化技术，可将云资源划分为物理资源层、虚拟化资源层以及应用服务资源层，通过资源管理调度平台来对云资源进行管理和调度，从而满足用户服务需求。
云平台上的资源管理与调度的内容主要涉及云基础设施系统资源、云应用服务资源以及云网络系统等方面的内容，其具体可分为对云基础设施物理设备、云计算资源、云存储资源以及云数据中心内部网络等部分系统资源的管理与调度。
通过从安全性、高效性、可控性以及经济性等方面，来对云资源管理与调度的优化进行研究。
2.3.已解决的关键问题（1）指定云资源管理调度系统性能指标在一个云计算系统中，各用户对云计算服务有其各自的需求。
云资源管理调度系统在保证系统整体性能的前提下，根据用户任务具体的需求，为用户提供匹配的调度决策。
在调度系统中，一个优化的调度算法需要考虑成本、资源利用率以及负载均衡等性能因素。
（2）提高弹性化管理、调度性能云环境下，用户服务资源需求与分配始终处于动态环境中，对云资源（计算资源、存储资源及网络资源）的管理与分配的准确、合理、适用、经济性，是保证云用户服务质量与云资源安全、可靠、经济的前提。
云资源调度系统采用动态资源分配算法能够根据资源负载的动态变化过程，合理的增加或减少云资源，保证用户服务性能的同时也能够减少资源的闲置与浪费。
（3）提高资源负载均衡在云资源调度的过程中，由于用户需求的多样、动态变化以及服务器的资源异构性会导致数据中心出现负载不均衡的情况，致使一部分物理机的负载过重，效率降低，而另一部分则负载较轻而处于空闲状态。
这些问题会造成云资源大量的浪费和损失。
通过对云数据中心的资源调度过程进行优化，根据资源节点负载区间进行约束，来平衡物理机之间的负载以提高资源利用率以及系统整体性能。
（4）增强资源管理与调度安全性在云资源管理、调配中，保证云资源管理与调度模块的安全性。
利用资源监测模块来监测云数据中心资源状态，当云平台调度模块出现故障时，将因故障而停止的管理、调度任务快速迁移到其它管理节点，保证资源调度管理的不间断性。
3.研究方案3.1.云资源调度优化策略云资源调度的目标是实现云上资源的合理调度，即当用户发送资源请求时，系统能够根据资源调度算法为用户分配相应资源，既要满足用户服务质量需求，又能提高云数据中心的资源利用率，降低运行成本。