云计算平台的成本效用研究

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时间:2018-04-27

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1、云计算平台的成本效用研究摘要云计算是当前IT界的热点技术,不同于以往流行的很多概念,如集群、效用计算、网格计算、SaaS等,云计算的最先出现不是由哪个企业或者研究机构的新技术创新,云计算实例的出现早于云计算概念的提出,它最早出现于一些互联网企业的成功的业务模式中,这些业务模式依托于不同的技术,但是具有相类似的属性,即通过互联网提供大量的廉价的服务。最终这些模式被统一起来,作为云计算的概念被提出。换言之,云计算并不是一个单纯的技术概念,其目前的成功,更大程度上是由于其提供了成功的盈利模式,这一点可以与网格计算的不太成功相对照。这就是本文选择以云计算成本分析作为的研究方向的原因

2、。云计算的存在形式多样,目前成功运营云计算的企业,无论从技术架构,还是应用模式来看,都大相径庭。事实上至今为止,还没有针对云计算的公认的定义。为了理清云计算的概念和模式,本文首先分析了当前的几个有代表性的成功的云计算实例,并进而研究探讨了不同模式云计算所具有的共性,包括带宽、计算资源与低成本,以及作为云计算技术保障的虚拟化技术。云计算的共性最终将体现在成本效用上。随后本文探讨了不同云计算类型的成本构成,云成本的构成因企业和云计算类型而异,本文着重于IaaS云计算类型进行研究,是因为相比于其它云计算类型,IaaS更为标准化,对其的成本分析更可行也更有意义。用户有意愿选择云计算

3、平台是云计算成功的基础,本文分析了推动用户从传统数据中心转向云计算的根本动力—包括对云计算与传统数据中心的成本对比,以及云计算的弹性成本优势的论述。接着转换视角,从云运营商的角度,分析如何才能使本企业的云平台在成本方面能吸引到用户。基于此思路,本文进而探讨了云计算平台的成本构成,并选定硬件整体拥有成本下CO为成本分析的重点。为了对差异化的资源进行度量,本文提出了计算资源标准化的概念。在对成本构成进行了详细分析后,本文给出了成本公式。在资源标准化和成本公式的基础上,本文进而给出了云计算平台的成本效用函数。并以云平台中最基本的计算资源CPU为例,结合成本公式和成本效用函数,给出

4、了最大化成本效用的计算资源方案。最后,分析论述了用于提升云计算平台成本效用的技术方案。通过ACPI,IPMI、以及虚拟化技术,实现计算资源精细化管理。通过资源的精细化管理以及自动负载分配技术,进一步降低云计算平台成本,提升成本效用。关键词:云计算成本效用精细化管理COSTUTILITYRESEARCHOFCLOUDCOMPUTINGABSTRACTCloudComputingisanewpopularITconcept.Differentfrommanyformerpopularconcept,suchascluster,utilitycomputing,gridcompu

5、ting,SaaSetc,cloudcomputingisnotanewtechnologyinventedbysomeenterpriseorinstitute.Cloudcomputinginstanceisearlierthantheconceptofthephrase.Itatfirstappearedinsomeinternetcompany'ssuccessfulbusinessmode.Theydependondifferenttechnologybuthavesimilarattribute一deliveramassofcheapservicesthroug

6、hinternet.Finallytheyaregatheredtogetherandraisedasanewconcept.Inotherword,althoughcloudcomputingisarchitectedonSaaS,virtualizationanddistributedstoragetechnologies,itisalwaysnotasimpletechnicalconcept.It'ssuccessisnowmainlydependedonitprofitablebusinessmode,contrastingthenotsosuccessofgri

7、dcomputing.Thisisthereasonwhytochoicecloudcomputingcostanalyzingastheresearchdirectioninthispaper.Cloudcomputingisvariable.Differentvenderhasdifferenttechnicalarchitectureandusagemode.Thismadecloudcomputinglooksconfusing.Infact,itisstillnotwelldefinednow.Inord

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