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时间:2018-12-07
《云计算中基于多目标优化的动态资源配置方法》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用,我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后,中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训,熟悉系统的使用和维护。云计算中基于多目标优化的动态资源配置方法 摘要: 目前,云平台的大多数动态资源分配策略只考虑如何减少激活物理节点的数量来达到节能的目的,以实现绿色计算,但这些资源再配置方案很少考虑到虚拟机放置的稳定性。针对应用负载的动态变化特征,提出一种新的面向多虚拟机分布稳定性的基于多目标优化的动态资源配置方法,结合各应用负载的当前状态和
2、未来的预测数据,综合考虑虚拟机重新放置的开销以及新虚拟机放置状态的稳定性,并设计了面向虚拟机分布稳定性的基于多目标优化的遗传算法进行求解。仿真实验结果表明,相对于面向节能和多虚拟机重分布开销的遗传算法,MOGANS得到的虚拟机分布方式的稳定时间是GANN的倍;同时,MOGANS也较好权衡了多虚拟机分布的稳定性和新旧状态转换所需的虚拟机迁移开销之间的关系。 关键词: 云计算;多目标优化;遗传算法;动态资源分配;虚拟机迁移 中图分类号: TP319 文献标志码:A Abstract:为了充分发挥
3、“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用,我们不仅把资源运用于课堂教学,还利用系统的特色栏目开展课外活动,对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用,我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后,中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训,熟悉系统的使用和维护。 Currently,mostresourcereallocationmethodsincloudcomputingmainlyaimtohowtored
4、uceactivephysicalnodesforgreencomputing,however,nodestabilityofvirtualmachineplacementsolutionisnotconsidered.Accordingtovaryingworkloadinformationofapplications,anewvirtualmachineplacementmethodbasedonmultiobjectiveoptimizationwasproposedfornodestabilit
5、y,consideringboththeoverheadofvirtualmachinereallocationandthestabilityofnewvirtualmachineplacement,andanewMultiObjectiveoptimizationbasedGeneticAlgorithmforNodeStabilitywasdesignedtosolvethisproblem.Thesimulationresultsshowthat,thestabilitytimeofVirtual
6、MachineplacementobtainedbyMOGANSistimesaslongasthatofVMplacementgotbyGANN.Meanwhile,MOGANScanwellbalancestabilitytimeandmigrationoverhead. 英文关键词Keywords: cloudcomputing;multiobjectiveoptimization;geneticalgorithm;dynamicresourceallocation;migrationofvi
7、rtualmachine 0引言为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用,我们不仅把资源运用于课堂教学,还利用系统的特色栏目开展课外活动,对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用,我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后,中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训,熟悉系统的使用和维护。 云平台[1]借助于虚拟化技术使得应用资源的动态按需配置成为可能[2-3],可以同时为多个用户提供共享资源池
8、[4],既极大地改善了资源的有效使用,又增加了云服务提供商的收益[5-6]。云环境中的资源分配可以分为两个层次:粗粒度资源分配和细粒度资源分配。粗粒度资源分配是将各应用虚拟机映射到不同的物理节点上,多个应用虚拟机共享同一个物理节点上的硬件资源。粗粒度资源分配解决的是多个应用虚拟机与多个物理节点之间的映射关系[7-8]。细粒度资源分配是在某一物理节点上调整每个应用虚拟机的具体资源配置,细粒度资源配置解决的是确定单一物理节点上的资源在其上不同虚
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