云计算环境下的虚拟机资源分配优化方法的研究

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1、L／云计算环境下虚拟机资源分配优化方法研究摘要云计算是分布式计算发展的重要里程碑。作为一种商业实现，它有着良好的发展前景。基础设施即服务(IaaS)是云计算中的一种重要的服务模式，它借助虚拟化技术将分散在不同空间的海量资源联合成为一个统一的资源池，方便了资源的统一管理和使用。并通过动态租赁的方式向企业和个人用户提供灵活的基础资源服务。在IaaS模式下，所有的资源都是以虚拟机(VM)的形式提供的，为了实现资源的高效利用、降低用户的花费、节省用户的计算时间，需要对虚拟机的分配进行优化。本文在对已有的虚拟机资源分配方法进行研究

2、和分析的基础上，提出了一种云计算环境下的虚拟机分配优化算法并对其进行了建模，具体的工作及创新如下：(1)传统的资源规划方法大多以虚拟机内部的资源分配为主要研究内容，而本文的模型则是以虚拟机作为资源分配的最基本单元，从宏观的角度对资源进行分配。(2)本文所提出的模型，在考虑时间和费用因素的情况下，以费用最小作为主要的优化目标，作用是提供一种虚拟机预留机制。该机制使用户能够获得一定程度的资源供给和使用体验保证，同时提高服务的反应速度，尽量减少资源的临时调度，避免网络冲突的出现，在降低用户花费和缩短响应时间的同时保证快速稳定的

3、服务质量。(3)在建模过程中考虑了用户需求的不确定性因素，并采用正态分布函数对其出现概率进行了模拟，使得模型更符合实际应用情况。模型中引入了响应时间的概念，并将其作为一项重要因素应用到优化过程当中。以响应时间和费用之间的相关性作为出发点来考虑响应时间的影响，当时间与费用相关时，将时间因素的影响转化为费甩值，而当时间与费用不相关时，则将时间因素转化为一项约束条件。在服务过程中，云代理可以根据应用情况的不同为用户选择不同的预留机制。(4)在仿真过程中，采用随机规划中的二阶段随机规划方法对该模型进行了求解。实验结果表明该模型能

4、够对云计算中虚拟机资源分配的实际情况进行有效的模拟，具有较大的潜在商业价值。关键词：云计算；IaaS；虚拟机；响应时间；随机规划II硕1j学化论文AbstractCloudcomputingisanimportantmilestoneinthedevelopmentofdistributedcomputing，asacommercialapplication，cloudcomputinghasgreatdevelopmentprospect．IaaSisanimportantservicemodelsincloudcom

5、puting，itcouldcombinethehugeresourcedispersedindifferentspaceintoaresourcepool，andthusmakesthemanagementandutilizationoftheresourcemoreconvenient．InIaaS，alltheresourcesareprovidedintheformofvirtualmachines(VMs)，andtheoptimalVMplacementalgorithmhastobecarriedoutin

6、ordertoachievehighefficiency,smallcomputingtimeandlOWcost．Inthispaper，analgorithmforVMplacementoptimizationisproposedundertheresearchandanalysisoftheexistingmethods，andacorrespondingmodelisalsobuild．Themainworkandinnovationofthispaperareasfollow：(1)Thetraditional

7、methodsforresourcemanagementaremostlyabouttheinnerVMresourceoptimization，howeverinourmethodthebasicunitofresourceiseverysingleVM，andthemodelconcernsaboutresourcemanagementofmacroapproach(2)Themainobjectofthismodelistoachieveminimumcostandprovideanreservemechanism

8、forresourceaccess，whenconsideringaboutthefactorofcostandtime．Thismechanismcouldofferacertainamountofresourceandensuresomekindofutilizationexperiencetotheusers．