计算机学报
計算機學報
계산궤학보
CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS
2013年
2期
252-262
,共11页
云计算%资源调度%虚拟机放置%拉格朗日松弛%次梯度算法
雲計算%資源調度%虛擬機放置%拉格朗日鬆弛%次梯度算法
운계산%자원조도%허의궤방치%랍격랑일송이%차제도산법
随着云计算和虚拟化技术的发展,为云资源管理提供了一种更高层次的调度选择:一个作业不再只能分配到一台物理机上,而是可将一台或多台物理机的计算资源虚拟化成一台虚拟机来运行该作业.根据作业需要,高效分配定量的物理资源放置虚拟机,是决定云系统性能的关键因素,即云资源调度问题实质就是一个虚拟机和物理机之间的映射问题.文中借鉴网络效用最大化模型,提出了一种云资源调度模型——云效用最大化(Cloud Utility Maximization,CUM)模型,与传统调度模型相比,目标函数不再是最小化最大完工时间,而是以达到效用最大为调度目标,可以充分提高用户的满意程度.通过求解CUM优化问题得到最优的虚拟机和物理机映射关系.设计了针对该模型的分解优化算法——简化次梯度算法求解拉格朗日对偶问题,证明了该算法可以获得原始模型问题的最优解.仿真实验表明算法可行且具有良好的收敛特性,并给出了CUM模型在真实云环境下的应用场景.
隨著雲計算和虛擬化技術的髮展,為雲資源管理提供瞭一種更高層次的調度選擇:一箇作業不再隻能分配到一檯物理機上,而是可將一檯或多檯物理機的計算資源虛擬化成一檯虛擬機來運行該作業.根據作業需要,高效分配定量的物理資源放置虛擬機,是決定雲繫統性能的關鍵因素,即雲資源調度問題實質就是一箇虛擬機和物理機之間的映射問題.文中藉鑒網絡效用最大化模型,提齣瞭一種雲資源調度模型——雲效用最大化(Cloud Utility Maximization,CUM)模型,與傳統調度模型相比,目標函數不再是最小化最大完工時間,而是以達到效用最大為調度目標,可以充分提高用戶的滿意程度.通過求解CUM優化問題得到最優的虛擬機和物理機映射關繫.設計瞭針對該模型的分解優化算法——簡化次梯度算法求解拉格朗日對偶問題,證明瞭該算法可以穫得原始模型問題的最優解.倣真實驗錶明算法可行且具有良好的收斂特性,併給齣瞭CUM模型在真實雲環境下的應用場景.
수착운계산화허의화기술적발전,위운자원관리제공료일충경고층차적조도선택:일개작업불재지능분배도일태물리궤상,이시가장일태혹다태물리궤적계산자원허의화성일태허의궤래운행해작업.근거작업수요,고효분배정량적물리자원방치허의궤,시결정운계통성능적관건인소,즉운자원조도문제실질취시일개허의궤화물리궤지간적영사문제.문중차감망락효용최대화모형,제출료일충운자원조도모형——운효용최대화(Cloud Utility Maximization,CUM)모형,여전통조도모형상비,목표함수불재시최소화최대완공시간,이시이체도효용최대위조도목표,가이충분제고용호적만의정도.통과구해CUM우화문제득도최우적허의궤화물리궤영사관계.설계료침대해모형적분해우화산법——간화차제도산법구해랍격랑일대우문제,증명료해산법가이획득원시모형문제적최우해.방진실험표명산법가행차구유량호적수렴특성,병급출료CUM모형재진실운배경하적응용장경.
