基于离散事件系统的云资源分配优化控制

被引:3
作者
胡芹
刘富春
机构
[1] 广东工业大学计算机学院
关键词
云资源分配; 离散事件系统; 资源包; 资源利用率;
D O I
暂无
中图分类号
TP393.07 [];
学科分类号
摘要
如何对资源进行合理有效的分配一直是云计算领域的热点问题.由于传统的云资源分配算法不能有效屏蔽底层硬件资源的异构化以及不同层的云服务类别,本文提出一种多参数资源打包的方法,构建出基于离散事件系统的云资源分配控制模型,并给出了合理的资源分配算法.算法通过计算服务器端各资源包容量参数与客户端资源需求量参数的贴近度来定义资源分配事件,并对事件发生与否的状态实行分层控制,最终使得整个资源分配系统到达可接受状态.实验表明,基于离散事件系统的云资源分配模型,能够保证在可接受状态下,不仅每个用户的资源请求能够得到合理的分配,且能实现云资源利用率最大化.
引用
收藏
页码:29 / 35
页数:7
相关论文
共 11 条
[1]   基于蚁群模拟退火算法的云环境任务调度 [J].
张浩荣 ;
陈平华 ;
熊建斌 .
广东工业大学学报, 2014, 31 (03) :77-82
[2]   云环境中面向随机任务的用户效用优化模型 [J].
唐卓 ;
朱敏 ;
杨黎 ;
唐小勇 ;
李肯立 .
计算机研究与发展, 2014, 51 (05) :1120-1128
[3]   云计算下的多源信息资源云体系及云服务模型研究 [J].
王笑宇 ;
程良伦 .
计算机应用研究, 2014, 31 (03) :784-788
[4]   云计算环境下面向数据密集型应用的数据布局策略与方法 [J].
郑湃 ;
崔立真 ;
王海洋 ;
徐猛 .
计算机学报, 2010, 33 (08) :1472-1480
[5]   基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法 [J].
华夏渝 ;
郑骏 ;
胡文心 .
华东师范大学学报(自然科学版), 2010, (01) :127-134
[6]   基于MPI的并行蚁群算法的研究与实现 [J].
刘东 ;
常静 ;
魏文红 ;
赵洁 .
广东工业大学学报, 2008, (01) :38-42
[7]  
云环境下基于蚁群算法的资源调度策略研究[D]. 张浩荣.广东工业大学. 2014
[8]  
基于模拟退火的蚁群算法求解网格任务调度问题[D]. 姜晓涛.安徽大学. 2012
[9]  
云计算[M]. 电子工业出版社 , 刘鹏, 2010
[10]   Cloud Computing Gives Emerging Markets a Lift [J].
Murugesan, San .
IT PROFESSIONAL, 2011, 13 (06) :60-62