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基于蝙蝠算法的云计算资源分配研究

优先出版计算机应用研究第32卷

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基金项目：国家自然科学基金项目资助项目(61170135)

作者简介：金伟健(1982-)，男，浙江义乌人，讲师，硕士研究生，主要研究方向为计算机网络安全、云计算；王春枝(1963-)，女，湖北武汉人，教授，博士，主要研究方向为计算机网络协同教育、计算机信息安全．

基于蝙蝠算法的云计算资源分配研究 *

金伟健1，王春枝2

(1．义乌工商职业技术学院机电信息分院，浙江义乌 322000；2．湖北工业大学计算机学院，武汉 430068) 摘要：由于云计算要面临庞大的资源分配并且具有动态性等特点，仅从单一方面来权衡资源分配策略的优劣已经不能再满足需求。针对上述问题，从用户和资源提供者两个方面出发，将蝙蝠算法引入资源分配策略中，提出了以任务完成时间较短且成本最低为约束条件的调度模型。最后通过CloudSim 平台进行模拟仿真表明，该资源分配算法能有效的兼顾完成时间和成本，在缩短任务完成时间的同时保证成本最小，提高了资源利用率。关键词：云计算；资源调度；蝙蝠算法；CloudSim 平台中图分类号：TP301.6 文献标志码：A

Study on bat algorithm in cloud computing resources allocation

JIN Wei-jian 1, WANG Chun-zhi 2

(1. School of Electro-Mechanical & Information Technology, Yiwu Industrial & Commercial College, Yiwu Zhejiang 322000,

China; 2. School of Computer Science, Hubei University of Technology, Wuhan Hubei 430068, China)

Abstract: Because cloud computing faces the characteristics such as massive resource allocation and dynamic, it no longer meets the demand of weighing the pros and cons from single aspect. From two aspects of users and resource providers to solve the above problems, proposed a scheduling model with constraint conditions of shorter task-completion time and lower cost. Brought the bat algorithm into resource allocation policy and modified its code design to improved the capacity of global optimization. Finally, the simulation results depending on CloudSim platform show that the resource allocation algorithm can effectively take account of completion time and cost. It improves resource utilization by shortening the time to complete the task while ensuring minimum cost, compared with particle swarm optimization algorithm. Key Words: cloud computing; resource scheduling; bat algorithm; cloudsim platform

0 0 引言

云计算作为一种新型商业计算模式，是分布式并行处理和网格计算等多种技术的拓展和延伸，代表了当前并行计算技术发展的新阶段[1]。作为新兴产物，云计算涉及到的很多问题并没有真正解决，资源调度便是其中的一个难题。资源调度作为云计算技术的一个重要组成部分，其效率直接影响整个云计算环境的工作性能[2]。由于云计算环境下的任务调度是一个NP 完全问题，启发式智能算法在该领域研究是一个重要的方向之一。

文献[3]将改进的粒子群算法应用于云计算任务调度模型，引入动态多群体协作和变异粒子逆向飞向的思想来协调全局搜索和局部搜索，提高了资源的执行效率。文献[4]提出一种基于多目标集成蚁群优化的资源分配模型，将熵的概念引入模型中，以度量云资源的不确定性。文献[5]将传统遗传算法引入云计算任务调度模型，引入服务质量来改进适应度函数，但容易陷入局部最优等问题。文献[6]将蝙蝠算法应用于生产调度问题，有效的解决了离散型生产任务调度问题。文献[7]应用蝙蝠算法对

背包问题进行研究表明，与粒子群算法相比，蝙蝠算法在优化问题中表现更优越的性能。

本文根据云环境对于资源分配的要求出发，通过深入的研究蝙蝠算法，结合云环境下任务调度的实际特点，首先建立了以时间和成本为双约束条件的资源调度模型，然后将蝙蝠算法应用在调度模型中，结果表明蝙蝠算法能够更有效的解决云计算中的资源调度问题。

1 蝙蝠算法

蝙蝠算法[8]（Bat Algorithm ，BA ）是Xin-She Yang 受启发于蝙蝠的回声定位行为方式与优化目标功能的相关联性，于2010年提出的一种新型启发式优化算法，现已被诸多学者应用于各类优化间题。与现在诸多优化算法类似，蝙蝠算法也是一种基于种群的随机优化算法，蝙蝠个体是蝙蝠算法的基本单元，在具体问题中赋以具体意义。BA 算法的寻优过程是一个动态的演化过程，从开始无序的种群随机到搜索过程中不断的更新当前最优解（局部最优解）而逐渐有序以寻得全局最优解的动态

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中石化云计算平台建设总体技术方案

中石化云计算平台工程技术方案二O一六年四月

目录第1章.基本情况6 1.1.项目名称6 1.2.业主单位6 1.3.项目背景6 1.3.1.XX技术发展方向6 1.3. 2.有关XX公开的相关要求7 1.4.建设规模7 1.5.投资概算10 1.6.设计依据10 1.7.设计范围10 1.8.设计分工11 第2章.现状及需求分析11 2.1.项目意义及建设必要性11 2.2.现状分析13 2.3.需求分析13 2.3.1.长期需求13 2.3.2.本期需求14 第3章.总体设计16 3.1.建设目标16 3.1.1.预期总目标16 3.1.2.阶段性目标17

3.2.建设内容18 3.3.系统的总体结构18 3.3.1.设计原则18 3.3.2.XX本土化战略错误!未定义书签。 3.3.3.建设思路20 3.3. 4.总体拓扑结构22 3.4.信息的分类编码体系25 3.5.质量保证体系26 第4章.建设方案27 4.1.网络资源池28 4.1.1.组网物理拓扑图28 4.1.2.网络负载均衡设计30 4.1.3.网络虚拟化设计32 4.1.4.IP地址及DNS规划36 4.1. 5.网络端口资源估算41 4.2.计算资源池41 4.2.1.计算资源池架构41 4.2.2.应用系统分析42 4.2.3.计算资源池建议配置与选型建议44 4.2.4.计算资源池部署47 4.2. 5.虚拟化软件选型分析48 4.3.云计算管理平台51

4.3.1.云资源管理平台建设方案52 4.3.2.云运营管理平台建设方案61 4.4.云计算安全防护方案71 4.4.1.云计算平台安全威胁71 4.4.2.云计算平台安全防护目标73 4.4.3.云计算平台安全架构74 4.4.4.IaaS层安全74 4.4. 5.PaaS层安全89 4.4.6.SaaS层安全90 4.4.7.公共安全92 4.4.8.安全管理制度98 4.4.9.云安全服务100 4.5.机房方案100 4.5.1.机房设备集中管理100 4.5.2.布线系统101 4.5.3.机房系统102 4.5.4.UPS配置方案104 4.6.标准化工作109 4.6.1.标准规范建设的原则109 4.6.2.标准规范的总体框架110 第5章.设备配置要求112 第6章.项目实施与运行维护117

云计算数据中心调度算法研究

云计算数据中心资源调度关键技术研究项目背景云计算是建立在计算机界长期的技术积累基础之上，包括软件和平台作为一种服务，虚拟化技术和大规模的数据中心技术等关键技术。数据中心（可能是分布在不同地理位置的多个系统）是容纳计算设备资源的集中之地同时负责对计算设备的能源提供和空调维护等。数据中心可以是单独建设也可以置于其他建筑之内。动态分配管理虚拟和共享资源在新的应用环境--云计算数据中心里面临新的挑战，因为云计算应用平台的资源可能分布广泛而且种类多样，加之用户需求的实时动态变化很难准确预测，以及需要考虑系统性能和成本等因素使得问题非常复杂。需要设计高效的云计算数据中心调度算法以适应不同的业务需求和满足不同的商业目标。目前的数据中心调度算法依据具体的应用（计算资源，存储，搜索，海量信息处理等）不同采用不同策略和算法。提高系统的响应速度和服务质量是数据中心的关键技术指标，然而随着数据中心规模的不断扩大，能源消耗成为日益严重和备受关注的问题，因为能源消耗对成本和环境的影响都极大。总的发展趋势是从简单的粗旷的满足功能/性能需求的方式向精细的优化节能的方向发展。

2云计算数据中心资源调度方案分析 2.1 Google 解决方案 Google 也许是业界最早使用和发起云计算的厂家之一。因商业保密，其大部分技术实现内容并未被外界了解。从其公开发表的文献可及了解到其关于云数据中心，搜索引擎网络设计,分布式文件系统以及并行处理模式 MapReduce 的概要设计。Google 云计算平台架构，其基础平台是建立在 Map Reduce 结构之上。利用了类似Hadoop 的资源调度管理方法。不过 Google 自己设计了文件系统（ GFS hunkserver ）,数据库系统（BigTable ）以及其它相关系统。 2.2 Amazo n 解决方案 Amazon 目前被认为推广云计算应用最为成功的厂家之一。它成功地推出了 EC2（弹性云计算），SQS （简单消息存储服务），S3（简单存储服务），SimpleDB （简单数据库）等近十种云服务。Amazon 的云计算平台体系结构，其中（EBS: Elastic Block Service, Providi ng the Block In terface, Stori ng Virtual Mach ine Images ）。 2.3 IBM 解决方案的蟻㈱Q. 图一.多数据中心调度算法的参考体系结构

云平台资源优化调度报告

云平台资源优化调度报告 1.项目的立项依据 1.1.研究背景及意义云计算的出现改变了企业的发展模式，通过创新以及扩展IT能力，从而为企业带来了更多的商机。云计算是由大量不同的计算机资源，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等通过分布式系统和虚拟化技术，将所有资源看做是一个资源池，进行统一的管理和调度，然后通过需求分配计算、存储和其他服务给相应客户[1]。云中的资源都是通过虚拟化后再交付给用户使用，但是虚拟化只是实现云计算的一项关键技术而已，它实现了应用软件与物理硬件的松耦合。但只有虚拟化技术是远远不够的，如何对池化的资源进行合理高效的调度，才是实现云计算的关键。在云环境下，其资源的规模较大，因此对云资源的调度是一个复杂的过程。云平台上的资源调度相对而言还处于初始发展阶段，在这个领域里比较成熟的系统并不多。因此云平台上的资源调度仍有待进一步的研究。在传统的平台管理模式下，每个平台和系统都需要部署相应的硬件资源，从而导致所需的硬件设备众多，能耗大且资源利用率低下，同时，基础设施的建设以及设备的维护等成本支出较大。云计算的出现很好的解决了传统平台所出现的问题。在云环境下，通过虚拟化技术，将所有资源看做是一个统一的资源池，实现了基础设施的统一管理，有效地降低了设备管理成本，并以资源共享的模式，根据企业业务需求自动调整资源分配。目前，云计算技术还在起步阶段，并且具有十分广阔的应用前景。在云计算的相关技术中，其核心技术就是资源管理。它主要的功能就是接受来自云计算用户的资源请求，然后将特定的虚拟资源分配给资源请求者。近几年，出现了很多关于合理分配池资源（计算、存储、网络和服务等）的相关研究，其研究重点主要包括池资源分配的自适应性、安全性、公平性以及高效性等方面的优化设计。在现有的研究工作中，有许多可借鉴之处，但要满足复杂的云计算应用提供的SLA，仍不够完善，存在着进一步优化的可能性。 1.2.国内外现状研究近几年，云计算已成为IT行业以及学术领域的研究热点。这部分就云资源调度方面所做的研究进行了总结，同时对资源负载均衡相关算法进行了比较分析

云计算资源池的构建讲课稿

云计算资源池构建必须考虑的五个问题近日，IDC发布最新中国云计算市场的研究报告。报告显示，2011年中国用户为建设云计算基础架构的投资已经达到2.86亿美元，同比增长42.0%。IDC 预计，中国云计算基础架构市场还将保持高速发展，到2016年其规模将超过10亿美元。可见，建设云计算基础架构已经成为许多企业的计划。构建一个合理的资源池，是实现从传统的“烟囱式IT”迈向云计算基础架构的第一步。在传统的“烟囱式IT”基础架构中，应用和专门的资源捆绑在一起，为了应对少量的峰值负载，往往会过度配置计算资源，导致资源利用率低下，据统计，在传统的数据中心里，IT资源的平均利用率不到20%。构建资源池也就是通过虚拟化的方式将服务器、存储、网络等资源全面形成一个巨大的资源池。云计算就是基于这样的资源池，通过分布式的算法进行资源的分配，从而消除物理边界，提升资源利用率，统一资源池分配。图传统的“烟囱式”IT结构中，应用与固定的资源绑定作为云计算的第一步，资源池的构建在实现云计算基础架构的过程中显得尤为重要，只有构建了合理的资源池，才能实现云计算的最终目的——按需动态分配资源。那么，在借助虚拟化手段构建资源池时，需要考虑哪些问题?通过与一

些已经或正在实施云计算的企业用户交流时发现，在搭建云计算资源池时，如下五个问题是必须要考虑的。当然，除了这些问题之外，还有其他需要考虑的问题，需要视情况而定。底层软硬件平台的可靠性要搭建虚拟资源池，首先需要具备物理的资源，然后通过虚拟化的方式形成资源池。一个物理服务器可以虚拟出几个甚至是几十个虚拟的服务器，每一个虚拟机都可以运行不同的应用和任务。听到这里，可能很多用户都会感觉到某种危险性，要是这一个物理服务器崩溃了，那这个物理机上的所有虚拟机以及虚拟机上的应用都会受到影响甚至是崩溃(当然，可以去做实时的动态迁移，这是我们后面要谈到的话题)。这就好比是把许多鸡蛋放在一个篮子里，篮子破了，所有的鸡蛋都会摔碎。这对于许多连续性要求较高的用户来说，比如金融、电信等行业的用户，是无法接受的。为了降低“鸡蛋”全部摔碎的风险，企业用户必须要保证“篮子”的质量。也就是硬件资源(服务器、存储、网络等)的安全性、稳定性。民族证券信息部主任颜阳表示，“证券行业的核心业务对于业务连续性要求很高，一秒钟的中断都会带来巨大的损失，因此，在搭建资源池的时候，必须要考虑到硬件平台的可靠性”。资源粒度最小化 “医疗信息化是配合业务流程的，比较复杂，并且跟人的生命健康息息相关，因此云计算平台的安全性十分重要，我们希望把每个元素都放到最小的粒度，打造出与业务流程十分契合的医疗云平台”，首都医科大学附属北京儿童医院信息中心主任孙宏国表示。

云计算平台详细方案设计

第1章数据中心云平台设计 1.1云平台总体架构设计基于当前IT基础架构的现状，未来云平台架构必将朝着开放、融合的方向演进，因此，云平台建议采用开放架构的产品。目前，越来越多的云服务提供商开始引入Openstack，并投入大量的人力研发自己的openstack版本，如VMware、华三等，各厂商基于Openstack架构的云平台其逻辑架构都基本相同，具体参考如下：图2-1：云平台逻辑架构图从上面的云平台的逻辑架构图中可以看出，云平台大概分为三层，即物理资源池、虚拟抽象层、云服务层。 1、物理资源层物理层包括运行云所需的云数据中心机房运行环境，以及计算、存储、网络、安全等设备。 2、虚拟抽象层

资源抽象与控制层通过虚拟化技术，负责对底层硬件资源进行抽象，对底层硬件故障进行屏蔽，统一调度计算、存储、网络、安全资源池。 3、云服务层云服务层是通过云平台Portal提供IAAS服务的逻辑层，用户可以按需申请相关的资源，包括：云主机、云存储、云网络、云防火墙与云负载均衡等。基于未来云平台的发展趋势及华北油田数据中心云平台的需求，华北油田的云平台应具备异构管理能力，能够对多种虚拟化平台进行统一的管理、统一监控、统一运维，同时，云平台能够基于业务的安全需要进行安全防护，满足监控部门提出的安全等级要求。下面是本次云平台架构的初步设计，如下图所示：图2-2：云平台总体架构图 1.2资源池总体设计从云平台的总体架构可以看出，资源池是云平台的基础。因此，在构建云平台的过程中，资源的池化迈向云的是第一步。

目前，计算资源的池化主要包括两种，一种是X86架构的虚拟化，主要的虚拟化平台包括VMware、KVM、Hyper-V等；另一种是小型机架构的虚拟化，主要的虚拟化平台为PowerVM，这里主要关注基于X86架构的虚拟化。存储资源的池化也包括两种，一种是当前流行的基于X86服务本地磁盘实现的分布式存储技术，如VMware VSAN、华为FusionStorage、华三vStor等；另一种是基于SAN 存储实现的资源池化，实现的方式是利用存储虚拟化技术，如EMC VPLEX、华为VIS(虚拟化存储网关型)和HDS VSG1000(存储型)等。这两种方式分别适用于不同的场景，对于普通的数据存储可以尝试使用分布式存储架构，如虚拟机文件、OLAP类数据库等，而对于关键的OLTP类数据库则建议采用基于SAN存储的架构。网络资源池化也包括两种，一种是基于硬件一虚多技术实现的网络资源池，如华为和华三的新型的负载均衡、交换机、防火墙等设备；另一种是基于NFV技术实现的网络资源池。这两种方式分别适用于不同的场景，对于南北向流量的网络服务建议采用基于硬件方式实现的网络资源池化，而对于东西向流量的网络服务建议采用基于NFV技术实现的网络资源池化。图2-2-1：华北油田资源池总体设计示例

云计算平台建设总体技术方案

云计算平台建设总体技术方案第1章.基本情况 1.1. 项目名称 XX单位XX云计算平台工程。 1.2. 业主单位 XX单位。 1.3. 项目背景 1.3.1. XX技术发展方向 XX，即运用计算机、网络和通信等现代信息技术手段，实现政府组织结构和工作流程的优化重组，超越时间、空间和部门分隔的限制，建成一个精简、高效、廉洁、公平的政府运作模式，以便全方位地向社会提供优质、规、透明、符合国际水准的管理与服务。随着网络技术、web2.0、下一代互联网等技术的发展，我国XX建设也发生着变化。2010年10月，国务院发布了《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，就把新一代信息技术产业作为十二五时期的重点方向，要推动新一代移动通信、下一代互联网核心设备和智能终端的研发及产业化，加快推进三网融合，促进物联网、云计算的研发和示应用。

1.3. 2. 有关XX公开的相关要求全国XX领导小组发布了《关于开展依托XX平台加强县级政府XX和政务服务试点工作的意见》，就开展依托XX平台加强县级政府XX和政务服务试点工作提出了相关意见。要求在试点县（市、区），用一年左右时间，建立和完善统一的XX平台，充分利用平台全面、准确发布政府信息公开事项，实时、规办理主要行政职权和便民服务事项，并实现电子监察全覆盖，为在全国全面推行奠定基础、积累经验。 1.4. 建设规模本期建设规模为（后续根据实际服务器及机房环境进行调整）：

1.5. 投资概算本项目本期工程概算总投资为XXXX万元（人民币）。 1.6. 设计依据《中华人民国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》；《计算机场地技术条件》（GB2887-89）《计算站场地安全要求》（GB9361-88）《电子计算机机房设计规》（GB50174-93）《供配电系统设计规》（GB50052-92）《低压配电装置及线路设计规》（GBJ—83）《建筑物防雷设计规》（GB50057-94）《电子设备雷击保护守则》（GB7450-87）《工业企业通信接地设计规》（GBJ79-95）《中华人民国标准》（BMB3-1999）《涉密信息设备使用现场的电磁泄漏发射防护要求》（BMZ1-2000）《涉及国家的计算机信息系统技术要求》（BMZ1-2000）《涉及国家的计算机信息系统安全方案设计指南》（BMZ2-2001）《涉及国家计算机信息系统安全测试指南》（BMZ3-2001） 1.7. 设计围本方案涉及围包括以下几个部分：（1）基本情况；

云平台建设方案资料讲解

云平台建设方案

云平台云平台建设原则 1、标准化当前云服务在整个信息产业中还不够成熟，相关的标准还没有完善。为保障方案的前瞻性，在设备选型上力求充分考虑对云服务相关标准的扩展支持能力，保证良好的先进性，以适应未来的信息产业化发展。 2、高可用为保证数据业务网的核心业务的不中断运行，在网络整体设计和设备配置上都是按照双备份要求设计的。在网络连接上消除单点故障，提供关键设备的故障切换。关键设备之间的物理链路采用双路冗余连接，按照负载均衡方式或active-active方式工作。关键主机可采用双路网卡来增加可靠性。全冗余的方式使系统达到电信级可靠性。要求网络具有设备/链中故障毫秒的保护倒换能力。具有良好扩展性，网络建设完毕并网后应可以进行大规模改造、服务器集群、软件功能模块应可以不断扩展。良好的易用性。简化系统结构，降低维护量。对突发数据的吸附，缓解端口拥塞压力，能保证业务的流畅性等。 3、增强二级网络云平台下，虚拟机迁移与集群式两种典型的应用模型，这两种模型均需要二层网络支持。随着云计算资源池的不断扩大，二层网络的范围正在逐步扩大，甚至扩展到多个数据中心内，大规模部署二层网络则带来一个必然的问题就是二层环路问题。采用传统的STP+VRRP技术部署二层网络时会带来部署复杂、链路利用率低、网络收敛时间慢等诸多问题，因此网络方案的设计需要重点考虑增强二级网络技术（如IRF/VSS、TRILL等）的应用，以解决传统技术带来的问题。 4、虚拟化虚拟资源池化是网络发展的重要趋势，将可以大大提高资源利用率，降低运营成本。应有效开展服务器、存储的虚拟资源池技术建设，网络设备的虚拟化也应进行设计实现。服务器、存储器、网络及安全设备应具备虚拟化功能。

云计算平台设计方案

国家质检中心郑州综合检测基地云计算平台建设项目（招标编号：豫财招标采购-2015-112）云计算平台设计方案二〇一五年二月

目录第一章项目概述与背景 .................................. 错误!未定义书签。第二章现状与需求分析 .................................. 错误!未定义书签。 2.1各业务系统现状.................................. 错误!未定义书签。 2.2.本期项目主要需求.............................. 错误!未定义书签。 ............................................................. 错误!未定义书签。 ............................................................. 错误!未定义书签。 ............................................................. 错误!未定义书签。 ............................................................. 错误!未定义书签。 ............................................................. 错误!未定义书签。第三章设计原则与目标 .................................. 错误!未定义书签。 3.1设计原则.............................................. 错误!未定义书签。 3.2建设目标.............................................. 错误!未定义书签。第四章质监云计算平台设计 .......................... 错误!未定义书签。 4.1总体设计思想...................................... 错误!未定义书签。 4.2总体架构设计...................................... 错误!未定义书签。 4.3计算虚拟化.......................................... 错误!未定义书签。 4.4网络虚拟化.......................................... 错误!未定义书签。 4.5存储虚拟化.......................................... 错误!未定义书签。 ............................................................. 错误!未定义书签。 ............................................................. 错误!未定义书签。 4.6云资源自动调度设计.......................... 错误!未定义书签。

下一代云计算平台-建设方案

下一代云计算平台建设方案

目录第一章背景介绍 (4) 1.1 云计算介绍 (4) 1.2云计算与我国教育领域 (5) 第二章预期建设目标 (8) 2.1建设目标 (8) 2.2建设内容 (8) 第三章平台整体架构及特色 (10) 3.1 云平台背景简介 (10) 3.2 云平台架构及特色 (11) 3.3 云平台特色功能 (14) 第四章平台的管理与维护 (19) 4.1功能概述 (19) 4.2访问接口 (20) 4.3集群管理软件客户端 (20) 4.4集群管理软件WEB客户端 (20) 4.5远程桌面及命令行界面 (20) 4.6主要功能介绍 (20) 第五章应用的支撑 (31) 5.2分布式缓存 (42) 5.3迁移的支持 (45) 第六章集群管理软件虚拟化实现 (47) 6.1计算虚拟化 (47) 6.2存储虚拟化 (53) 6.3网络虚拟化 (64) 第九章平台发展与案例 (73) 9.1平台发展历程 (73)

9.2政府支持 (74)

第一章背景介绍云计算是计算机科学和互联网技术进一步融合发展的产物，也是引领未来信息产业创新的关键战略性技术和手段。云计算在教育领域应用前景广阔，未来将在促进教育公平、降低教育成本、变革教学活动方式、提高管理效率和助推终身教育等五个方面对教育产生深远影响。 1.1 云计算介绍云计算本质是将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。微软把云计算定义在云+端、软件+服务上；谷歌(Googe)认为，云计算就是以公开的标准和服务为基础，以互联网为中心，提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务；IBM则认为云计算是一个虚拟化的计算机资源池，一种新的IT资源提供模式。虽然他们对云计算的定义不同，但认识较一致的地方是：云计算即“按需服务”，将数据存储和计算能力作为可以通过互联网来获取的“服务”向客户提供。因此，云计算具有以下两点优势： 1.1.1 降低信息化成本在信息化不断向广度、深度发展的今天，日常工作处理的数据急剧增长，这些数据中还有相当一部分保存在本地。大多数情况下，网络只是让人们能更方便地获得信息，数据处理主要还是依靠本地硬件设备及运行在本地的应用程序来进行。面对海量数据的存储与计算，人们对计算机系统升级的要求不断提高。对计算机系统的要求越高，给个人或单位带来的经济压力就越大。云计算的出现，为投入较低成本，换取高计算能力提供了技术支持。云计算只要求用户端设备能运行简单的操作系统和浏览器软件即可，也就是说，云计算对用户端设备要求很低。应用云计算技术，可以避免本地建设和维护价格不菲的计算机系统，只需支付低廉的服务费用，即可完成原来需要高配置的本地计算才能完成的计算任务。 1.1.2 使用方便快捷个人计算机是日常工作中的重要信息处理工具，人们需经常不断地进行系统软件的

云计算的资源分配现状

云计算的资源分配现状云计算的资源分配是指在一个共同的云环境中使用者根据一定是使用规则来调度资源的过程。目前云计算资源调度的研究主要集中在三个方面: (1)人工智能算法人工智能算法是指以学习的方式对解空间进行人工搜索，以减少任务的平均时间，提高资源的利用率 (2)云计算的负载均衡不同的用户对云计算有不同的需求，云计算必须满足服务器网络带宽、吞吐量、延迟和抖动等负载需求。因此，在进行云计算时，更应该注意云计算的负载均衡。 (3)云计算的能耗管理数据中心作为云计算的中心，能耗过大，不仅浪费电能，还会降低系统的稳定性，影响环境。因此，加强云计算能耗管理也是云计算资源配置中需要解决的重要问题。本章小结本章对于多目标优化、遗传算法、SPEA-II做出了详细的基础知识介绍，通过数学模型以及流程图对于该问题进行了解析分析。通过此小结可大致了解多目标问题的优劣端以及如何利用遗传算法和SPEA-II进行修饰，避免局部最优解，从而获得优秀的目标最优解集。

基于改进 SPEA-II动态资源配置资源调度方案的实现通过分组编码和多目标优化模型可知，根据遗传算法在交叉和突变阶段提出的TMR，便可以指出基因的类型及其在染色体上的分布。选择已经分层的Pareto前沿时，使用预筛选操作来维持种群分布的均匀性。当达到一定的进化代数时，上一代种群中平均功耗最低的个体被输出。 MOGAISP可以采用自适应概率突变和交叉概率突变进行遗传操作,以帮助我们防止遗传算法进化的过程陷入局部停滞的状态,保持遗传算法种群的多样性,提高了遗传算法进化和全局最优搜索的速度和能力。MOGAISP选择机制选择EFP种群的最优个体，使EFP种群中的个体尽可能均匀地分布在多维目标空间中，从而减少进化过程中陷入局部最优的可能性。通过改进轮盘赌注的选择策略从EFP种群中随机选择遗传的子代，尽量避免仅选择较优个体进行遗传而陷入局部最优解的缺陷，以提高遗传个体的种群多样性和加速遗传算法的全局搜索能力和速度进化。 TMR规则物理节点上的虚拟机迁移过程可以被视为一个包装的问题，将项目（虚拟机）的合理的装入每个盒子（物理节点）中，项目的大小代表了资源使用的虚拟机大小,容量的盒子是使用资源物理节点阈值,每个负载都会对应一个资源调度方案。本设计所涉及的物理节点的资源为CPU，因此建立了虚拟机的折线图如图3.1所示。从图中可以看出，横坐标为CPU，纵坐标为容量，即资源大小。由于不同的应用程序和不同类型的资源对所需要的应用程序的需求不同，当4台虚拟机在物理节点上运行时，不同纬度的节点资源呈现下降趋势，但下降程度不同。多目标优化模型的建立物理节点物理网络节点是一个连接到网络的有源的电子设备，是可以通过通信通道发送、接收或转发信息。而在优化模型中，物理节点的多少是一个重要的参考点。本文用0，1的二维矩阵来模拟单个物理节点在每一时刻每一个虚拟机的位置。0表示每一时刻每一

云平台建设方案简介

云平台建设方案简介 2015年11月

云平台总体设计总体设计方案设计原则 ?先进性云中心的建设采用业界主流的云计算理念，广泛采用虚拟化、分布式存储、分布式计算等先进技术与应用模式，并与银行具体业务相结合，确保先进技术与模式应用的有效与适用。 ?可扩展性云中心的计算、存储、网络等基础资源需要根据业务应用工作负荷的需求进行伸缩。在系统进行容量扩展时，只需增加相应数量的硬件设备，并在其上部署、配置相应的资源调度管理软件和业务应用软件，即可实现系统扩展。 ?成熟性云中心建设，要考虑采用成熟各种技术手段，实现各种功能，保证云计算中心的良好运行，满足业务需要。 ?开放性与兼容性云平台采用开放性架构体系，能够兼容业界通用的设备及主流的操作系统、虚拟化软件、应用程序，从而使得云平台大大降低开发、运营、维护等成本。 ?可靠性云平台需提供可靠的计算、存储、网络等资源。系统需要在硬件、网络、软件等方面考虑适当冗余，避免单点故障，保证云平台的可靠运行。 ?安全性云平台根据业务需求与多个网络分别连接，必须防范网络入侵攻击、病毒感染；同时，云平台资源共享给不同的系统使用，必须保证它们之间不会发生数据泄漏。因此，云平台应该在各个层面进行完善的安全防护，确保信息的安全和私密性。 ?多业务性云平台在最初的规划设计中，充分考虑了需要支撑多用户、多业务的特征，保证基础资源在不同的应用和用户间根据需求自动动态调度的同时，使得不同的业务能够彼此隔离，保证多种业务的同时良好运行。 ?自主可控云平台建设在产品选型中，优先选择自主可控的软硬件产品，一方面保证整个云计算中心的安全，另一方面也能够促进本地信息化产业链的发展。支撑平台技术架构设计图支撑平台技术架构支撑平台总体技术架构设计如上，整个架构从下往上包括云计算基础设施层、云计算平台资源层、云计算业务数据层、云计算管理层和云计算服务层。其中： ?云计算基础设施层：主要包括云计算中心的物理机房环境； ?云计算平台资源层：在云计算中心安全的物理环境基础上，采用虚拟化、分布式存储等云计算技术，实现服务器、网络、存储的虚拟化，构建计算资源池、存储资源池和网络资源池，实现基础设施即服务。

云计算部署模型

云计算部署模型胡经国本文作者的话本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。现作为云计算学习笔录，奉献给云计算业外读者，作为进一步学习和研究的参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！下面是正文一、云计算的四种部署模型概述 1、解读一云计算有四种部署模型，每一种都具备独特的功能，满足用户不同的需求。 ⑴、公有云在这种部署模型下，应用程序、资源、存储和其他服务，都由云服务供应商来提供给用户。这些服务多半都是免费的；也有部分按需按使用量来付费。这种部署模型只能使用互联网来访问和使用。同时，它在私人信息和数据保护方面也比较有保证。它通常都可以提供可扩展的云服务，并能高效设置。 ⑵、私有云这种部署模型的云计算基础设施专门为某一个企业服务；不管是自己管理还是第三方管理，自己负责还是第三方托管，都没有关系。只要使用的方式没有问题，就能为企业带来很显著的帮助。不过，这种部署模型所要面临的是，纠正、检查等安全问题，则需企业自己负责；否则除了问题也只能自己承担后果。此外，整套系统也需要自己出钱购买、建设和管理。这种部署模型，可以非常广泛地产生正面效益。从该部署模型的名称也可看出，它可以为所有者提供具备充分优势和功能的服务。 ⑶、社区云这种部署模型是建立在一个特定的小组里多个目标相似的公司之间的。它们共享一套基础设施，企业也像是共同前进。所产生的成本，由它们共同承担。因此，所能实现的成本节约效果，也并不很大。社区云的成员，都可以登入云中获取信息和使用应用程序。 ⑷、混合云混合云是两种或两种以上的云计算部署模型的混合体，如公有云和私有云混合。它们相互独立，但在云的内部又相互结合；可以发挥出所混合的多种云

云计算平台建设要求

旅游云计算平台要求本平台是旅游信息化的核心平台，方案要充分考虑旅游的现状和未来发展需要，并在深入了解旅游产业市场需求、管理服务、技术、功能、性能需求的基础上，提出如何依托云计算打造旅游产业智能型的信息服务平台。平台应采用具有动态架构的云计算技术或产品，保证平台的先进性、安全性、开放性、兼容性、共享性、可升级、可扩充，确保系统实施和服务的效率和弹性。一、业务需求一是内部基础业务。主要是内部的协同办公（电子邮件、日程管理和文档管理等）、及时通讯和在线会议等内部业务；二是旅游管理业务。这主要包括在景区、饭店、旅行社和导游等的在线业务办理、电子合同监管、网上旅游投诉、导游考试和网络培训等；三是旅游企业IT服务。存储服务、运维服务，安全服务、数据管理、旅游同业交流、网站建设、电子商务平台建设和推广等。四是公众信息服务。旅游目的地营销、假日旅游预报、旅游信息查询、旅游网上预定、旅游行程规划、旅游人才服务。二、功能需求 1、实现一站式、低成本、高性能IT资源虚拟（包括服务器、存储设备、网络资源等）租赁服务。支持按需计费的运营模式、通过共享资源和信息降低个业务单位的运营成本并提升运营效果。 2、利用瘦客户机和桌面云系统构建旅游服务中心的IT办公环境。 3、设计部署为景区、饭店、旅行社等旅游企业提供基于Saas独立电子商务平台建设的支撑环境（数据库、操作系统和中间件）和平台服务； 4、实现全省数据共享，不同业务单位之间和各种异构应用的互联互通，相互协作和关键数据复用，构建动态、统一和具有全局数据视图的数据中心，满足各系统间的灵活调用和相互联动。 5、可为旅游企业提供完善的数据中心运营支撑，以全省旅游公共数据库为基础，为全省旅游企业提供可上传、下载的公共旅游数据资源。用户可基于Web 的软件来进行企业管理和经营活动。 6、利用云架构平台使各业务单位可快速拆分各自应用和管理平台，并可随意、快速、便捷的调用各种应用模块，通过可视化界面构建自己的应用系统，使新应用的开发更加简单快速。 7、充分考虑旅游局已有应用系统和平台的移植，并支持未来用户的IaaS、PaaS和SaaS服务需要。二、建设要求 1、产品与方案根据所采用的云计算平台整体架构和所提供的技术参数指标，说明搭建平台主要采用哪些硬件产品，云计算管理软件、平台软件及平台IT运维安全操作风险管理、系统集成主要解决方案，设备选型依据和说明。 2、内容与功能平台是旅游服务中心的中枢，因此平台建设直接影响着整个网络的安全稳定运行。根据旅游服务中心旅游云计算平台数据集中、系统集中的要求，对云计算

最全的云计算平台设计方案

1.云计算参考架构在私有云当中，主要包含以下几个组件：物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。（如图私有云参考架构）图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源，包括存储、计算服务器、网络，无论是云还是传统的数据中心，都必须基于一定的物理架构才能运行。在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现，也就是说，所有的物理基础架构应当是统一被管，且任一设备可以看成是无状态，或者说并不与其它的资源，或者是上层应用存在紧耦合关系，可以被私有云根据最终用户的需求，和预先定制好的策略，对其进行改变。 b) 虚拟化层虚拟化是实现私有云的前提条件，通过虚拟化的方式，可以让计算资源运行超过以前更

多的负载，提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署，物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整，提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态，比如性能、可用性、故障、事件汇总等等，并通过预先定义的自动化工作流进行相关的处理。服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求，由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法，让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系，通过云API，可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池，包括不同架构的计算资源，并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口，云服务门户上提供了所有可用服务的目录，并提供了完善的服务申请流程，用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。云服务门户收到最终用户的请求时，将根据预先定义好的策略对该请求进行立刻供应、预留或者排队。不同的用户通过同一个云服务门户当中，将会看到只属于自己的应用、计算资源和服务目录，这是云计算当中的多租户技术，用户使用的资源在后台集中，但是在前端是完全的逻

企业云计算管理平台规划设计方案

云计算咨询项目云计算管理平台规划设计方案

目录一. 概述 (4) 1.1 建设背景 (4) 1.2 建设目标 (5) 二. 规划思路 (6) 2.1 云计算整体规划思路 (6) 2.2 云管理平台总体目标架构 (6) 三. 基础设施云管理平台建设规划 (8) 3.1 功能架构描述 (8) 3.2 服务管理功能域 (11) 3.2.1 服务目录要求 (11) 3.2.2 服务目录管理 (12) 3.2.3 服务流程支撑 (14) 3.2.4 自助服务门户 (14) 3.2.5 配置数据管理 (15) 3.3 监视功能域 (17) 3.3.1 数据采集管理 (18) 3.3.2 性能管理 (23) 3.3.3 健康管理 (25) 3.3.4 容量监视 (28) 3.3.5 告警管理 (31) 3.3.6 拓扑管理 (32) 3.4 资源调度功能域 (33) 3.4.1 资源纳管封装 (33) 3.4.2 模板管理 (39) 3.4.3 部署调度 (41) 3.5 采集与控制功能域 (46) 3.5.1 性能采集 (47) 3.5.2 告警采集 (49) 3.5.3 配置采集 (50) 3.5.4 操作控制 (52) 3.6 管理流程说明 (53) 四. 虚拟桌面云管理平台建设规划 (55) 4.1 整体功能架构描述 (55) 4.2 桌面虚拟化云管理平台规划 (56) 4.2.1 接入层支持 (58) 4.2.2 身份认证管理 (61) 4.2.3 会话管理 (62) 4.2.4 资源管理 (65) 4.2.5 用户和用户组管理 (67) 4.2.6 系统维护管理 (69)

基于强化学习的云计算资源调度策略研究

上海电力学院学报 Journal of Shanghai University of Elect/z Power 第35卷第4期2019年8月Vol. 35,No. 4Aug. 2019 DOI ： 10. 3969/j. issn. 1006 -4729.2019. 04. 018 基于强化学习的云计算资源调度策略研究李天宇（国网上海电力公司信息通信公司，上海200030）摘要:提出了一种基于强化学习的云计算虚拟机资源调度问题的解决方案和策略。构建了虚拟机的动态负载调度模型,将虚拟机资源调度问题描述为马尔可夫决策过程。根据虚拟机系统调度模型构建状态空间和虚拟机数量增减空间，并设计了动作的奖励函数。采用0值强化学习机制，实现了虚拟机资源调度策略。在云平台的虚拟机模型中，对按需增减虚拟机数量和虚拟机动态迁移两种场景下的学习调度策略进行了仿真，验证了该方法的有效性。关键词：云计算；虚拟机；强化学习；控制策略中图分类号:TP399 文献标志码:A 文章编号：1006 -4729（2019）04 -0399 -05 ReeearchonCloudCompurnng ReeourceSchedulnng Srraregy Based on Reinforcement Learning LDTianyu (Statr Gri Shanghai Municipal Electric Powes Company ，Shanghai 200030, China ) Aberracr ： A solution to cloud computing resourcescheduling problem based on reinforcement learning isproposed8Thedynamicload scheduling model of the virtual machine is constructed ，and thevirtualmachineresourcescheduling problem isdescribed astheMarkov decision proce s 8Ac- cording to thevirtualmachinesystem scheduling model ，thestatespaceand thenumberofvirtual machinesareincreased ordecreased ， and thereward function oftheaction isdesigned8The Q-valued reinforcementlearning mechanism isused to implementthevirtualmachineresource scheduling strategy8Fina l y ，in thevirtualmachinemodelofthecloud platform ，theperformanceof thelearning and scheduling strategy isenhanced underthescenariosofincreasing ordecreasing the numberofvirtualmachinesand virtualmachinedynamicmigration8Thee f ectivene s ofthe method is verified8 Key worre : cloud computing ； virtual machine ； reinforcement learning ； control strategy 云计算是一种新兴的领先信息技术，云计算是在“云”上分配计算任务，通过专用软件实现的自动化管理使用户能够按需访问计算能力、存储空间和信息服务，用户可以专注于自己的业务，无需考虑复杂的技术细节，有助于提高效率、降低成本和技术创新。云计算研究的关键技术有:虚拟化技术、数据存储技术、资源管理技术、能源管理技术、云监控技术等。其中，系统资源调度是云计算中的关键问题之一。然而，由于云计算平台上应用程序的多样性收稿日期：2018-12-17 通讯作者简介:李天宇（1986—），男，硕士，工程师&主要研究方向为云计算& E-mail ：lihanyu@ sh. sgcc. com. cn 。