面向检察机关的异构云平台一体化管理技术研究

本文针对当前检察机关上云过程中存在的云平台多中心部署与多架构并存、硬件设施异构与资源类型多样等情况,设计了一种一体化异构云平台管理系统。该系统面向异地多中心云平台底层异构资源,进行规划整合,屏蔽多云差异,实现多云资源的统一纳管。同时,通过服务编排整合多云能力,为检察机关提供逻辑统一、便捷高效的异构云平台透明管控视图。该系统的输出包括多云能力、异构资源、服务目录、多租户管理、运维运营、统一监控等一体化异构云管理方案。

实时多任务异构云计算平台负载均衡算法

针对组成云计算平台各节点之间软件环境存在异构性及数据分布不均匀等原因而导致云计算平台在处理大量任务时往往出现节点负载不均衡的问题,提出了解决异构云计算平台负载均衡方法与相关算法.研究首先统计云计算平台提供的各类服务的平均资源消耗,结合任务分配给指定节点后运行时长和资源占用情况,预测评估某一时刻节点上任务剩余资源消耗需求总量既剩余负载总量;各节点按周期反馈实际任务负载情况,及时修正任务负载信息;最后综合考虑节点各项性能,预测各节点负载评估值,并将待分配任务分发给最适合的节点.实验结果表明,该算法具有可行性并在实时多任务异构云计算平台负载均衡方面具有一定优势.

一种基于异构云计算平台的资源管理模型

文章将多Agent与云计算技术相融合,提出一种基于异构云计算平台的资源管理模型,即利用多Agent技术特性,在异构云计算环境中构造相应的资源、Agent,通过多Agent的交互协作,实现云计算环境中的资源调度的有效分配及管理,实现现有云计算平台之间的数据和应用的互操作性和可移植性,并以Chukwa为例,验证该模型在现有技术条件下的可行性及其在性能上的优势。

基于异构云计算平台的负载均衡机制研究

文章介绍了不同云计算平台的负载均衡机制及相关研究工作,提出异构云计算环境下的负载均衡机制是制约现阶段云计算技术普及与发展的主要原因之一。基于此,提出将云计算技术与Mobile Agent技术结合起来,形成一种基于异构云计算平台的负载均衡机制,并就此展开研究与分析。

异构云环境多目标Memetic优化任务调度方法

云计算系统的高效能调度优化是当前重要的研究课题,面向异构云环境的多目标优化调度方法研究具有重要意义.云计算环境下的能耗和性能优化管理是NP-HARD的多目标组合优化问题,目前一般启发式调度系统大多采用带约束的性能或能耗的单目标优化计算方法,不能完全满足复杂云计算系统资源约束动态性与管理需求多样性的需求.基于传统进化优化的随机搜索算法应用于云环境下的DAG任务的多目标调度优化,计算开销大、计算实时性不足,文中提出了新的Memetic优化方法以解决异构云环境多目标调度优化问题.首先,文中针对异构云环境多目标调度优化问题,构建了一般性的数学定义;其次,针对该问题设计了多目标Memetic优化算法,采用基于解结构相关信息的Memetic局部搜索算子加速调度方案的局部优化能力,以提高算法的收敛速度、降低计算开销.实验结果表明,应用所提出的多目标Memetic优化算法进行异构云环境能耗和性能多目标调度优化,比传统方法具有更好的计算效率、解集多样性与收敛性能.

基于能效优化的MapReduce异构云环境任务调度算法

提出了一种在异构MapReduce集群中的能效优化管理策略.基于数据中心服务器节点的数量、性能参数运行时间等估算出任务调度的响应时间,设计了一种启发式的任务调度算法,可以很好地满足能效优化的目标.

异构云环境下能效优化的任务调度算法

伴随着全球数据中心和IT行业系统的电能消耗的不断攀升,能效优化的解决已经成为了当前在云数据中心系统中亟待解决的首要问题。就目前来看已提出的成熟的能效优化调度方法大部分针对的是同构服务器的方向,并不能较好地降低异构云环境下(如云数据中心)服务器的能耗。为解决此问题,论文对异构物理服务器引入了异构能效约束机制,经过深入研究建立了面向云数据中心的异构服务器能效优化资源的分配模型,并且提出了资源等价优化的求解方法,通过对资源分配搜索时对等价资源进行剪枝处理,使资源分配模型的求解空间缩小和模型的求解速度加快;深入探讨了面向划分服务器集群的可扩展分布式调度的方法以降低大规模云资源调度的复杂程度,实现了面向云数据中心的可扩展的高能效的资源分配模式的构建;以在前期云任务调度的研究基础之上,深入展开研究集成能效的优化和性能优化的云任务调度模型与算法,建立了面向不同需求的任务调度模式,使异构云环境下任务调度的能效比有了显著提高。

一种基于FPGA异构云计算平台的资源管理模型

由于目前云计算技术在应用的过程中,需要利用异构的、由不同云服务供应商提供的计算平台,导致数据互操作、可移植等功能难以发挥,在此背景下,本文针对云计算技术提供的计算、网络、存储、基础设施等资源,进行一种基于FPGA异构云计算平台的资源管理模型的设计和研究,为推动云计算技术突破没有统一云计算标准的限制做出努力。

异构云环境下基于分簇的云资源感知任务调度方案

针对提高异构云平台中资源调度的效率,提出了一种基于任务和资源分簇的异构云计算平台任务调度方案。利用K-means算法,根据任务的CPU和I/O处理时间对任务分簇,根据资源的计算能力对资源分簇;然后,将任务簇对应到合适的资源簇,并利用最早截止时间优先(EDF)算法对任务簇中的独立任务进行调度,利用提出的改进型最小关键路径(MCP)算法对依赖性任务进行调度。实验结果表明,在资源异构的云计算环境中,该方案执行任务时间短、能耗低。

基于OpenDaylight和白盒机的通用SDN系统设计与实现

研究了云数据中心网络虚拟化的关键业务需求,分析了现有Overlay SDN数据中心网络虚拟化产品存在的问题,提出了基于Open Daylight和白盒交换机实现支持异构云平台网络虚拟化的通用SDN系统方案,并给出了相应的系统实现。