针对云计算中无法合理分配资源的问题,提出了采用改进的粒子群算法对其进行分配。由于粒子群算法存在局部收敛速度快,容易陷入局部最优解的情况,从粒子的选择、参数调整和预防过早收敛三个方面进行改进: (1)选择粒子的时候采用适应值最小的粒子,并根据约束函数淘汰不合格的粒子;(2)对惯性因子、个体最优因子和全局最优因子进行改进;(3)通过设定系数来防止算法过早收敛。仿真说明,将改进后的算法运用在云计算方面,在云计算的资源失效、云端用户完成时间和云计算环境下的能量消耗三个方面都优于粒子群算法。

资源分配是云计算的核心之一，对云计算资源分配算法的性能进行评价可为云计算平台设计提供指导。讨论了两种云计算资源分配算法，提出了一种基于PEPA的资源分配算法的性能评价模型，该模型通过建立云计算系统中各组件之间的交互关系进行形式化分析和推理，获得了云计算系统性能的评价指标。实验通过分析资源分配过程中不同参数变化对系统性能的影响，结果表明，PEPA模型方法可以直接评估资源分配算法性能的优劣，并能够确定算法性能提升的关键因素，从而减少云平台设计过程的周期。

云计算资源池构建必须考虑的五个问题 近日，IDC发布最新中国错误!超链接引用无效。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错误!超链接引用无效。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，在传统的错误!超链接引用无效。里，IT资源的平均利用率不到20%。 　　构建资源池也就是通过错误!超链接引用无效。的方式将错误!超链接引用无效。、错误!超链接引用无效。、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。 云计算资源池的构建全文共4页，当前为第1页。　 　图 传统的"烟囱式"IT结构中，应用与固定的资源绑定 云计算

云计算资源需求分析与规划 云计算资源需求分析与规划全文共11页，当前为第1页。云计算资源需求分析与规划全文共11页，当前为第1页。云计算资源需求分析与规划 云计算资源需求分析与规划全文共11页，当前为第1页。 云计算资源需求分析与规划全文共11页，当前为第1页。 数据中心服务器部署基本要求 本项目关键业务数据库、数据仓库采用物理服务器独立部署（集群+同城双活），应用和管理类服务器采用虚拟机部署（同城双活）。 应用服务器采用虚拟化方案 采用虚拟化技术是实现云计算的基础。通过为客户提供服务器整合和数量控制、业务连续性、测试/开发自动化、企业台式机管理等解决方案，从而实现降低成本、提高响应速度、实现零停机、灾难快速恢复等系列好处。通过虚拟架构整合服务器，可以控制x86服务器的蔓延，在一台服务器上运行多个操作系统和应用，并使新的硬件支持老的应用，数据中心撤退旧的硬件。虚拟基础架构使企业能够通过提高效率、增加灵活性和加快响应速度而降低IT成本。管理一个虚拟基础架构使IT能够快速将资源和业务需要连结起来，并对其进行管理。虚拟基础架构可以使x86服务器的利用率从现在的5-15%提高到60-80%，

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为了解决大数据流式计算平台中存在计算负载波动上升，但集群无法有效应对负载变化的问题，提出了基于流网络的 Flink 平台弹性资源调度策略（FAR-Flink）。该策略首先建立流网络模型并通过构建算法计算每条边的容量值，其次通过弹性资源调度算法确定集群性能瓶颈并制定动态资源调度计划，最后通过基于数据分簇和分桶管理的状态数据迁移算法，实施调度计划并完成节点间的高效数据迁移。实验结果表明，该策略在状态数据复杂的应用场景中有较好的优化效果，在满足计算时延约束的前提下提高了集群的吞吐量，缩短了状态数据迁移的时间。由此可见，FAR-Flink策略有效提升了集群对负载波动的响应能力。

基于数据中心内OpenScale互联架构的网络感知分布式计算资源管理 ，王奇，郭宏翔，OpenScale是一种基于光交换的数据中心网络架构，其具备的小世界网络特性被认为能够很好的承载分布式计算应用。但是，目前的资源管理

中国各县域人口，户数及城镇化率等数据-2000-2019年，直接百度云提取

针对云计算环境中负载难以预测并且负载量实时变化的应用，设计了一种基于时间协同的资源分配方法，该方法在应用运行过程中，根据负载量以及任务处理时间，制定出多虚拟机协同的资源分配方案。该方法采用时间协同的方式有效实现了资源复用，提高了数据中心资源利用率，并进一步降低了数据中心的运维成本。

部署H3C云计算系统课程项目六 云资源管理 计算资源课程目标【知识目标】 了解计算资源管理内容【能力目标】 能理解计算资源关系结构【思政目标】 培养学生的工匠精神，提高综合职业素养，树立社会主义职业精神。虚拟化资源介绍虚拟机应用程序操作系统计算资源网络资源存储资源H3C CAS CVK云资源管理云资源是H3C CAS虚拟化管理系统分层管理模型的核心节点之一统一管理数据中心内所有复杂的硬件基础设施主要包括了对主机池、集群、主机、虚拟机以及虚拟机模板和策略等资源的管理主机主机池主机云资源集群主机虚拟机模板策略虚拟CPU和内存虚拟机虚拟机虚拟机虚拟机应用程序应用程序应用程序应用程序操作系统操作系统操作系统操作系统计算资源池内存虚拟化CPU虚拟化H3C CAS CVKCAS计算资源管理CAS系统的计算资源是通过CVK主机提供的，它给虚拟机提供了物理硬件环境集群是由物理主机和虚拟机组成的计算资源集合主机池是一系列主机和集群的集合体主机可以加入到主机池中，也可以加入集群中主机池集群集群H3C CAS CVKH3C CAS CVKH3C CAS CVKH3C CAS CVKH3C CAS CVKH3