云存储的资源调度算法研究

摘要 ...................................................................................................................................... I Abstract.................................................................................................................................. II 第一章绪论 .. (1)

§1.1 研究背景和意义 (1)

§1.2 国内外研究现状 (2)

§1.3 论文主要工作 (3)

§1.4 论文的组织结构 (4)

第二章OpenStack相关简介及平台搭建 (5)

§2.1 OpenStack介绍 (5)

§2.2 OpenStack中存储类型 (10)

§2.3 块存储简介 (10)

§2.4 Cinder基本概念 (12)

§2.4.1 Cinder的作用 (12)

§2.4.2 Cinder的架构 (12)

§2.4.3 Cinder的工作流程 (15)

§2.4.4 Cinder架构的优缺点 (16)

§2.4.5 Cinder存在的问题 (17)

§2.5 OpenStack平台搭建 (18)

§2.6 本章小结 (21)

第三章云存储的SLA感知调度算法 (22)

§3.1 块存储SLA背景 (22)

§3.2背包问题 (22)

§3.2.1 经典0-1背包问题 (23)

§3.2.2 贪婪算法 (24)

§3.2.3 动态规划法 (24)

§3.2.4 回溯法 (24)

§3.3 Cinder过滤调度工作流程 (25)

§3.4 SLA感知调度算法 (26)

§3.5 实验与分析 (29)

§3.5.1实验对比内容 (29)

§3.5.2评测标准 (29)

§3.5.3实验设计 (30)

§3.5.4实验结果 (30)

§3.6 本章小结 (33)

第四章云存储的多维离线调度算法 (34)

§4.1 装箱问题 (34)

§4.1.1装箱问题定义 (34)

§4.1.2装箱问题分类 (34)

§4.1.3二维装箱问题 (35)

§4.2 Cinder离线过滤调度工作流程 (36)

§4.3 多维离线调度算法 (36)

§4.3.1卷放置的数学模型 (36)

§4.3.2基于CF算法的多维离线调度算法 (37)

§4.4仿真实验与性能分析 (39)

§4.4.1性能指标 (40)

§4.4.2实验装置 (40)

§4.4.3实验结果 (41)

§4.5 本章小结 (43)

第五章总结与展望 (45)

§5.1 工作总结 (45)

§5.2 工作展望 (46)

参考文献 (47)

致谢 (50)

作者在攻读硕士期间研究成果 (52)

第一章绪论

§1.1 研究背景和意义

由于移动互联网的快速发展，大量数据密集型的网络应用越来越多，如视频点播、网络地图、生活应用软件、社交网络、购物网站、数字图书馆等，这些应用使网络数据越来越多，人们逐渐的进入了大数据时代。大数据时代，就是数据非常多，现有的存储系统可能无法满足要求，并且数据存储在产业中的地位也越来越重要，所以无论国内的百度、阿里巴巴、腾讯，还是国外的谷歌、亚马逊、微软等这样的信息产业巨头还是新兴的创业公司，都开始将云存储作为自己运营平台的核心。同时随着移动互联网的发展，网络中的数据量以指数的增长速度在逐年递增，怎样存储这些海量的数据，怎样对这些数据进行有效的管理与利用，这都给传统的存储方式带来了巨大的挑战，但这也成为了云存储快速发展的一个机会。因此会有更多的人或者企业关注云存储，也使云存储的相关研究成为当前的热点。

2012年12月互联网数据中心（IDC）的最新Digital Universe[1]研究表明，从2005年到2020年数据将会大约增长300倍，数据量会从130EB（1EB=1024PB）到达4000EB，特别是存储管理（Storage Management）[2]、安全（Security）[3]、大数据（Big Data）[4]和云计算（Cloud Computing）[5~6]等领域无论是政府还是企业都会加大投资力度。从这个研究也可以看出随着数据量的增长速度越来越快，无论是政府机关还是企业都越来越重视数据，也就是说数据已经成为这些机构的命脉，如何更好的存储以及管理数据，这个问题已经不可避免，而云存储恰好能够解决这些问题。一方面，云计算（Cloud Computing）是通过互连网提供计算、网络、存储等服务的服务形式[7]，或者称为按需计算、软件即服务或互联网平台，它们共同特点是基础设施所在地理位置对用户透明[8]。云计算的本质是通过虚拟化技术[9]与互联网将大量价格低廉的计算、存储和带宽等物理资源整合成为一个庞大的可以共享的资源池，以按需付费（Pay-as-you-go）的形式提供给用户，并且云计算还具有高可靠性和弹性扩展这样的特点[10]，进而人们就可以忽略基础架构中的详细结构，只需要将这些物理资源看成一个大的逻辑资源池，然后用户就可以像使用水和电一样来购买所需的资源，这样用户将会减少许多硬件成本以及系统维护费用，进而降低成本提高自己的利润。另一方面，云存储（Cloud Storage）是以云计算为基础的，是云计算的延伸和扩展[11]。所以，云存储除了自身的一些特点外还拥有云计算的许多优点。

云存储系统是在集群上部署的分布式文件系统，即是由许多不同类型的存储设备通过网络互连起来的一个能够从外界访问与存储数据的商用存储系统[12~13]。云存储系统能够管理和存储大量的数据是因为云存储系统有着巨大优点[14]，首先，云存储系

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。

云数据中心流量调度机制研究

云数据中心流量调度机制研究近年来,随着大数据、网络搜索、公有云等服务的普及与蓬勃发展,支撑这些服务的数据中心物理基础设施与关键技术也面临了诸多挑战。通常这些业务需要依靠大量服务器并行处理数据,并通过网络保障服务器间数据的高效传输。所以数据中心网络的性能直接决定了业务的服务质量。然而,由于现有数据中心使用了特殊的拓扑结构并包含多种不同需求的业务,导致传统流量调度算法在数据中心网络中遇到了性能瓶颈和许多不同的问题,例如:多径拓扑下由负载调度不均引起的路径拥塞问题,多业务混合场景下时延敏感流的时延需求难以得到保障、流完成时间长问题,大数据等特殊业务中并行数据流(Coflow)调度效率低、任务完成慢问题。论文针对数据中心流量调度问题进行了研究,主要取得以下研究成果:1.设计了基于流分布的半集中式负载均衡机制FDALB。结合分布式负载均衡可扩展性强,集中式负载均衡性能优的特点,论文设计了 FDALB机制降低了集中式负载均衡的控制开销,从而提高了集中式负载均衡的可扩展性。并且,仿真实验显示FDALB大大降低了网络时延,避免了链路拥塞。2.设计了云环境中基于混合流的信息无感知流调度机制TPFS。针对信息无感知场景下,时延敏感流区分难的问题,论文设计了TPFS机制利用数据中心中业务产生的流分布较为固定的特点来预测业务的流长,从而完成了时延敏感流的快速识别,并通过设计更加合理的队列调度门限有效的保障了时延敏感流的时延。通过实验验证表明TPFS能够有效的减少时延敏感业务的完成时间。3.设计了基于拥塞感知的Coflow调度机制SkipL。针对现有Coflow调度机制无法感知网络路径拥塞的不足,论文设计了一种基于源端的链路拥塞探测机制,该机制能够快速探测网络链路的剩余带宽。进一步,基于剩余带宽,论文实现了拥塞感知的带宽分配机制,降低了 Coflow的完成时间。论文通过实验验证了SkipL拥塞感知和带宽探测的有效性。4.设计了基于多属性的信息无感知Cofl[ow调度机制MCS。论文分析了Coflow 信息无感知场景下,Coflow完成时间长是由队头阻塞、粗粒度优先级门限引起的。论文设计了 MCS通过Coflow宽度、长度等多种信息来调度Coflow流量,从而有效的避免队头阻塞,实现了精细的Coflow优先级调节。论文通过实验验证了

云数据中心运维问题解析

云数据中心运维问题解析 Revised on November 25, 2020

1、云计算时代的到来，数据中心的运行管理工作必然会产生新的问题，提出新的要求，您认为，数据中心运维工作发生了哪些改变云计算是当下的技术热点，云数据中心是提供云计算服务的核心，是传统数据中心的升级。无论是传统的数据中心，还是云数据中心，从他们的生命周期来看，运维管理都是整个生命周期中历时最长的一个阶段。云数据中心的运维工作需要我们仔细分析，认真对待。从开源云计算社区openstack发布的模块来看，截止2014年11月，社区共有项目模块450个左右，模块数量前三的类型是“运维”、“易用性”、“上层服务”，其中运维模块数量第一，占到了153个。可见云计算的技术动向基本上围绕“如何运维”和“如何使用”。我们今天的话题就先来说一说云数据中心运维的变化。说到云数据中心运维工作的变化，就要分析云的特点。云时代数据中心最明显的特点就是虚拟化技术的大量应用，这使得运维管理的对象发生了变化：一、云数据中心运维对象数量激增。虚拟化技术将1台物理服务器虚拟为多台虚拟服务器，如果数据中心支撑业务需求规模不变的话，所需要的物理服务器数量将会减少，这与很多人认为的运维服务器数量激增是不符的，那么这个“激增”认识是如何产生的呢。可以这样分析，由于虚拟化技术进一步提高了数据中心各种资源的使用效率，同时大幅提高了业务需求响应能力，所以多个传统数据中心合并为一个云数据中心在技术上成为了可能。很多跨国企业采用云计算技术，实现数据中心10：1到20：1的合并效果，也就是说如果原来在全

球建设1000个数据中心，那么现在可以由50到100个云数据中心实现对业务的支撑，在一个合并后的云数据中心内，所要运维的服务器数量绝对可以称得上“激增”，这里所说的服务器既包括物理服务器也包括虚拟服务器。与此同时，运维岗位也就是运维人员虽然也进行了调整，但是人员增加的幅度远低于设备的增涨幅度，也就是人均运维设备数量增加了很多，在这种情况下，如果不借助工具、系统，很难完成运维工作。二、在传统数据中心中，设备都是物理的、真实的，位置也是相对固定，对业务系统来讲，交换网络、服务器、存储设备对象之间关联也是比较固定的，管理起来相对直观。在云数据中心，虚拟化带来了资源的池化，使得一切管理对象变成虚拟的、可灵活迁移的逻辑存在。虚拟资源可以随时创建、删除，再加上高可用需求、性能优化需求带来的虚拟资源迁移，虚拟资源所在的位置变得不固定了，虚拟资源与物理资源的关系也被解耦了，原来很多能说得清、找得到的资源现在不借助工具就再也无法说得清、找得到了。三、在传统数据中心中，设备监控主要是采集故障、性能数据，容量一般来讲还不是运维层面的问题，而是规划的问题，当然这也带来了业务系统竖井、数据中心竖井的问题，以及业务资源申请周期长的问题。在云数据中心中，容量不仅是规划问题，同时也是一个运维问题。也就是说，在日常工作中，需要随时采集资源池容量数据，不仅要看资源池的总容量，还要看容量在各个物理宿主机上分布情况，以便满足高可用和迁移的需要。四、云数据中心在管理虚拟设备时，接口的标准化问题。在传统数据中心内，物理设备已经形成了接口标准，提供运维数据，如snmp、netflow等。而对虚拟化设备，还没有形成国标或行标，对虚拟设备的运维还需要采用厂家标

云计算中任务调度算法的研究综述

云计算中任务调度算法的研究综述-电子商务论文云计算中任务调度算法的研究综述文／张艳敏摘要：云计算中任务调度算法的好坏直接影响云计算系统整体性能，也影响着云计算系统处理用户提交的任务的能力。本文归纳了云计算调度的特点和性能指标，总结了云计算中的任务调度算法，分析了云计算任务调度算法的研究现状及其进展。最后讨论了现有任务调度策略存在的问题，为云调度研究指明了方向和思路。关键词：云计算；任务调度；遗传算法；蚁群算法前言云计算是一种基于互联网的新的服务模式，这种模式按使用量付费，提供可用的、便捷的、按需的网络访问，它将用户需求的计算任务分布在由大量计算机构成的数据中心，数据中心采用虚拟化技术，把各种软硬件资源抽象为虚拟化资源，再通过资源调度技术使各种应用能够根据需要获取计算能力、存储空间和信息服务。在云计算环境中，一个大规模计算任务需要进行分布式并行处理，系统首先将逻辑上完整的一个大任务切分成多个子任务，然后根据任务的相应信息采取合适的调度算法，在不同的资源节点上运行这些子任务，所有的子任务处理完后进行汇总，最后将结果传给用户。云计算任务调度的目的是给需要的用户分配不同的资源，在某一特定的云环境下，依据某一种规则使用资源，在不同的用户之间平衡和调整资源，在满足用户需求的前提下，使得任务完成时间尽量小，且资源利用率尽量高。调度最终要实现时间跨度、服务质量、负载均衡、经济原则最

优等目标。云计算任务调度是云计算研究中的重点和难点。任务调度算法的优劣会影响到云计算系统处理任务的能力。近几年，研究者针对云环境下的资源调度做了很多研究，主要体现在以提高云计算数据中资源利用率为宗旨的资源管理与调度、以降低云计算数据中心的能耗为目标的资源分配与调度、经济学的云资源管理模型研究等方面。本文综述了云环境下的任务调度算法，分析了近几年来典型的云计算任务调度算法的发展趋势，为相关领域的研究人员提供参考。 1、网格任务调度与云计算任务调度的比较在网格计算和云计算中，虽然系统资源都是以数据池的形式呈现给用户，但它们之间的区别是网格用户的任务是通过实际的物理资源来执行，而云计算环境下的用户任务是通过逻辑意义上的虚拟资源来执行。对于以上两种计算方式，都是由用户将任务提交给计算中心，系统通过对任务的需求进行分析，然后来寻找合适的资源节点执行，此时的用户并不关心执行任务的是哪个节点。网格系统通过用户预先设定的任务并行执行算法，并结合自己的调度系统使用户任务实现跨物理节点并行执行[1]，云计算任务调度通常情况不会跨虚拟机并行调度。尽管云计算是在网格计算、分布式计算及并行计算的基础上发展起来的，但是云环境比较复杂，任务呈现多样性，而且是以商业服务作为宗旨。云计算任务调度策略不能照搬传统调度策略来满足用户提出的各种任务要求，必须考虑怎样在高效任务调度与资源分配同时提高经济效益、资源利用率以及用户体验等各方面的因素。可靠的云服务和各层次的用户公平使用资源的机会是云计算调度策略必须考虑的问题，此外还需要有一个调度策略来提供系统可以使用的资源，以便满足多样化的用户需求。因此虚拟化技术在云计算中的广泛应用、中间层与资源节点以

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 。

集团云数据中心管理平台-规划设计

集团云数据中心管理平台详细规划设计

目录 1前言 (2) 1.1背景 (2) 1.2文档目的 (2) 1.3适用范围 (2) 1.4参考文档 (2) 2设计综述 (3) 2.1设计原则 (3) 2.2设计思路 (5) 2.3建设目标 (7) 3集团云计算规划 (8) 3.1整体架构规划 (8) 3.2云管理平台规划 (8) 3.2.1云平台 (9)

1前言 1.1背景集团信息中心中心引入日趋成熟的云计算技术，建设面向全院及国网相关单位提供云计算服务的电力科研云，支撑全院各个单位的资源供给、数据共享、技术创新等需求。实现云计算中心资源的统一管理及云计算服务统一提供；完成云计算中心的模块化设计，逐渐完善云运营、云管理、云运维及云安全等模块的标准化、流程化、可视化的建设；是本次咨询规划的主要考虑。 1.2文档目的本文档为集团云计算咨询项目的咨询设计方案，将作为集团信息中心云计算建设的指导性文件和依据。 1.3适用范围本文档资料主要面向负责集团信息中心云计算建设的负责人、项目经理、设计人员、维护人员、工程师等，以便通过参考本文档资料指导集团云计算数据中心的具体建设。 1.4参考文档《集团云计算咨询项目访谈纪要》《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T 22239-2008）《信息系统灾难恢复规范》（GB/T20988-2007）《OpenStack Administrator Guide》（https://www.360docs.net/doc/e817202264.html,/）《OpenStack High Availability Guide》（https://www.360docs.net/doc/e817202264.html,/）《OpenStack Operations Guide》（https://www.360docs.net/doc/e817202264.html,/）《OpenStack Architecture Design Guide》（https://www.360docs.net/doc/e817202264.html,/）

云计算的核心思想,是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度

云计算2011商业应用三大趋势云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。云计算的产业三级分层：云软件、云平台、云设备。众所周知，云计算模式对于企业的意义非比寻常。更具有弹性的IT资源按需分配能够降低IT成本，满足企业对各种技术的需求。但是否采用云计算模式对一个企业来说是一个多方面的决策过程。在与云供应商接洽之前，CIO或IT 决策者要明确自己企业基础设施的虚拟化程度，了解企业是否已经做好了迎接云计算的准备。在云计算世界里云计算有多种模式：公有云、私有云和混合云，对于这三种模式你的企业要选择哪种模式?哪一种模式才适合你的企业?你是选择云模式的软件还是对整个基础设施进行云计算模式的转变呢？你是“正式”云买家(IT企业)还是“非正式”买家(SMB中小市场)呢？你选择的云模式会给你带来什么样的影响呢？云服务有多种不同的模式，名字都叫“即服务”，有SaaS(软件即服务)、IaaS(基础设施即服务)和PaaS(平台即服务)。根据Forreser的预测，2011年企业应用将会在以下三个方面发生转变。在一份Forrester作出的关于企业和中小企业决策者的调查中显示，在是否有采用IaaS云计算模式的计划的问题上，有16%的“非正式”买家表示他们已经在部署IaaS模式的云计算，10%的调查者表示将会在下一年部署。相比之下，有6%的正式买家表示他们已经部署了IaaS，只有7% 表示将会在下一年部署IaaS模式云计算。为虚拟化服务器服务、按需付费的IaaS模式提供商有亚马逊网页服务、Terremark、Savvis和Rackspace。企业IT买家对虚拟化的关注胜于云计算。考虑到IT环境的规模和众多陈旧的后端系统，以及企业现行的规则，在高水平的企业IT部门内整体迁移到云计算模式下是不太现实的。根据Forrester报告，企业更青睐通过服务器虚拟化整合数据中心，而不是单纯的公有云和私有云的整合。据2010年Forrester调查数据显示，80%的企业决策者表示优先考虑通过服

云计算环境下资源调度关键技术研究

云计算环境下资源调度关键技术研究发表时间：2019-01-16T10:03:36.797Z 来源：《电力设备》2018年第26期作者：李凯常春雷马斌马军 [导读] 摘要：云计算作为企业核心技术支撑，为企业信息系统提供包括按需供给、快速发布、弹性伸缩、跨域协同计算、故障自愈、开发运维一体化和多租户等能力支撑。（国网新疆电力有限公司信息通信公司新疆乌鲁木齐 830000）摘要：云计算作为企业核心技术支撑，为企业信息系统提供包括按需供给、快速发布、弹性伸缩、跨域协同计算、故障自愈、开发运维一体化和多租户等能力支撑。本文研究了企业云计算环境下资源调度关键技术，为企业信息系统可靠稳定运行提供支撑。关键词：云计算环境；资源调度关键技术；研究随着信息技术的快速发展，云计算得以崛起，云计算提供包括按需供给、快速发布、弹性伸缩、跨域协同计算、故障自愈、开发运维一体化和多租户等功能，特别是在海量数据信息处理方面，云计算主要是新型软件技术，其具备虚拟性以及并行计算等特征，可以对资源信息进行整合调度。一、云计算云计算主要是资源信息服务形式的创新与改革，其在互联网在宣传之后被人们所知道。云计算概念体现在两方面，对于狭义方面而言，主要是把互联网当做是根据，依照用户的需要情况获得更多的资源；对于广义方面而言，能够理解成是一种服务交付以及使用的方式，也就是说，经过互联网手段获得相应的服务，此服务的规模比较大，并且具备比较高的可靠性。因此，云计算是资源的整合调度以及管理，并且根据用户的实际需求提供资源服务。云计算是新型的商业计算形式，其可以把计算任务经过分配到资源池当中，而用户能够依照自身的实际需要，得到资源信息处理以及空间储存等方面的服务。云计算平台根据服务手段进行分析，能够分成三种，分别是公有云、私有云以及混合云，其一，公用云主要是公众所研发的云模式，其是现阶段许多用户所青睐的方式，其是第三方提供商所运转的，能够为用户提供多样性资源，优势条件是成本低且规模大。用户在对资源进行使用的时候，不需要过多的投入，主要是提供商负责运转，其在价格、功能与规模方面的潜力非常大，变成了云计算的主要发展趋势。其二，私有云是企业共享云服务的主要方式，内部成员是云平台的唯一用户，和传统型数据中心进行对比，此模式需要整合多种资源信息，有效降低其架构的繁杂情况。因为企业内部人员对数据信息的管理与控制，在服务质量方面的表现非常突出，有效提升了企业的经营水平。其三，混合云是前两者的有效结合，企业能够依照应用属性的差异性，将其部署在各个云平台当中，并且制定相应的对策，混合云的市场空间比较大。二、云数据中心在云计算大环境之下，数据中心主要是虚拟技术的非静态资源库，其构成包含储存、互联网以及计算等方面的资源。在云计算环境下的数据中心，与传统型数据处理以及储存中心不一样，其规模非常大，并且资源信息量也逐步增多。运数据中心肩负着信息储存以及服务等功能，一方面明显提升了数据中心的性能，另一方面也面临着很大程度上的挑战，怎样提升资源的使用效率，有效降低能耗情况，变成了现阶段我国所重视的问题。多样性的云数据中心组成了云系统，用户的请求主要是数据中心共同实现的，各个数据中心的拓宽性非常好，能够依照业务活动进行有效调整，例如，增减资源信息的数量等。三、云计算关键技术云计算主要是随着虚拟技术、管理技术以及储存技术所崛起的，这样的技术在云计算平台的实际运转过程当中占据着非常重要的位置。（一）虚拟技术虚拟技术能够有效分离硬件和软件，其包含两方面，一方面其能够把资源分成多个，另一方面也能够实现虚拟资源的有效整合。云计算当中经常使用的模式是一个硬件系统上的多个软件，软件主要有一只调度器展开管理。（二）分布储存技术分布储存技术能够保证数据信息的完整性以及可靠性，其系统是由主、块服务器构成的，主服务器只是对元数据进行储存，应用此存储手段能够有效提升系统的质量以及效果，避免出现服务器超载的现象。（三）数据管理技术云计算可以对数据集进行处理以及分析，把特定的数据信息挖掘出来，这些问题是云计算继续解决的重点内容所以，数据管理技术显得尤为重要。此技术可以对数据管理方式进行全面优化，保证数据信息的更新以及读取。在此领域当中，一般情况下，使用数据库储存信息内容。三、云计算环境下资源调度关键技术研究（一）云计算环境下的资源调度概念资源调度主要指的是把运输局中心的资源分散到多个云应用当中，其能够全面实现资源利用效率以及时间两方面的目标，其是网格计算的发展，可以对网格计算进行借鉴，但是两种调度办法并不一样，云计算资源调度过程中需要对多方面的因素进行考虑，第一，根据需要提供服务；第二，考虑其成本问题。传统资源调度指的是在相应规则的指导之下，根据用户进行资源调整，其服务方式是使用计算节点解决用户请求，应该依照资源与业务约束，明确资源和业务之间的关联性。在云计算大环境之下，业务活动的资源需要并不一样，因此，使用科学合理的资源调度手段，可以把业务活动分配到有效的节点当中展开处理，与此同时，保障云计算的功能。（二）资源调度分类首先，根据调度方式进行分类，能够分成动态与静态两种，其中静态调动手段主要是把任务根据相应的任务分配到资源节点上展开处理，而动态调度手段依照储存情况明确其方案，并且做好调整工作。其次，根据任务处理形式进行分类，其能够分成在线以及批处理两种，其中在线调度是系统在得到任务请求的时候，把资源信息调配当做是重要任务。而批处理调度是在事件触发的情况下，把之前得到的任务进行集中处理。

浅谈云计算任务资源调度

INFORMATION TECHNOLOGY 信息化建设摘要：云计算是互联网时代重要的发展成果，同时作为当前全球信息技术经济发展的潮流，正在对经济增长贡献重要力量。云计算任务资源调度在于处理和研究多服务器同时处理大量任务时的调度问题，基于QoS如何实现在最短时间内处理最大数量工作任务，提高任务处理效率，优化服务器工作调度，是云计算处理多任务调度解决的主要问题[1]。关键词：云计算；任务调度；资源调度；分布式处理云计算在为使用者或服务者提供高质量服务的同时，还需要保证任务资源处理的公平性[2]。所以如何合理规划服务器个数，如何合理分配资源，如何用更加简便巧妙的算法逻辑提高任务处理效率是云计算处理的核心[3-4]。本文针对云计算解决大规模，多任务运算问题，论证了从单一服务器到n个服务器同时处理任务的云计算调度过程，模拟仿真云计算调度处理过程。一、单服务器处理n个任务调度问题（一）实验仿真模型服务器1；任务1，2......n；当一个服务器服务多项任务时，计算任务等待时间与逗留时间。（二）数据成员初始化 double arrive_inter //任务到达间隔时间数组 double size[] //任务长度数组 double arrive[] //任务到达时间数组 double start[] //任务开始执行时间数组 double end[] //任务结束时间数组 double wait[] //任务等待时间数组 double stay[] //任务逗留时间数组（三）任务分配（a）如果当前时间time[i]大于作业到达时间arrive[i]，则： start[i]=time[i]； time[i]=time[i]+size[i]；//更新当前时间（b）如果当前时间time[i]小于或等于作业到达时间arrive[i]，则： start[i]=arrive[i]； time[i]=arrive[i]+size[i]； //更新当前时间（四）任务等待时间wait[i]和逗留时间stay[i]计算（a）wait[i]=start[i]-arrive[i]；//任务i的等待时间（b）stay[i]=end[i]-arrive[i]；//任务i的逗留时间二、n个服务器同时处理多n个任务调度问题（一）实验仿真模型服务器1，2......n；任务1，2......n；当多个服务器同时服务多项任务时，寻找最小剩余时间的服务器索引。（二）数据成员初始化 int jobnumber=n；//任务个数 int servernumber=n；//服务器个数 d o u b l e r e m a i n b u s y[]=n e w d o u b l e[s e r v e r n u m b e r]；//存储每个服务器当前执行作业的剩余时间。（三）求空闲服务器索引（idleindex） int index=-1；通过for循环，分别判断n个服务器的当前执行作业的剩余时间是否为0，如果有则返回该服务器的index，若无空闲服务器则返回-1。（四）求最小剩余时间的服务器索引（min_runtime） int min=remainbusy[0]；int index=0；使min依次和后面的服务器剩余时间比较，返回剩余时间最短的服务器index。三、未来实际应用云计算任务调度在未来医疗，GPS定位，交通信号处理等都具有重要意义，如何实现将大规模数据任务分块处理，实现多线程任务调度，减小运算时间，提高运算效率是云计算在未来实际应用中需要解决和提高的重要方面。比如，在人工智能方面的无人驾驶技术，当无人驾驶汽车在行驶过程中遇到前方有障碍物，如何在最短和最安全的时间范围内通过信号处理反馈给汽车是解决问题的关键，这时可利用云计算技术，从多个维度计算汽车与障碍物的距离，通过多个服务器进行高性能计算，从而最大程度减小反应时间，及时反馈给汽车，实现障碍物避让。四、结语从调度过程分析可以得出结论，在如何提升云计算服务效率的问题上，重在提升如何减少任务等待时间、逗留时间以及寻找空闲服务器索引和最小剩余时间服务器索引，从而实现模拟任务效率的最高实现，仿真实验验证了从单服务器到多服务器任务分配的过程，所以在处理服务器与任务调度的过程中，需要先分析在哪些方面可以提高处理效率，然后再对其进行深入研究或者算法优化，从而保证运算效率的优先性。H 参考文献 [1]左利云,左立峰.云计算中基于预先分类的调度优化算法[J].计算机工程与设,2012,33(4):1357-1361. [2]苏淑霞.面向云计算的任务调度算法研究[J].安徽大学学报,2014,38(05):24-3. [3]邹永贵,万建斌.云计算环境下的资源管理研究[J].数字通信,2012（4）：39-43. [4]柳兴.移动云计算中的资源调度与节能问题研究[D].2015. （作者单位：河北农业大学）浅谈云计算任务资源调度石金梁杨勇杰吴玉亭 ◆ 信息系统工程 │ 2019.7.20129

智慧城市云数据中心建设技术方案

第一章、智慧城市云数据中心建设目标根据《国家电子政务“十二五”规划》（中办发〔2006〕18号）等文件，以智慧城市建设总体思路为指导，建设智慧城市云数据中心，实现统一建设、统一管理、统一使用，为智慧城市和全市（县、区）各部门的业务应用系统提供统一的机房空间、网络资源、存储灾备、安全保障和运维服务，实现信息基础资源互通共享，从底层来联系整个政府机构内外的异构系统、应用、数据库资源等，打通各个职能部门间的“信息孤岛”，满足社会服务与管理，共享基础数据库、协同办公、行政审批与处罚、智慧城管、智慧社区等应用以及其他职能部门之间无缝的共享和交换数据的需要，实现相关部门的资源共享，提升政府的行政效率。 1.1、建设统一云数据中心作为电子政务统一的基础资源平台，包括：网络资源、计算资源、存储资源等，并对基础资源进行池化，使各部门各单位的用户可以灵活的共享和按需分配。 1.2、建设电子政务外网应用的云计算PAAS平台作为全市（县、区）电子政务统一的基础资源平台，不仅需要提供IAAS层的基础设施，还能够对上层基于SOA架构的电子政务类应用进行一定的能力支撑，包括基本的数据库、中间件等通用的基础软件资源和电子政务类公共组件类的软件资源。各部门各单位不仅可以共享PAAS层资源，而且可以在PAAS平台的基础上，简单、快速的开发不同功能类的电子政务类应用。

1.3、建立统一高效的运维管理平台建立基础资源平台的统一运维管理体系，对机房基础设施、IT设备、虚拟机、数据库以及上层应用软件等资源进行统一的检测、动态调度和自动化控制管理，简化运维管理的流程和人工操作，提高基础管理平台的运维效率，降低云数据中心运行成本。 1.4、建立统一的安全保障体系按照国家政务外网统一安全规划，参照等级保护的基本要求，建立统一的政务外网安全保障体系，加强安全管理、统一安全策略、统一标准规范，保障政务外网云数据中心和政务业务系统安全可靠运行。

云计算网络资源调度难点分析及解决方案

云计算网络资源调度难点分析及解决方案发表时间：2012/6/28 陆建伟关键字：云计算资源调度VPLS网络虚拟化本文就云计算网络资源调度难点进行分析，结合网络虚拟化、VPLS 等技术，提出相应的解决方案。 1 云计算简介云计算是网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。它旨在通过网络把多个成本相对较低的计算实体整合成一个具有强大计算能力的完美系统，并借助SaaS、PaaS、IaaS、MSP 等先进的商业模式把这强大的计算能力分布到终端用户手中。云计算的一个核心理念就是通过不断提高“云”的处理能力，进而减少用户终端的处理负担，最终使用户终端简化成一个单纯的输入输出设备，并能按需享受“云”的强大计算处理能力。云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务，故如何快速合理的对网络资源进行调度是云计算须解决的关键问题。 2 快速调度网络资源的关键云计算网络中，计算资源能够按需扩展、灵活调度部署，这由虚拟机的迁移功能实现，虚拟化环境的计算资源必须在二层网络范围内实现透明化迁移。透明环境不仅限于数据中心内部，对于多个数据中心共同提供的云计算服务，要求云计算的网络对数据中心内部、数据中心之间均实现透明化交换，这种服务能力可以使客户分布在云中的资源逻辑上相对集中，如在相同的一个或数个VLAN 内，而不必关心具体物理位置；对云服务供应商而言，透明化网络可以在更大的范围内优化计算资源的供应，提升云计算服务的运行效率、有效节省资源和成本。因此运营商云计算网络资源调度的关键就是构建大规模的二层网络，包括单数据中心和多数据中心之间的二层网络，覆盖更多的资源范围，同时虚拟主机所对应的交换机端口可以灵活的加入到用户业务VLAN 中，实现二层互访、业务迁移。 3 VPLS 技术介绍 VPLS（Virtual Private LAN Service，虚拟专用局域网服务）是在公用网络中提供的一种点到多点的二层VPN 业务。VPLS 使地域上隔离的用户站点能通过MAN 或WAN 相连，并且使各个站点间的连接效果像在一个LAN 中一样。 VPLS 提供二层VPN 服务。在VPLS 中，用户是由多点网络连接起来，不同于传统VPN 提供的P2P 的连接服务。VPLS 实际上就是在PE上创建一系列的虚拟交换机租借给用户，虚拟交换机的组网和传统交换机完全相同，这样，用户就可以通过MAN 或WAN 来实现自己的LAN。