大数据复杂应用下的虚拟集群动态部署优化模型

本文主要探讨了"面向大数据复杂应用的虚拟集群动态部署模型"这一主题，针对计算负载的时变性和复杂性对虚拟集群资源利用率造成的影响，提出了一个旨在提升资源全局利用效率的解决方案。模型的核心是采用了弹性资源管理策略，通过Docker容器技术的支持，实现了根据作业需求变化的动态部署。 Docker容器技术在此模型中扮演了关键角色，它允许在单个主机上运行多个独立的应用实例，每个实例拥有自己的隔离环境，从而适应不同用户的作业需求。这种动态部署模型允许虚拟集群在面对多种计算模式混合且需求突变时，灵活调整计算节点的类型和规模，例如，可以增加轻量级节点处理低负载任务，而保留高性能节点处理高并发任务。这样不仅能够满足用户个性化的需求，还实现了资源的动态定制和错峰计算。 实验结果显示，该模型显著提升了虚拟节点的CPU利用率，提升了5.3%，这意味着系统能够更有效地分配和利用资源，减少了资源浪费。同时，由于能快速响应变化，计算作业的执行效率也得到了优化。这一模型适用于数据中心和大规模集群环境，对于高效管理计算资源，降低运营成本具有重要意义。 本文的研究背景还包括山东省自然科学基金面上项目、山东省高等学校科学技术计划项目以及山东省重点研发项目的资助，作者团队由讲师、副教授和教授组成，他们的研究领域涵盖了分布式计算、大数据并行计算以及高性能计算和大数据分析。 总结来说，这篇论文的核心内容是设计了一种基于Docker容器技术的虚拟集群动态部署模型，通过弹性资源管理和动态调整节点配置，成功地应对了大数据复杂应用中的资源调度挑战，为数据中心和大规模集群的资源管理提供了创新解决方案。