云计算下虚拟机部署的性能匹配算法优化

云计算是当前信息技术领域的热门话题，本文主要关注的是"论文研究-云计算下基于匹配距离的虚拟机批量部署算法"，由张凌燕和孙其博两位学者合作完成，他们得到了高等学校博士学科点专项科研基金的资助（20110005130001）。该研究针对云计算环境中的一个重要挑战——如何高效、均衡地部署大量虚拟机，以优化资源利用和确保系统的稳定运行。 研究者深入分析了在云计算环境中，虚拟机（VMs）与服务器之间的性能匹配关系。他们认识到，性能偏好是决定虚拟机部署的重要因素，即根据虚拟机的性能需求和服务器的剩余性能来设计部署策略。为了实现这一目标，他们提出了一个基于最小匹配距离的虚拟机批量部署算法。这种算法旨在找到最优的匹配组合，既能满足虚拟机的性能要求，又能最大程度地平衡系统负载。 实验部分，作者在CloudSim平台进行了模拟仿真，这是一种广泛用于云计算模拟的开源工具。通过与传统的贪婪算法进行对比，结果显示，他们的新算法在系统负载均衡方面表现优异，同时显著提高了资源利用率。这表明，对于大规模的虚拟机部署，采用基于匹配距离的方法可以有效地减少资源浪费，提升整体运行效率。 关键词包括“云计算”，“虚拟机批量部署”，“最小匹配距离”，“负载均衡”以及“CloudSim”，这些词汇反映了研究的核心内容和方法。文章的中图分类号 TP302，进一步明确了该研究属于计算机科学与技术领域中的云计算技术分支。 总结来说，这篇论文深入探讨了在云计算环境下，通过性能匹配和优化策略来提升虚拟机批量部署的效率和性能，为云服务提供商提供了一种实用的解决方案。这对于云计算基础设施的优化和资源管理具有重要的实践价值。