云计算中基于效用最大化的虚拟机资源分配模型

“云虚拟机资源分配的效用最大化模型，主要研究方向为网络优化、云计算。探讨了在云计算和虚拟化技术背景下，如何高效地分配物理资源以运行作业的云资源调度问题。文章提出了云效用最大化（CloudUtilityMaximization, CUM）模型，与传统调度模型不同，CUM的目标是最大化用户满意度，而不仅仅是最小化最大完工时间。” 在云计算环境中，虚拟化技术使得资源分配变得更加灵活。传统的资源分配方式通常限制了一个作业只能运行在一台物理机器上，但虚拟化技术打破了这一局限，允许将多台物理机的资源聚合为一台虚拟机来运行作业。这种灵活性为资源调度提供了新的可能性，同时也带来了挑战，即如何有效地分配物理资源以创建虚拟机，以满足不同作业的需求并确保系统的整体性能。 本文作者提出了云效用最大化（CUM）模型，这是一个基于网络效用最大化理论的创新调度策略。CUM模型关注的是如何通过优化资源分配来最大化用户的效用，从而提高用户满意度。与传统调度模型，如最小化最大完工时间（通常用于保证任务的及时完成）不同，CUM模型更注重服务质量和用户体验。这可能包括对延迟、计算能力、存储空间等多种因素的综合考虑。 CUM模型的优化问题解决方法旨在找到最佳的虚拟机映射策略，使得在有限的物理资源下，各个作业的效用得到最大化的提升。这一模型的应用有助于云服务提供商更好地平衡资源利用率和用户需求，提高服务质量，降低运营成本，并可能导致更加动态和自适应的资源分配策略。 此外，文章指出，该研究得到了多个国家级项目的资助，表明云资源管理和调度是一个重要的科研领域，受到广泛关注和支持。作者团队在下一代互联网、交换和路由结构、P2P网络、Overlay网络以及物联网等方面有深厚的研究背景，这为他们的工作提供了坚实的基础。 "云虚拟机资源分配的效用最大化模型"是一个关于如何利用虚拟化技术和网络效用最大化理论来优化云环境中的资源调度问题的研究。通过CUM模型，可以预期实现更高效、更满意的云服务，这对提升云计算的整体性能和用户体验具有重要意义。