云计算环境下的虚拟机资源调度优化策略

"虚拟机调度策略，硕士论文，基于某种技术的虚拟机资源调度关键技术研究，北京邮电大学，秦素娟导师，云计算，虚拟化技术，资源利用率，能耗成本，多目标蚁群改进算法，虚拟机放置策略" 云计算是信息技术发展的重要里程碑，它通过虚拟化技术将硬件基础设施转化为动态且弹性的服务提供给用户。虚拟机调度策略在云计算环境中扮演着关键角色，直接影响到资源的有效利用、系统的性能和效率。随着云计算用户数量的增长和数据中心规模的扩大，如何优化物理资源分配以及虚拟机调度，以提升整体资源利用率，保持资源平衡，同时减少能耗，成为了当前云环境中的核心挑战。 本文聚焦于一个广泛应用的开源云平台，对其数据中心内的虚拟机资源调度问题进行了深入研究。其中，提出了一个基于多目标蚁群算法改进的虚拟机放置策略。这种策略利用了蚁群算法的优化特性，通过不断更新的信息素来快速找到最优的物理机进行虚拟机的部署。这种方法旨在解决如何在众多物理机中选择合适的宿主机，以实现资源分配的高效和均衡，从而提升整个云集群的性能，降低运行成本。 蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁寻找食物路径的优化算法，它通过模拟信息素的扩散和蒸发来探索解决方案空间。在虚拟机调度的场景中，每个蚂蚁代表一种可能的虚拟机分配方案，信息素则反映了这种分配的优劣。通过迭代过程，算法能够逐渐收敛到最优的资源分配策略。 论文作者在导师秦素娟的指导下，对原有蚁群算法进行了优化，使其更加适应多目标的虚拟机调度问题。这可能包括对蚁群系统参数的调整，如信息素更新规则、启发式信息的选择等，以更好地平衡资源使用、负载均衡和能耗等因素。 此外，论文还涉及了独创性和使用授权的声明，表明作者对其研究成果的所有权，并同意学校对学位论文的使用和公开。保密条款也说明了对于不同类型的学位论文（保密或非保密）在使用授权上的差异。 这篇硕士论文对虚拟机调度策略进行了深入探讨，特别是在云计算环境下，利用多目标蚁群改进算法优化虚拟机的放置决策，以提高资源利用率和降低能耗，对云计算领域的研究具有重要的理论和实践意义。