唐瑞春，邱 悦，丁香乾，李 静

(1.中国海洋大学 信息科学与工程学院，山东 青岛266100;2.海尔数字化家电国家重点实验室，山东 青岛266101)

0 引 言

在自然界中，云媒体调度服务大量存在，且传输过程中总是受到带宽和计算资源的限制，降低了调度服务的满意度。提高云媒体调度服务满意度的方法是合理分配资源，因此云媒体资源分配技术是当今较热门的研究课题［1-3］。文献［1］提出了一种考虑能源参数的组合拍卖机制的资源分配模型，提高了数据中心的资源利用率。文献［2］结合博弈理论以及拥塞控制算法提出线性的带宽资源分配方案，提高了带宽效用。Ye 等［3］综合考虑服务的负载均衡博弈算法以及虚拟机的配置博弈算法来优化数据中心的资源。以上策略虽然从云媒体服务提供者 CP(Cloud-service provider)的能源消耗角度进行资源分配，但是缺少对云媒体服务请求者 CR(Cloud-service requester)的QoS 特性支持，形成了提高CR 服务满意度的瓶颈。因此，研究一般意义下的云媒体资源分配的整体满意度具有重要意义。

一种常用的方法是通过满足SLAs 协议来提高服务满意度［4-5］。Copil 等［4］提出了一种基于粒子群优化技术的服务等级协议，保证了资源消耗和性能之间的平衡。Son 等［5］提出了一种基于SLAs 的云计算框架，充分考虑了分布式数据中心的工作量和地理位置，合理地运用云数据中心。以上几个策略没有考虑资源分配的效用值，因此整体云媒体服务效用不高。

为了解决上述问题，本文综合考虑了CR 和CP 服务双方的QoS 支持……