齐 平,王福成,王必晴

1(铜陵学院 数学与计算机科学系,安徽 铜陵 244000) 2(合肥工业大学 管理学院,合肥 230039) E-mail:qiping929@gmail.com

1 引 言

云计算以网络化的方式聚合计算与通信资源,同时使用虚拟化技术将大量成本较低、计算能力较弱的计算实例整合为一个具有强大计算能力的资源共享池,为用户提供可以缩减或扩展规模的计算资源[1,2].由于云计算系统资源由广域分布的异构资源构成,且各类资源动态加入和退出云系统具有随机性,因此如何实现计算资源的有效配置和共享使用是云计算领域研究必须解决的关键问题之一[3].目前,关于云环境下的资源管理策略已有了较多研究,针对不同的计算任务和优化目标,云资源调度算法大致可以划分为以下几类:①考虑资源负载均衡、提高资源利用率[4,5];②满足任务执行时间[6]、能耗费用[7,8]、用户QoS[9,10]等约束条件;③基于需求预测的虚拟机资源按需分配策略[11,12];④多目标优化算法[13,14].

云资源的可靠性可定义为在规定时间和规定条件下完成规定任务的能力或概率[15].由于云计算系统是一个大规模复杂系统,而云计算的核心思想是硬件、软件资源的服务化,因此云服务商需要通过虚拟化软件将物理机虚拟化为多台具有不同服务属性的虚拟机,再以虚拟机为基本单位提供计算能力.在此过程中,物理机内部元件故障或链路故障等因素都可能使放置于其上的虚拟机不能正常工作,从而导致用户任务无法完成.因此,在拥有无数……