杨立苑，胡佳军，李显风，周雪莹，邹海燕

(江西省气象信息中心,江西 南昌 330096)

0 引 言

近年来，随着云计算技术的快速发展，云计算已经成为各行各业信息化发展的基石[1]。为了满足气象信息化发展的需要，对本省物理设施资源和气象业务应用进行集约化管理，降低机房能耗成本，各省气象部门开始建设省级气象云平台[2-4]。但是由于物理设施数量和气象业务应用数量的快速增长，依靠人工的方式进行云资源的调度分配已经无法满足目前的云资源管理需求。人工方式管理云资源，一方面无法快速及时对云资源进行调度分配，另一方面会造成云资源中的物理设施资源使用效率不高和资源浪费的问题。

为了对云资源进行自动化调度，提高云资源的使用效率，节约机房能耗成本，本文设计一种基于BP神经网络的气象云资源调度系统。

江西省气象云主要分为物理机层、虚拟机层和应用层，气象云资源调度系统需要根据虚拟机负载情况进行气象云资源的调度。如果只是基于当前时间点的负载情况进行气象云资源调度，那么当前时间点的剧烈负载抖动可能会造成被调度虚拟机在不同服务器之间来回迁移，产生浪费能耗的情况。另一方面，收集负载情况到云资源调度完毕需要一定的时间，这造成调度后云资源状态相对于实际情况会出现一定程度的滞后。所以需要对未来时间点的负载情况进行一定的预测来解决上述问题。……