检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000
出 处:《计算机工程与应用》2015年第11期57-61,共5页Computer Engineering and Applications
基 金:国家自然科学基金(No.61105042);江西省科技厅青年科学基金项目(No.20122BAB211035);江西省教育厅科技项目(No.GJJ13411)
摘 要:针对云计算环境下如何高效分配资源,实现资源供应者利润最大化这一难题,提出了一种基于服务级别协议(SLA)的动态云资源分配策略。该策略通过将SLA中的计算力、网络带宽、数据存储等属性作为优化参数,构造了一种服务请求与资源的映射模型,同时设计相应的效用函数,并结合改进的与模拟退火算法相融合的混合粒子群算法(SA-PSO),实现云环境下的优化资源分配。实验分析结果表明,基于SLA参数的SA-PSO算法具有更好的全局最优值,在给定虚拟资源相同情况下,调用该算法完成用户任务实现的利润更高。For the problem, how to efficiently allocate the resource to ensure the service provider to make the maximize profit in cloud computing, this paper proposes a dynamic cloud resource allocation policy based on Service Level Agreement(SLA), by considering the SLA properties, containing computing capacity, network bandwidth and data storage as optimization parameters. A kind of mapping model between service request and resource allocation is given, at the same time, the corresponding utility function is designed. An improved hybrid Particle Swarm Optimization algorithm based on Simulated Annealing(SA-PSO)is analyzed. Experimental results show that the SLA-based parameters SA-PSO has better global optimality. It can obtain higher benefits than other algorithm under the same condition.
关 键 词:云计算 服务级别协议(SLA) 资源分配 基于模拟退火的粒子群优化算法(SA-PSO)
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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