移动云计算平台中的资源调度策略研究综述.pdf

移动云计算平台资源调度策略的研究综述涉及到云计算技术的核心问题之一——资源调度问题。资源调度直接影响到云平台的整体性能，包括资源使用效率、服务的稳定性、用户的满意度以及运营成本。在移动云计算的背景下，云资源调度不仅继承了传统云计算的许多特性，也衍生出了自身的独特性。 云计算作为一种新型的计算模式，通过网络提供便捷的、按需的可配置资源池访问。云平台上的资源调度具备以下特点： 1. 资源配置差异大：云平台中可能包括高性能集群、服务器、普通个人计算机以及各类硬件资源上的虚拟机环境，这些资源在带宽、计算与存储能力方面存在较大差异。 2. 异构性：云计算面向的是大规模、非集中式的异构平台。对资源的管理和调度需要采用分布式、并行的方式，异构性较强。 3. 多优化目标：资源调度的目标不仅仅局限于单一维度，而是一个多目标优化问题。常见的目标函数包括满足用户请求最大化、资源利用率最大化、利润最大化、成本最低化等。 4. 资源受限：移动云计算针对的是计算量较小、请求并发性高以及用户实时性要求较高的场景。在客户端设备性能不足的情况下，通过云计算将计算任务转移到服务器端可以降低移动平台终端的处理压力。 在评估云资源调度性能时，主要的性能指标包括： 1. 最优跨度：指的是在云计算系统中完成用户任务的时间跨度，时间跨度越短表明系统性能越好。 2. 总完成时间：所有任务完成所需的总时间，它反映了系统处理任务的总体效率。 3. 响应时间：指系统完成第一个任务的时间，反映了系统的即时响应能力。 4. 资源利用率：衡量系统中资源被有效利用的程度，高利用率意味着资源调度更加合理高效。 现有的云平台采用了各种资源调度策略与方法，这些策略结合了云计算的特点，并针对不同的应用场景进行了优化。研究者们在不断探索新的调度算法，以解决传统调度策略在多目标、多约束条件下的不足。 在云资源调度策略研究中，目前存在的一些不足包括： 1. 针对多目标优化的问题，传统调度策略往往只能满足部分目标，难以在多个目标间取得平衡。 2. 云计算环境中的动态变化性强，如何实现资源调度策略的快速适应与优化是一个挑战。 3. 调度策略需要兼顾效率与成本，目前大多数研究更侧重于性能的优化，对成本的控制相对欠缺。 未来的发展方向可能包括： 1. 发展基于多目标优化的综合调度策略，使系统能在不同的优化目标间取得更好的权衡。 2. 研究动态环境下的自适应调度算法，以提高云计算平台对环境变化的应对能力。 3. 引入人工智能和机器学习技术来优化调度策略，提升调度的智能化水平，减少人工干预，降低运营成本。 移动云计算平台的资源调度策略研究是云计算技术中非常活跃和重要的领域。随着技术的不断进步和应用需求的不断深入，资源调度策略和方法将不断演进，以适应未来云计算服务和移动互联网快速发展的需求。