云计算中资源高效顺序分配的研究与挑战

### 云计算中资源高效顺序分配的研究与挑战 #### 1. 资源分配挑战 云计算中资源分配面临着诸多挑战。由于资源的动态特性，终端用户可以随时随地访问资源。云数据中心提供了大量资源，其计算模型支持按需自适应分配资源，但这也导致了资源的非最优分配。 云经纪商进行资源分配的目标可能是应用优化、能源效率提升或资源利用率提高，不论分配的是弹性 IP、Blob 存储还是服务器等 ICT 资源。研究中发现的能源高效资源分配挑战包括： 1. 从不同工作负载中选择最合适的干扰和工作负载类别，如功耗、性能和资源使用情况。 2. 通过改进技术和工具、云拓扑和资源来评估云基础设施布局。 3. 再次强调从不同工作负载中选择最合适的干扰和工作负载类别，如功耗、性能和资源使用情况。 4. 通过评估应用程序的相互依赖关系来促进资源整合，以实现投资回报和性能提升。 5. 评估数据中心的标准化、联合和集中资源，以进行资源供应和运行时利用。 6. 从任何故障中恢复，提高网络可访问性、资产利用率、电源效率并减少资源使用时间。 7. 通过业务安全支持和弹性为关键任务投标规划实用的云基础设施。 云计算中的资源包括存储、CPU、带宽和内存等 ICT 资源。资源分配问题非常复杂，需要一些假设，如使用资源的成本、减少能源浪费和活动服务器集。云经纪商将系统资源分配给 CPU，并根据资源可用性限制是否接收传入请求。许多因素，如观察资源可访问性、跟踪服务需求、观察用户服务需求、识别资源成本、处理服务性能请求和跟踪实际资源分配，使资源分配成为一项复杂而困难的任务。此外，工作量的增加导致对云计算模型的各种资源需求，这也使得资源分配更具挑战性。 #### 2. 文献综述 为了实现更多收益和提高云客户满意度，云计算中使用了不同的资源分配方法。以下是一些常见的资源分配方法及其相关算法： |研究者|领域/环境|目标|主要概念|局限性|未来工作| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |Younge 等|绿色计算|在不影响性能的情况下节省大量能源的新技术|用于提高系统效率的云基础设施|商业和学术领域的云基础设施未得到充分增强|改进调度系统以提高物理服务器和热系统的节能效果| |Ngenzi 和 Nair|云计算|以更低成本实现最大资源分配，使用最少服务器并减少任务转移|在云数据中心中实施资源管理、分配和迁移算法|迁移成本可能超过收益|开发具有较低迁移成本的高效资源分配方法| |Magurawalage 等|移动云计算和 C - RAN|对移动云和 C - RAN 上的资源进行有效管理决策|C - RAN 提供了移动流量增长的方法，而 MCC 处理计算密集型任务到云|在延迟敏感应用中可能不合适，由于主要的扩展延迟|使其在实时高自动扩展中实用| |Chen 等|边缘计算|在给定时间内完成任务，同时最小化资源使用|有效的计算卸载和 JCC（联合通信和计算）程序，用于网络运营商资源分配|在需求资源时，经纪商难以提供所有资源|处理用户从移动边缘云系统离开的动态情况，开发有效的在线算法| |Nguyen 和 Bao|云计算|具有可允许延迟和实际带宽限制的多层计算系统，优化计算卸载，最小化最大加权能量|在实际无线异构网络中减少二进制优化变量，使其能够进行可扩展计算卸载的优化|有时在能源消耗方面，卸载表现最差|提供足够的无线电资源，选择卸载以首先获得最低加权能量，最后获得最大加权能量| |Nguyen 和 Long|云计算|减少云资源在用户和经纪商之间的性能差异，提高云调度性能|使用 Max - Min 调度算法对云资源进行有效优化分配并提高效率|任务执行延迟首先增加了工期时间|扩展到同时执行具有最大 - 最小性能时间的任务现象| |Ali 和 Alam|云计算|减少任务等待时间，更好地利用资源