云资源调度中的最优利用率模型仿真分析

摘要

提高云资源的利用率能够提高云服务的质量,具有重要的实用价值.由于云环境下云资源的调度过程过于复杂,缺少一个全面的调度标准,导致传统的资源调度算法采用多约束、多目标的调度标准,过多的目标导致调度过程过于复杂.为此提出一种考虑利用率最大化的云资源调度方法.将云环境下异构性的云计算资源转换为统一的虚拟机资源,并用同一指标对计算资源进行衡量;建立利用率最大化的云资源调度模型,获得模型的约束条件,利用梯度下降法对模型进行迭代运算,最终得到模型的最优解,即利用率最大化的云资源调度方案.仿真结果表明,改进算法能够提高云资源的利用率,并缩短了调度时间.