本文選題：云計算 + 服務(wù)級別協(xié)議(SLA)�。� 參考：《計算機(jī)工程與應(yīng)用》2015年11期

【摘要】：針對云計算環(huán)境下如何高效分配資源,實現(xiàn)資源供應(yīng)者利潤最大化這一難題,提出了一種基于服務(wù)級別協(xié)議(SLA)的動態(tài)云資源分配策略。該策略通過將SLA中的計算力、網(wǎng)絡(luò)帶寬、數(shù)據(jù)存儲等屬性作為優(yōu)化參數(shù),構(gòu)造了一種服務(wù)請求與資源的映射模型,同時設(shè)計相應(yīng)的效用函數(shù),并結(jié)合改進(jìn)的與模擬退火算法相融合的混合粒子群算法(SA-PSO),實現(xiàn)云環(huán)境下的優(yōu)化資源分配。實驗分析結(jié)果表明,基于SLA參數(shù)的SA-PSO算法具有更好的全局最優(yōu)值,在給定虛擬資源相同情況下,調(diào)用該算法完成用戶任務(wù)實現(xiàn)的利潤更高。
[Abstract]:In order to solve the problem of how to allocate resources efficiently and maximize the profit of resource providers in cloud computing environment, a dynamic cloud resource allocation strategy based on service-level protocol (SLA) is proposed. By using the properties of SLA, such as computing power, network bandwidth and data storage, as optimization parameters, a mapping model of service request and resource is constructed, and the corresponding utility function is designed. An improved hybrid particle swarm optimization algorithm combined with simulated annealing algorithm is proposed to optimize resource allocation in cloud environment. The experimental results show that the SA-PSO algorithm based on SLA parameters has a better global optimal value, and it is more profitable to call the SA-PSO algorithm to complete the user task given the same virtual resource.
【作者單位】： 江西理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61105042) 江西省科技廳青年科學(xué)基金項目(No.20122BAB211035) 江西省教育廳科技項目(No.GJJ13411)
【分類號】：TP393.01

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2017505