基于共享资源量的动态多资源公平分配策略

针对云计算共享系统中多资源分配问题,提出一种基于共享资源量的动态多资源公平分配策略。该策略根据不同用户资源需求和共享资源量建立一个线性规划模型,同时证明该模型满足公平分配的4个重要属性：动态帕累托最优、激励共享、动态无嫉妒性和防止策略性操作,而且给出一种改进的动态多资源公平分配算法来提高算法运行效率。实验结果表明,所提动态多资源公平分配策略能够在满足任务资源需求的同时,尽可能保证公平分配下最大化占优资源份额,并且改进的分配算法能够有效地提高资源的分配效率。     

异构云系统中基于智能优化算法的多维资源公平分配

资源分配策略的研究一直是云计算领域研究的热点和难点,针对异构云计算环境下多维资源的公平分配问题,结合基因算法（GA）和差分进化算法（DE）,分别给出了两种兼顾分配公平性和效率的资源分配策略,改进了解矩阵表达式使异构云系统中的主资源公平分配（DRFH）模型转化成为整数线性规划（ILP）模型,并提出了基于最大任务数匹配值（MTM）的初始解产生机制和使不可行解转化为可行解的修正操作,以此提高算法的收敛速度,使其能够快速有效地得到最优分配方案。实验结果表明,基于GA和DE算法的多维资源公平分配策略可以得到近似最优解,在最大化最小主资源份额目标值和资源利用率方面明显优于Best-Fit DRFH和Distributed-DRFH,而且针对不同任务类型的资源需求,具有较强的自适应能力。