王 晶，方 偉，陳靜怡，吳 杰

（復(fù)旦大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院，上海200433）

0 引 言

“云計(jì)算”是近年來(lái)IT產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新熱點(diǎn)，受到各方的廣泛關(guān)注。其作為一種新興技術(shù)和商業(yè)模式，將加速信息產(chǎn)業(yè)和信息基礎(chǔ)設(shè)施的服務(wù)化進(jìn)程，催生大量新型互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)，帶動(dòng)信息產(chǎn)業(yè)格局的整體變革。根據(jù)提供服務(wù)類型的不同，云計(jì)算通常分為基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（infrastructure as a service，IaaS）、平臺(tái)即服務(wù)（platform as a service，PaaS） 和 軟 件 即 服 務(wù)（software as a service，SaaS）。其中，基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）作為最基礎(chǔ)及支撐性的服務(wù)模式，通過虛擬化技術(shù)使得虛擬機(jī)共享物理機(jī)資源池，使運(yùn)營(yíng)商可以通過向用戶提供虛擬機(jī)資源來(lái)承載他們的應(yīng)用。顯然，云計(jì)算應(yīng)用的開展必將導(dǎo)致云IDC中的基礎(chǔ)設(shè)施資源（如服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、存儲(chǔ)設(shè)備等）大量聚集，于是，虛擬資源調(diào)度管理技術(shù)的優(yōu)劣將直接影響到IDC整體的資源利用率、服務(wù)能力以及SLA。另外，隨著IDC規(guī)模的擴(kuò)增，手動(dòng)及人工管理數(shù)目龐大的物理資源集群已經(jīng)變的非常不現(xiàn)實(shí)，如今，更需要一種自適應(yīng)的資源管理技術(shù)，以自動(dòng)響應(yīng)IDC運(yùn)行情況變化，并減輕管理人員的負(fù)擔(dān)。因此，這也成為云計(jì)算在IaaS模式下需要重點(diǎn)優(yōu)化和突破的關(guān)鍵技術(shù)問題。

云計(jì)算環(huán)境下的自適應(yīng)資源管理問題是一個(gè)非常復(fù)雜、龐大的課題。目前，國(guó)內(nèi)外的相關(guān)研究主要集中在如下4個(gè)技術(shù)領(lǐng)域：①虛擬機(jī)放置優(yōu)化算法；②虛擬資源動(dòng)態(tài)伸縮模型；③多IDC間的全局云計(jì)算資源調(diào)度；④全局資源配置及能力規(guī)劃模型。本文將從以上4個(gè)研究領(lǐng)域出發(fā)，對(duì)云計(jì)算環(huán)境下自適應(yīng)資源管理技術(shù)的現(xiàn)有研究成果進(jìn)行闡述及分析，并指出當(dāng)前研究中存在的一些亟待解決問題，進(jìn)而進(jìn)一步指出未來(lái)的研究發(fā)展趨勢(shì)。

1 虛擬機(jī)放置優(yōu)化算法

虛擬化技術(shù)為當(dāng)今的IDC帶來(lái)了許多優(yōu)勢(shì)：一方面，它能夠有效的幫助IDC提高整體IT資源的利用率，通過集成、整合分散的物理資源、將眾多虛擬機(jī)放置在同一臺(tái)物理機(jī)上；另一方面，它也為IDC提供了更大的靈活性，可以動(dòng)態(tài)的隨需配置各臺(tái)虛擬機(jī)占用資源的大小，同時(shí)，也可以通過動(dòng)態(tài)遷移技術(shù)、根據(jù)不同策略使虛擬機(jī)在不同物理機(jī)之間快速移動(dòng)。但是，顯然，這也對(duì)資源管理技術(shù)提出了更高的要求。

虛擬機(jī)放置問題是云環(huán)境下資源管理技術(shù)的一個(gè)最重要的研究點(diǎn)，也是目前受到關(guān)注最多的一個(gè)領(lǐng)域，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都對(duì)優(yōu)化的虛擬機(jī)放置技術(shù)進(jìn)行了大量研究。虛擬機(jī)放置需要決定虛擬機(jī)與物理機(jī)之間的映射關(guān)系，其重點(diǎn)即是根據(jù)所設(shè)定的放置策略，尋找優(yōu)化的虛擬機(jī)放置方案，以更好的滿足多重系統(tǒng)目標(biāo)。除此之外，還要求虛擬機(jī)的放置過程能夠自適應(yīng)的響應(yīng)整體運(yùn)行環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化，及時(shí)做出改變。

大量的文獻(xiàn)如文獻(xiàn) ［1－2］等把虛擬機(jī)放置問題建模成裝箱問題或N維裝箱問題文獻(xiàn) ［3－4］，通過虛擬機(jī)遷移，使得開啟盡可能少的物理機(jī)以滿足所有虛擬機(jī)的資源請(qǐng)求，從而提高整體的IT資源利用率。文獻(xiàn) ［1－2］把虛擬機(jī)放置問題定義為一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化的問題，包括避免違反SLA、減少服務(wù)器數(shù)量、以及減少遷移次數(shù)等；他們提出了一個(gè)基于基因算法的方法來(lái)解決該問題。文獻(xiàn) ［5］為虛擬機(jī)與虛擬機(jī)之間和虛擬機(jī)與物理機(jī)之間存在不相容約束的服務(wù)器整合問題制定了一個(gè)兩階段的啟發(fā)式算法：在第一個(gè)階段，通過假設(shè)每個(gè)集群代表一個(gè)沒有容量限制的服務(wù)器，來(lái)找到滿足事項(xiàng)之間和事項(xiàng)倉(cāng)不相容限制的應(yīng)用集群；在第二個(gè)階段，考慮服務(wù)器的能力限制來(lái)把每個(gè)集群中的應(yīng)用分配到目標(biāo)集群中。文獻(xiàn) ［6］建立了一種基于分組遺傳基因算法的方法來(lái)解決服務(wù)器整合的問題。文獻(xiàn) ［7］認(rèn)為虛擬機(jī)的遷移是有代價(jià)的，在盡量使用最少物理機(jī)產(chǎn)生最大的收益的同時(shí)，需要考慮虛擬機(jī)遷移所產(chǎn)生的代價(jià)。

除了提高IDC的資源利用率外，一些文獻(xiàn)還提出了虛擬機(jī)放置的其他優(yōu)化目標(biāo)。對(duì)于IDC運(yùn)營(yíng)商來(lái)說，其最為關(guān)注的是運(yùn)營(yíng)成本，所以，隨著服務(wù)規(guī)模的擴(kuò)張，降低能耗逐漸成為一個(gè)越來(lái)越重要的趨勢(shì)，這也成為很多當(dāng)前研究的一個(gè)重點(diǎn)優(yōu)化目標(biāo)。文獻(xiàn) ［8－11］都各自提出了降低IDC能耗的解決方法，文獻(xiàn) ［12］將能耗問題建模為約束混合整數(shù)規(guī)劃問題（constrained mix－integer programming），將其轉(zhuǎn)化為最小費(fèi)用流問題（minimum cost flow）問題，用快速多項(xiàng)式時(shí)間算法求得最優(yōu)解；相比其它文獻(xiàn)，該文獻(xiàn)的解決方案具有較大的優(yōu)勢(shì)及可擴(kuò)展性。另外，文獻(xiàn)［13］把虛擬機(jī)遷移產(chǎn)生的代價(jià)、虛擬機(jī)遷移帶來(lái)的收益、遷移后能保持當(dāng)前狀態(tài)的時(shí)間都納入考慮，并用改良后的A＊算法來(lái)得到一個(gè)盡可能優(yōu)的解，在能耗、利用率和性能三者之間盡量平衡。文獻(xiàn) ［14］考慮了IDC中的各個(gè)虛擬機(jī)之間的網(wǎng)絡(luò)流量，希望把通信量大的虛擬機(jī)盡量放置到一臺(tái)或鄰近物理機(jī)上，以此來(lái)最大限度的減少全局的網(wǎng)絡(luò)流量。文獻(xiàn) ［15］把用戶提出的一些要求作為輸入，例如某個(gè)虛擬機(jī)要獨(dú)占一臺(tái)物理機(jī)、某兩個(gè)虛擬機(jī)不能放置到同一臺(tái)物理機(jī)上等，由此產(chǎn)生的虛擬機(jī)放置算法，盡量滿足用戶的SLA。

所有上述的文獻(xiàn)都是基于確定的工作負(fù)載來(lái)研究虛擬機(jī)放置問題的，為了使上述這些模型能夠提供與應(yīng)用SLA相符合的解決方案，模型中的負(fù)載參數(shù)通常采用的是各應(yīng)用負(fù)載的高峰時(shí)期（如最大或是99%），這就會(huì)導(dǎo)致IDC在很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)，都處于低資源利用率、高能耗的狀態(tài)中。為了解決這一問題，文獻(xiàn) ［16］研發(fā)了一個(gè)自動(dòng)控制的框架，該框架能夠根據(jù)用戶特定的策略并遵從某些限制（如兼容的軟件、合適的CPU類型、相似的網(wǎng)絡(luò)連接性、共享存儲(chǔ)的使用等），來(lái)動(dòng)態(tài)的對(duì)虛擬機(jī)進(jìn)行遷移。為了解決服務(wù)水平目標(biāo)，文獻(xiàn) ［17］提出了一個(gè)在負(fù)載動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境中，能夠自動(dòng)遷移虛擬機(jī)的資源控制系統(tǒng)。他們提出的方法分為兩部分：①一個(gè)能夠動(dòng)態(tài)判定應(yīng)用等級(jí)性能和通過虛擬機(jī)的反饋來(lái)分配資源的網(wǎng)上模型評(píng)估器；②一個(gè)自適應(yīng)的控制端，它能夠動(dòng)態(tài)地計(jì)算和分配資源。文獻(xiàn) ［18］通過預(yù)測(cè)云承載的應(yīng)用的負(fù)載，動(dòng)態(tài)的改變虛擬機(jī)的大小，盡量減少違反應(yīng)用的SLA，同時(shí)盡量使用少的物理機(jī)來(lái)滿足所有的虛擬機(jī)資源要求。

目前，對(duì)虛擬機(jī)放置模型和算法的研究雖然數(shù)目眾多，但是大部分都存在可擴(kuò)展性差、實(shí)際有效性低、目標(biāo)單一化等問題，依然存在很大的優(yōu)化空間。虛擬機(jī)放置問題涉及到虛擬機(jī)到物理機(jī)的映射，對(duì)于絕大多數(shù)現(xiàn)有算法而言是一個(gè)NP難問題，復(fù)雜度過高，隨著IDC規(guī)模的擴(kuò)張，求得可行的解幾乎是不可能完成的任務(wù)。在動(dòng)態(tài)環(huán)境下，如何實(shí)現(xiàn)多種不同放置策略的平衡，實(shí)現(xiàn)IT資源的集約共享，降低能源消耗，同時(shí)探索低復(fù)雜度、高效率、近似優(yōu)化的虛擬機(jī)放置算法，是一個(gè)亟待解決的問題。在未來(lái)，期望探索出一種多目標(biāo)優(yōu)化的、自適應(yīng)的虛擬機(jī)放置模型，綜合考慮并權(quán)衡取舍資源利用率、能耗、SLA、網(wǎng)絡(luò)流量、虛擬機(jī)遷移代價(jià)、用戶自定義策略等多方面情況，根據(jù)虛擬機(jī)的動(dòng)態(tài)變化情況自適應(yīng)的調(diào)整放置方案；并且，需要提出一種快速、簡(jiǎn)便的放置算法，在盡可能短的時(shí)間內(nèi)獲得一個(gè)盡量?jī)?yōu)的解決方案。

2 虛擬資源動(dòng)態(tài)伸縮模型

在虛擬機(jī)被創(chuàng)建前，使用者需要首先向云資源提供商申請(qǐng)其所需的資源情況，如CPU個(gè)數(shù)、內(nèi)存大小等。早期的資源分配方式通常是固定預(yù)分配，即完全按照使用者的請(qǐng)求情況分配給虛擬機(jī)相應(yīng)資源，運(yùn)行后，不論其真實(shí)使用情況如何，都不做任何調(diào)整。這樣的做法固然簡(jiǎn)單，但是，往往不能很好的適應(yīng)應(yīng)用的動(dòng)態(tài)工作負(fù)載的變化。如果資源請(qǐng)求者按照應(yīng)用的峰值負(fù)載申請(qǐng)資源，則將在絕大多數(shù)負(fù)載偏低的時(shí)刻造成資源的大量浪費(fèi)；反之，若按照平均負(fù)載申請(qǐng)，則會(huì)發(fā)生負(fù)載超越資源承載能力的情況，造成請(qǐng)求延時(shí)。

隨著技術(shù)的發(fā)展，以亞馬遜EC2為代表的彈性云服務(wù)采用了以虛擬機(jī)為單位的粗粒度的方法，按需增減開啟運(yùn)行的虛擬機(jī)數(shù)量，從而達(dá)到及時(shí)響應(yīng)應(yīng)用負(fù)載變化的目的。也就是說，當(dāng)應(yīng)用負(fù)載增加至即將超越資源承受能力時(shí)，EC2會(huì)再為云服務(wù)使用者開啟一臺(tái)同樣配置的虛擬機(jī)以緩解負(fù)載壓力，做到負(fù)載均衡；而當(dāng)應(yīng)用負(fù)載降低時(shí)，則可以關(guān)閉不必要的虛擬機(jī)以節(jié)省資源。亞馬遜EC2的做法雖然具備負(fù)載自適應(yīng)的虛擬資源伸縮能力，但是，以虛擬機(jī)為最小伸縮單位的變化方式，仍在一定程度上造成了資源的浪費(fèi)。

目前，虛擬資源動(dòng)態(tài)伸縮模型的研究重點(diǎn)在于更加細(xì)粒度的資源調(diào)整方式，以及時(shí)、快速的響應(yīng)應(yīng)用負(fù)載的變化情況。另外，其負(fù)載自適應(yīng)能力不僅需要依靠當(dāng)前的負(fù)載情況，還希望能夠預(yù)測(cè)出未來(lái)一段時(shí)間的工作負(fù)載變化，以更準(zhǔn)確的、有前瞻性的調(diào)整虛擬資源大小。

近期，一些關(guān)注于更精細(xì)的動(dòng)態(tài)虛擬資源伸縮模式的學(xué)術(shù)研究開始涌現(xiàn)，但是，其出發(fā)點(diǎn)及所用方法大多仍相對(duì)簡(jiǎn)單、處于研究初期。文獻(xiàn) ［19－20］僅考慮了單一資源的分配方式。其中，前者關(guān)注于計(jì)算資源的分配，它提出了一種隨虛擬機(jī)工作負(fù)載變化而根據(jù)CPU優(yōu)先級(jí)或CPU份額動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算資源分配的方法；后者則通過預(yù)估每臺(tái)虛擬機(jī)的內(nèi)存使用量、并據(jù)此自動(dòng)的調(diào)整內(nèi)存分配大小，來(lái)提高內(nèi)存資源的使用率。文獻(xiàn) ［21－22］實(shí)現(xiàn)了一個(gè)多層次的、應(yīng)用相關(guān)的資源調(diào)度機(jī)制，能夠優(yōu)化單一物理機(jī)內(nèi)部及全局的CPU和內(nèi)存資源流動(dòng)。文獻(xiàn) ［23－24］都多方面考慮了CPU、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)帶寬3種資源的綜合優(yōu)化分配方式。其中，前者提出了一種應(yīng)用無(wú)關(guān)的負(fù)載均衡機(jī)制，通過實(shí)時(shí)監(jiān)控物理機(jī)及虛擬機(jī)的各項(xiàng)資源使用情況，及時(shí)調(diào)整資源分配；后者則提出了一個(gè)自治系統(tǒng)，利用自動(dòng)資源監(jiān)測(cè)及熱點(diǎn)檢測(cè)，確定物理資源到虛擬資源的重新分配。

所有上述研究工作都是針對(duì)云環(huán)境中當(dāng)前負(fù)載的狀況做出的響應(yīng)情況。除此之外，一些研究還將虛擬機(jī)資源的伸縮問題歸結(jié)于控制論文獻(xiàn) ［25－26］問題，通過對(duì)未來(lái)工作負(fù)載進(jìn)行預(yù)測(cè)來(lái)更好、更準(zhǔn)確的優(yōu)化資源分配。文獻(xiàn)［27］提出了一個(gè)由基于控制論的在線模型預(yù)估器和多輸入多輸出（MIMO）資源控制器構(gòu)成的資源控制系統(tǒng)，它能夠自動(dòng)的適應(yīng)應(yīng)用負(fù)載動(dòng)態(tài)變化，通過捕捉應(yīng)用程序性能和資源分配值之間的復(fù)雜關(guān)系，按需調(diào)整分配資源量，從而滿足云計(jì)算應(yīng)用提供者的SLA。文獻(xiàn) ［28］研究了預(yù)測(cè)技術(shù)對(duì)于虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)資源分配的影響，它通過實(shí)驗(yàn)比較了基于控制論的預(yù)測(cè)控制器與自適應(yīng)反饋控制器的有效性，其中前者使用了3種分別基于AR，ANOVA－AR和MP模型預(yù)測(cè)算法。

當(dāng)前，IDC管理者正面臨著多方面的挑戰(zhàn)，包括滿足復(fù)雜的云計(jì)算應(yīng)用提供者的SLA、及時(shí)響應(yīng)隨時(shí)間變化的資源需求以及解決資源的相互依賴性等。上述眾多研究工作有許多可借鑒之處，但仍不夠完善，存在進(jìn)一步優(yōu)化的可能性。本領(lǐng)域的研究難點(diǎn)將集中在如何更準(zhǔn)確、可靠的預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的工作負(fù)載變化情況，以及如何精確、定量的根據(jù)預(yù)測(cè)負(fù)載及當(dāng)前現(xiàn)狀調(diào)整各項(xiàng)虛擬機(jī)資源的分配問題等。因此，更加有效的、細(xì)粒度的虛擬資源自適應(yīng)動(dòng)態(tài)伸縮模型與算法將是未來(lái)的發(fā)展方向。

3 多IDC間的全局云計(jì)算資源調(diào)度

隨著云計(jì)算應(yīng)用的快速發(fā)展，地域分布的多IDC逐漸成為一種趨勢(shì)。目前，學(xué)術(shù)界與工業(yè)界對(duì)多IDC間的全局云計(jì)算資源調(diào)度的研究尚處于早期階段，并且存在多個(gè)不同的考慮角度。前期的相關(guān)研究主要集中在混合云之間的資源調(diào)度以及某個(gè)具體應(yīng)用在多個(gè)IDC的云環(huán)境內(nèi)的全局調(diào)度這兩個(gè)方面。

針對(duì)混合云的情況，多IDC間的全局云計(jì)算資源調(diào)度主要關(guān)注于使用者的眾多應(yīng)用在企業(yè)私有云和商業(yè)共有云之間的分布方案的決策，其通常綜合考慮了租用成本、性能、安全性等多個(gè)目標(biāo)。文獻(xiàn) ［29］研究了借用外部云計(jì)算資源來(lái)擴(kuò)充企業(yè)IDC自身計(jì)算能力的方法：通過一個(gè)全局的資源分配系統(tǒng)向云計(jì)算提供商借用資源以擴(kuò)充IDC自身的容量；提供了多種調(diào)度機(jī)制衡量把哪些應(yīng)用遷移到借用的資源上以達(dá)到費(fèi)用最少同時(shí)利用率最高；提出了衡量這些機(jī)制的方法，從響應(yīng)時(shí)間、最后期限違反率、租用資源費(fèi)用等多個(gè)性能指標(biāo)來(lái)衡量一個(gè)調(diào)度策略。文獻(xiàn) ［30］也提出了把企業(yè)IDC的一部分應(yīng)用遷移到云中可能得到的好處，提供了一個(gè)衡量遷移策略的方法，同時(shí)提出了遷移可能遇到的一些安全和策略上的問題。

針對(duì)多個(gè)IDC的云環(huán)境內(nèi)的調(diào)度，一些文獻(xiàn)針對(duì)某些具體的應(yīng)用在云環(huán)境中如何做全局調(diào)度做了研究。相比以上考慮混合云的情況而言，本類研究具有更廣泛的應(yīng)用范圍及更大的實(shí)用價(jià)值。云環(huán)境下，地域分布的多IDC能同時(shí)為不同地域的終端用戶提供服務(wù)。根據(jù)終端用戶對(duì)云上應(yīng)用的請(qǐng)求情況，將資源合理調(diào)度到合適的IDC，既能提升終端用戶的體驗(yàn)，又能提高整體云環(huán)境的資源利用率，降低運(yùn)營(yíng)成本。文獻(xiàn) ［31］在多個(gè)IDC之上添加了一個(gè)分布式的調(diào)度機(jī)制，調(diào)度計(jì)算型的應(yīng)用，但是，盡管其考慮到了多IDC環(huán)境下的虛擬機(jī)優(yōu)化分布，卻忽略了IDC之間的交互成本，在需要多個(gè)虛擬機(jī)協(xié)同服務(wù)時(shí)性能會(huì)受到較大限制，并且其只注重于計(jì)算型應(yīng)用，適用情況單一。文獻(xiàn) ［32］針對(duì)如何降低數(shù)據(jù)訪問的時(shí)延，提出了名為Volley的解決方案。Volley的主要思想是將數(shù)據(jù)副本放置在訪問用戶或者對(duì)其有依賴的數(shù)據(jù)附近，以減少用戶訪問時(shí)延；但是，其沒有綜合考慮各IDC的資源成本的差異，而僅將研究重點(diǎn)放在數(shù)據(jù)上。文獻(xiàn) ［33］基于典型的分布式企業(yè)應(yīng)用SAP商業(yè)軟件，將用戶托管服務(wù)劃分為不同的類型，根據(jù)不同的放置策略和安全設(shè)置，將服務(wù)放置在不同的云環(huán)境（IDC）中。其基本思想是根據(jù)用戶需求將相關(guān)組件放置在對(duì)該組件有較大需求的云環(huán)境中。

由于應(yīng)用規(guī)模的限制以及牽扯的細(xì)節(jié)較多（如互操作性、網(wǎng)絡(luò)傳輸成本、資源成本差異等），當(dāng)前針對(duì)跨IDC的云計(jì)算資源調(diào)度的研究仍相對(duì)較少。但是，隨著云計(jì)算技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展以及IDC規(guī)模的擴(kuò)增，基于地域分布的IDC之間的交互與協(xié)作將成為一個(gè)必然的趨勢(shì)?，F(xiàn)有的多IDC間的全局云計(jì)算資源調(diào)度研究往往只考慮了少數(shù)IDC間、特定應(yīng)用、單一調(diào)度目標(biāo)的較單純情況。未來(lái)，對(duì)于混合云之間的調(diào)度，將會(huì)依賴于不同云平臺(tái)之間互操作性的進(jìn)一步發(fā)展；而對(duì)于多IDC的云環(huán)境，該領(lǐng)域需要建立一個(gè)全局的云計(jì)算資源調(diào)度模型，綜合考慮地域分布的虛擬資源與終端用戶應(yīng)用模式的適配，以達(dá)到保證云計(jì)算應(yīng)用提供者的SLA、降低云計(jì)算資源提供商的成本以及提高終端用戶QoS的目的。

4 全局資源配置與能力規(guī)劃模型

云環(huán)境下，云計(jì)算資源提供商、云計(jì)算應(yīng)用提供商和應(yīng)用終端用戶是云計(jì)算的參與主體，同時(shí)也是云計(jì)算產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈的主體文獻(xiàn) ［34］，其中云計(jì)算資源提供商需要面對(duì)動(dòng)態(tài)變化、地域分布的應(yīng)用終端用戶的訪問模式。

全局優(yōu)化的資源配置與能力規(guī)劃研究為資源提供商的關(guān)鍵商業(yè)決策提供支持。一方面，云計(jì)算資源提供商的投資成本主要包括硬件設(shè)備成本等資源成本，以及場(chǎng)地費(fèi)用、維護(hù)費(fèi)用、能耗成本等運(yùn)營(yíng)成本；云計(jì)算應(yīng)用提供商（云資源使用者）需要對(duì)其使用的資源付費(fèi)，同時(shí)得到根據(jù)SLA規(guī)定的服務(wù)。另一方面，數(shù)據(jù)中心的投資建設(shè)和云計(jì)算應(yīng)用終端用戶的訪問都具有多地域分布的屬性。因此，不同的數(shù)據(jù)中心資源配置與能力規(guī)劃方案將具有不同的經(jīng)濟(jì)效益，其旨在協(xié)助資源提供商決定在各地域分布IDC置備多少資源，以達(dá)到高性價(jià)比、有效保證服務(wù)質(zhì)量的目的。

現(xiàn)有的資源配置與能力規(guī)劃模型的研究，大多集中在配置和規(guī)劃云計(jì)算應(yīng)用提供商所需資源方面文獻(xiàn) ［35－37］，而不是考慮如何配置和規(guī)劃資源提供商擁有的IDC資源。文獻(xiàn) ［38］根據(jù)云計(jì)算應(yīng)用提供商所提供應(yīng)用服務(wù)的不同類型，采用不同的資源配置和能力規(guī)劃策略，向云計(jì)算資源提供商租用資源，從而有效配置和規(guī)劃從云計(jì)算資源提供商那里所獲得的資源，最終使得應(yīng)用提供商的收益最大。

另外，目前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界對(duì)資源提供商的資源配置和能力規(guī)劃研究，也主要集中于單個(gè)IDC的能力規(guī)劃。文獻(xiàn) ［39］研究基于效用計(jì)算的資源投資優(yōu)化模型，優(yōu)先考慮資源的經(jīng)濟(jì)利用，根據(jù)資源過低利用和過高利用出現(xiàn)的情況，結(jié)合經(jīng)濟(jì)模型，確定資源容量的大小，最終為資源提供商提供容量投資決策，以期達(dá)到最大化利潤(rùn)。

目前，對(duì)地域分布的IDC的資源配置與能力規(guī)劃的研究還很少，并且缺乏綜合考慮云計(jì)算終端用戶的訪問模式、訪問質(zhì)量、IDC資源成本等因素的研究模型。本領(lǐng)域期望通過對(duì)云上各類應(yīng)用及它們的訪問特征、資源需求特征進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上研究終端用戶訪問質(zhì)量與數(shù)據(jù)中心的單位建設(shè)運(yùn)營(yíng)成本以及資源供給能力之間的關(guān)系模型，并對(duì)不同數(shù)據(jù)中心建立投入產(chǎn)出效用模型，最終得到全局優(yōu)化的資源配置與能力規(guī)劃方案。

5 結(jié)束語(yǔ)

由于云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展時(shí)間尚短，學(xué)術(shù)界針對(duì)大規(guī)模云計(jì)算資源調(diào)度、管理和優(yōu)化的有關(guān)理論與技術(shù)的研究仍處于初期階段；工業(yè)界以亞馬遜EC2為代表的傳統(tǒng)彈性云服務(wù)雖然已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了商業(yè)應(yīng)用，并取得了一定程度上的成功，但是，在復(fù)雜云計(jì)算環(huán)境下的資源調(diào)度和管理的優(yōu)化問題遠(yuǎn)未得到解決。

本文從虛擬機(jī)放置優(yōu)化算法，虛擬資源動(dòng)態(tài)伸縮模型、多IDC間的全局云計(jì)算資源調(diào)度、全局資源配置及能力規(guī)劃模型等4個(gè)方面對(duì)國(guó)內(nèi)外當(dāng)前云計(jì)算環(huán)境下的自適應(yīng)資源管理技術(shù)研究現(xiàn)狀進(jìn)行了闡述及分析?？傮w而言，這4個(gè)領(lǐng)域的研究都已經(jīng)取得了或多或少的進(jìn)展，但是，仍舊存在一些關(guān)鍵問題有待進(jìn)一步深入研究與改進(jìn)。值得注意的是，這4個(gè)方面并不是完全獨(dú)立的4個(gè)領(lǐng)域，相反，它們是相互影響、相互依存的。因此，在未來(lái)的研究中，即要針對(duì)各個(gè)領(lǐng)域的現(xiàn)存問題提出更有效的解決方案，也應(yīng)關(guān)注它們之間的結(jié)合與協(xié)作方式。

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