采用随机规划模型的云资源分配算法
【摘要】 针对云资源提供问题, 为了降低云消费者的资源使用成本, 提出了一种采用随机规划模型的云资源分配算法. 同时考虑按需实例和预留实例, 采用两阶段随机整数规划对云资源提供问题进行建模, 在资源预留阶段, 根据长期的工作负载情况, 确定预留实例的类型和数量, 在按需分配阶段, 根据当前的工作负载, 确定动态分配的按需实例的类型和数量. 采用抽样平均近似方法减少资源提供问题的场景数量, 降低求解复杂度, 并提出了一种基于阶段分解的混合进化算法求解资源提供问题. 仿真实验结果表明, 采用随机规划模型的云资源分配算法能够在较短时间内获得近似最优的云资源预留方案, 有效降低了云消费者的资源使用成本.
