7、云资源管理中的优化技术应用

云资源管理中的优化技术应用

1. 研究背景与动机

在当今的服务导向计算范式中，优化技术有着广泛的应用。云计算在基础设施、平台、应用和存储层面提供了无限的资源。然而，服务导向计算技术也带来了环境污染和功耗挑战。在COVID - 19大流行期间，计算、通信和技术成为关键要素，但我们也需要考虑环境因素。

组织为了让员工按时完成工作，需要为他们提供资源。这些资源既可以是内部计算资源，也可以通过租赁获得。采用按使用付费的定价模式，利用全球的数据中心资源，可以在无内部运营成本的情况下为用户提供资源，从而降低内部运营成本。云计算具有无限的数据存储和处理能力，能够解决传统计算范式中存储、带宽和计算资源有限的问题，实现资源可用性和最小停机时间的目标。

2. 优化技术概述

云计算以按需的方式为终端用户提供软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）和基础设施即服务（IaaS）。为了向终端用户提供优质服务，资源可用性至关重要。可以使用静态、动态和元启发式技术来提高云资源的服务可用性和目标达成度，也可以通过软计算自然启发技术实现优化，例如蚁群优化（ACO）、粒子群优化（PSO）、大象群优化（EHO）、鸽群启发优化（PIO）、蝙蝠算法（BAT）和鲸鱼优化算法（WOA）等。这些技术的主要目标是在云环境中实现云资源的最优分配。

2.1 云计算中资源管理技术的分类

• 资源识别 ：服务提供商负责识别来自全球不同时区的请求，数据中心代理将这些请求进行整理并转发到数据中心节点。
• 资源收集 ：列出闲置资源，以便按需分配给已识别的请求。 </